AI ຮຽນຮູ້ຈາກ AI: ການປະກົດຕົວຂອງການຮຽນຮູ້ທາງສັງຄົມໃນບັນດາຕົວແບບພາສາຂະຫນາດໃຫຍ່

ນັບຕັ້ງແຕ່ OpenAI ເປີດຕົວ ChatGPT3.5 ໃນ​ທ້າຍ​ປີ 2022​, ພາ​ລະ​ບົດ​ບາດ​ຂອງ​ພື້ນ​ຖານ​ ຮູບແບບພາສາຂະຫນາດໃຫຍ່ (LLMs) ໄດ້ກາຍເປັນທີ່ໂດດເດັ່ນໃນປັນຍາປະດິດ (AI), ໂດຍສະເພາະໃນ ການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ (NLP). LLMs ເຫຼົ່ານີ້, ອອກແບບມາເພື່ອປະມວນຜົນ ແລະສ້າງຂໍ້ຄວາມທີ່ຄ້າຍຄືກັບມະນຸດ, ຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ຄວາມທີ່ກວ້າງຂວາງຈາກອິນເຕີເນັດ, ຕັ້ງແຕ່ປຶ້ມໄປຫາເວັບໄຊທ໌. ຂະບວນການຮຽນຮູ້ນີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ພວກເຂົາເກັບກໍາຄວາມສໍາຄັນຂອງພາສາຂອງມະນຸດເຮັດໃຫ້ LLMs ປາກົດຄືກັບຕົວແກ້ໄຂບັນຫາທົ່ວໄປ.

ໃນຂະນະທີ່ການພັດທະນາຂອງ LLMs ໄດ້ເປີດປະຕູໃຫມ່, ວິທີການປັບຕົວແບບເຫຼົ່ານີ້ສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກສະເພາະ - ເອີ້ນວ່າ ການປັບລະອຽດ— ນໍາ​ເອົາ​ຊຸດ​ຂອງ​ການ​ທ້າ​ທາຍ​ຂອງ​ຕົນ​ເອງ​. ການປັບປຸງແບບຈໍາລອງແບບລະອຽດຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການຝຶກອົບຮົມເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ມີຈຸດສຸມຫຼາຍຂຶ້ນ, ເຊິ່ງສາມາດນໍາໄປສູ່ຄວາມຫຍຸ້ງຍາກເຊັ່ນ: ຄວາມຕ້ອງການສໍາລັບຂໍ້ມູນທີ່ມີປ້າຍຊື່, ຄວາມສ່ຽງຕໍ່ການ ການລອຍຕົວແບບ ແລະ overfitting, ແລະຄວາມຕ້ອງການຊັບພະຍາກອນທີ່ສໍາຄັນ.

ການແກ້ໄຂສິ່ງທ້າທາຍເຫຼົ່ານີ້, ນັກຄົ້ນຄວ້າຈາກກູໂກບໍ່ດົນມານີ້ໄດ້ຮັບຮອງເອົາແນວຄວາມຄິດຂອງ 'sການຮຽນຮູ້ສັງຄົມ' ເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ AI ຮຽນຮູ້ຈາກ AI. ແນວຄວາມຄິດທີ່ສໍາຄັນແມ່ນວ່າ, ເມື່ອ LLMs ຖືກປ່ຽນເປັນ chatbots, ພວກເຂົາສາມາດພົວພັນແລະຮຽນຮູ້ຈາກກັນແລະກັນໃນລັກສະນະທີ່ຄ້າຍຄືກັນກັບການຮຽນຮູ້ທາງສັງຄົມຂອງມະນຸດ. ປະຕິສໍາພັນນີ້ເຮັດໃຫ້ພວກເຂົາຮຽນຮູ້ຈາກກັນແລະກັນ, ດັ່ງນັ້ນການປັບປຸງປະສິດທິພາບຂອງເຂົາເຈົ້າ.

ການຮຽນຮູ້ສັງຄົມແມ່ນຫຍັງ?

ການຮຽນຮູ້ທາງສັງຄົມບໍ່ແມ່ນຄວາມຄິດໃຫມ່. ມັນແມ່ນອີງໃສ່ທິດສະດີຈາກ 1970s ໂດຍ Albert Bandura, ເຊິ່ງແນະນໍາໃຫ້ຄົນຮຽນຮູ້ຈາກການສັງເກດຄົນອື່ນ. ແນວຄວາມຄິດນີ້ໃຊ້ກັບ AI ຫມາຍຄວາມວ່າລະບົບ AI ສາມາດປັບປຸງໄດ້ໂດຍການພົວພັນກັບກັນແລະກັນ, ການຮຽນຮູ້ບໍ່ພຽງແຕ່ຈາກປະສົບການໂດຍກົງ, ແຕ່ຍັງມາຈາກການກະທໍາຂອງເພື່ອນ. ວິທີການນີ້ສັນຍາວ່າຈະໄດ້ຮັບທັກສະໄວຂຶ້ນແລະອາດຈະເຮັດໃຫ້ລະບົບ AI ພັດທະນາ "ວັດທະນະທໍາ" ຂອງຕົນເອງໂດຍການແບ່ງປັນຄວາມຮູ້.

