LLM 的發展方向？

Large Language Models (LLMs) 概念

Vidhi Chugh

AI strategist and ethicist

至此之旅

LLM 基礎

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LLM 在 NLP 的應用

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至此之旅

訓練流程：資料、倫理與環境影響

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至此之旅

LLM 的未來

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模型可解釋性

 

  • 它們如何得到輸出？

 

  • 公路旅行規劃
    • 為何走這條路線？
    • 為何選這些景點？

 

  • 建立信任與透明
  • 找出並修正偏誤或錯誤

 

信任與可解釋性

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Large Language Models (LLMs) 概念

效率

  • 計算效率

    • 以更少運算產生高品質輸出

  • 更快且高效

    • 模型壓縮
    • 最佳化

  • 好處：更省儲存、更低能耗

  • 可近性與永續性

    • 推動綠色 AI
    • 降低營運成本

效率

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無監督偏誤處理

  • 偏誤資料 -> 歧視

  • 無監督偏誤處理

    • 自動偵測與緩解偏誤的技術
    • 不需明確的人工作標資料
    • 以模式分析來識別並降低偏誤

  • 挑戰

    • 細微、難以偵測
    • 可能引入新偏誤

監督

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強化創意

  • 文字與視覺藝術的創作力
  • 藝術內容：學到的模式，非情感理解
  • 缺乏類人對藝術或情感的理解
  • 可展現類人的情感行為
  • 未來：情感推論

AI 產生的四張圖像

1 https://arxiv.org/pdf/2302.09582.pdf
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一起來練習吧！

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