ບໍ່ເຫມືອນກັບວິທີການຮຽນຮູ້ AI ອື່ນໆ, ເຊັ່ນ: ການທົດລອງແລະຄວາມຜິດພາດ ການຮຽນຮູ້ການເສີມສ້າງ or ການຮຽນຮູ້ແບບຮຽນແບບ ຈາກຕົວຢ່າງໂດຍກົງ, ການຮຽນຮູ້ທາງສັງຄົມເນັ້ນຫນັກເຖິງການຮຽນຮູ້ໂດຍຜ່ານການໂຕ້ຕອບ. ມັນສະຫນອງວິທີການຮ່ວມກັນແລະຊຸມຊົນຫຼາຍຂຶ້ນສໍາລັບ AI ເພື່ອເລືອກເອົາທັກສະໃຫມ່.

ການຮຽນຮູ້ທາງສັງຄົມໃນ LLMs

ລັກສະນະທີ່ສໍາຄັນຂອງການຮຽນຮູ້ທາງສັງຄົມແມ່ນການແລກປ່ຽນຄວາມຮູ້ໂດຍບໍ່ມີການແບ່ງປັນຂໍ້ມູນຕົ້ນສະບັບແລະລະອຽດອ່ອນ. ດັ່ງ​ນັ້ນ, ນັກຄົ້ນຄວ້າ ໄດ້ນຳໃຊ້ແບບເຄື່ອນໄຫວຄູ-ນັກຮຽນ ເຊິ່ງຕົວແບບຂອງຄູອຳນວຍຄວາມສະດວກໃຫ້ແກ່ຂະບວນການຮຽນແບບນັກຮຽນ ໂດຍບໍ່ເປີດເຜີຍລາຍລະອຽດທີ່ເປັນຄວາມລັບ. ເພື່ອບັນລຸຈຸດປະສົງນີ້, ຕົວແບບຂອງຄູສ້າງຕົວຢ່າງສັງເຄາະຫຼືທິດທາງທີ່ຕົວແບບນັກຮຽນສາມາດຮຽນຮູ້ໄດ້ໂດຍບໍ່ຕ້ອງແບ່ງປັນຂໍ້ມູນຕົວຈິງ. ຕົວຢ່າງ, ພິຈາລະນາຕົວແບບຄູທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງຂໍ້ຄວາມຂີ້ເຫຍື້ອແລະຂໍ້ຄວາມທີ່ບໍ່ແມ່ນ spam ໂດຍໃຊ້ຂໍ້ມູນທີ່ຫມາຍໂດຍຜູ້ໃຊ້. ຖ້າພວກເຮົາຕ້ອງການຕົວແບບອື່ນເພື່ອເຮັດຫນ້າທີ່ນີ້ໂດຍບໍ່ໄດ້ສໍາຜັດກັບຂໍ້ມູນຕົ້ນສະບັບ, ຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວ, ການຮຽນຮູ້ທາງດ້ານສັງຄົມເຂົ້າມາຫຼິ້ນ. ຮູບແບບຄູຈະສ້າງຕົວຢ່າງສັງເຄາະ ຫຼືໃຫ້ຄວາມເຂົ້າໃຈໂດຍອີງໃສ່ຄວາມຮູ້ຂອງມັນ, ເຮັດໃຫ້ຕົວແບບນັກຮຽນສາມາດລະບຸຂໍ້ຄວາມສະແປມໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງ ໂດຍບໍ່ມີການເປີດເຜີຍໂດຍກົງກັບຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນ. ຍຸດທະສາດນີ້ບໍ່ພຽງແຕ່ເພີ່ມປະສິດທິພາບການຮຽນຮູ້ເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງທ່າແຮງສໍາລັບ LLMs ທີ່ຈະຮຽນຮູ້ໃນແບບເຄື່ອນໄຫວ, ປັບຕົວໄດ້, ມີຄວາມສາມາດສ້າງວັດທະນະທໍາຄວາມຮູ້ລວມ. ຄຸນນະສົມບັດທີ່ສໍາຄັນຂອງວິທີການນີ້ແມ່ນການເອື່ອຍອີງຂອງຕົນກ່ຽວກັບຕົວຢ່າງສັງເຄາະແລະຄໍາແນະນໍາຫັດຖະກໍາ. ໂດຍການສ້າງຕົວຢ່າງຂໍ້ມູນໃຫມ່ທີ່ແຕກຕ່າງຈາກຊຸດຂໍ້ມູນຕົ້ນສະບັບ, ຕົວແບບຂອງຄູສາມາດຮັກສາຄວາມເປັນສ່ວນຕົວໃນຂະນະທີ່ຍັງນໍາພາຕົວແບບນັກຮຽນໄປສູ່ການຮຽນຮູ້ທີ່ມີປະສິດທິພາບ. ວິທີການນີ້ມີປະສິດທິພາບ, ບັນລຸຜົນໄດ້ຮັບທຽບເທົ່າກັບຂໍ້ມູນທີ່ໄດ້ຮັບຈາກຂໍ້ມູນຕົວຈິງ.

ການຮຽນຮູ້ທາງສັງຄົມແກ້ໄຂສິ່ງທ້າທາຍຂອງການປັບໄຫມແນວໃດ?

ການຮຽນຮູ້ທາງສັງຄົມສະເຫນີວິທີການໃຫມ່ເພື່ອປັບປຸງ LLMs ສໍາລັບວຽກງານສະເພາະ. ມັນຊ່ວຍຈັດການກັບສິ່ງທ້າທາຍຂອງການປັບຕົວດ້ວຍວິທີດັ່ງຕໍ່ໄປນີ້:

1. ຄວາມຕ້ອງການຫນ້ອຍສໍາລັບຂໍ້ມູນທີ່ມີປ້າຍຊື່: ໂດຍການຮຽນຮູ້ຈາກຕົວຢ່າງສັງເຄາະທີ່ແບ່ງປັນລະຫວ່າງຕົວແບບ, ການຮຽນຮູ້ທາງດ້ານສັງຄົມຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນການເອື່ອຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນທີ່ຕິດສະຫຼາກຍາກ.
2. ຫຼີກ​ລ້ຽງ​ການ​ພິ​ເສດ​ເກີນ​ໄປ​: ມັນຮັກສາແບບຈໍາລອງແບບອະເນກປະສົງໂດຍການເປີດເຜີຍພວກມັນໃຫ້ກັບຕົວຢ່າງທີ່ກວ້າງກວ່າໃນຊຸດຂໍ້ມູນສະເພາະນ້ອຍໆ.
3. ການ​ຫຼຸດ​ຜ່ອນ overfitting​: ການຮຽນຮູ້ທາງດ້ານສັງຄົມຂະຫຍາຍປະສົບການການຮຽນຮູ້, ຊ່ວຍໃຫ້ຕົວແບບທົ່ວໄປດີຂຶ້ນ ແລະຫຼີກລ່ຽງການໃສ່ຕົວເກີນ.
4. ປະຢັດຊັບພະຍາກອນ: ວິທີການນີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ນໍາໃຊ້ຊັບພະຍາກອນທີ່ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ, ຍ້ອນວ່າຕົວແບບຮຽນຮູ້ຈາກປະສົບການຂອງກັນແລະກັນໂດຍບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງມີການເຂົ້າເຖິງໂດຍກົງກັບຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່.

Future Directions

ທ່າແຮງສໍາລັບການຮຽນຮູ້ທາງສັງຄົມໃນ LLMs ແນະນໍາວິທີທີ່ຫນ້າສົນໃຈແລະມີຄວາມຫມາຍສໍາລັບການຄົ້ນຄວ້າ AI ໃນອະນາຄົດ:

1. ວັດທະນະທໍາ AI ແບບປະສົມ: ໃນຂະນະທີ່ LLMs ມີສ່ວນຮ່ວມໃນການຮຽນຮູ້ທາງສັງຄົມ, ພວກເຂົາອາດຈະເລີ່ມສ້າງວິທີການທົ່ວໄປ. ການສຶກສາສາມາດດໍາເນີນການເພື່ອສືບສວນຜົນກະທົບຂອງ "ວັດທະນະທໍາ" AI ທີ່ພົ້ນເດັ່ນຂື້ນເຫຼົ່ານີ້, ກວດເບິ່ງອິດທິພົນຂອງພວກເຂົາຕໍ່ການພົວພັນຂອງມະນຸດແລະບັນຫາດ້ານຈັນຍາບັນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ.
2. ການຮຽນຮູ້ຂ້າມໂມດູນ: ການຂະຫຍາຍການຮຽນຮູ້ທາງສັງຄົມນອກເໜືອໄປຈາກຂໍ້ຄວາມເພື່ອປະກອບຮູບພາບ, ສຽງ, ແລະອື່ນໆອີກນັ້ນສາມາດນຳໄປສູ່ລະບົບ AI ທີ່ມີຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງໂລກຫຼາຍຂຶ້ນ, ຄືກັບວ່າມະນຸດຮຽນຮູ້ຜ່ານຫຼາຍຄວາມຮູ້ສຶກ.
3. ການຮຽນຮູ້ແບບແບ່ງຂັ້ນຄຸ້ມຄອງ: ແນວຄວາມຄິດຂອງແບບຈໍາລອງ AI ການຮຽນຮູ້ຈາກກັນແລະກັນໃນທົ່ວເຄືອຂ່າຍການກະຈາຍອໍານາດສະເຫນີວິທີການໃຫມ່ເພື່ອຂະຫຍາຍການແບ່ງປັນຄວາມຮູ້. ນີ້ຈະຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການແກ້ໄຂສິ່ງທ້າທາຍທີ່ສໍາຄັນໃນການປະສານງານ, ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ, ແລະຄວາມປອດໄພ.
4. ການໂຕ້ຕອບມະນຸດ-AI: ມີທ່າແຮງໃນການຄົ້ນຄວ້າວ່າມະນຸດ ແລະ AI ສາມາດໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດຮ່ວມກັນຈາກການຮຽນຮູ້ທາງດ້ານສັງຄົມ, ໂດຍສະເພາະໃນດ້ານການສຶກສາ ແລະການຮ່ວມມື. ນີ້ສາມາດກໍານົດວິທີການຖ່າຍທອດຄວາມຮູ້ແລະການປະດິດສ້າງໃຫມ່.
5. ການພັດທະນາ AI ດ້ານຈັນຍາບັນ: ການສອນ AI ເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາດ້ານຈັນຍາບັນຜ່ານການຮຽນຮູ້ທາງສັງຄົມອາດຈະເປັນບາດກ້າວໄປສູ່ AI ທີ່ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບຫຼາຍຂຶ້ນ. ຈຸດສຸມຈະເປັນການພັດທະນາລະບົບ AI ທີ່ສາມາດສົມເຫດສົມຜົນທາງດ້ານຈັນຍາບັນແລະສອດຄ່ອງກັບຄຸນຄ່າຂອງສັງຄົມ.
6. ລະບົບການປັບປຸງຕົນເອງ: ລະບົບນິເວດທີ່ຕົວແບບ AI ສືບຕໍ່ຮຽນຮູ້ ແລະປັບປຸງຈາກປະສົບການຂອງແຕ່ລະຄົນສາມາດເລັ່ງການປະດິດສ້າງ AI ໄດ້. ນີ້ຊີ້ໃຫ້ເຫັນອະນາຄົດທີ່ AI ສາມາດປັບຕົວເຂົ້າກັບສິ່ງທ້າທາຍໃຫມ່ຢ່າງເປັນເອກະລາດໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນ.
7. ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວໃນການຮຽນຮູ້: ດ້ວຍຕົວແບບ AI ແບ່ງປັນຄວາມຮູ້, ການຮັບປະກັນຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຂໍ້ມູນພື້ນຖານແມ່ນສໍາຄັນ. ຄວາມພະຍາຍາມໃນອະນາຄົດອາດຈະຄົ້ນຫາວິທີການທີ່ຊັບຊ້ອນຫຼາຍເພື່ອເຮັດໃຫ້ການຖ່າຍທອດຄວາມຮູ້ໂດຍບໍ່ມີການທໍາລາຍຄວາມປອດໄພຂອງຂໍ້ມູນ.

ສາຍທາງລຸ່ມ

ນັກຄົ້ນຄວ້າ Google ໄດ້ບຸກເບີກວິທີການປະດິດສ້າງທີ່ເອີ້ນວ່າການຮຽນຮູ້ທາງສັງຄົມໃນບັນດາຕົວແບບພາສາຂະຫນາດໃຫຍ່ (LLMs), ໄດ້ຮັບການດົນໃຈຈາກຄວາມສາມາດຂອງມະນຸດທີ່ຈະຮຽນຮູ້ຈາກການສັງເກດຄົນອື່ນ. ກອບນີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ LLMs ແບ່ງປັນຄວາມຮູ້ແລະປັບປຸງຄວາມສາມາດໂດຍບໍ່ມີການເຂົ້າເຖິງຫຼືເປີດເຜີຍຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນ. ໂດຍການສ້າງຕົວຢ່າງແລະຄໍາແນະນໍາສັງເຄາະ, LLMs ສາມາດຮຽນຮູ້ໄດ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບ, ແກ້ໄຂສິ່ງທ້າທາຍທີ່ສໍາຄັນໃນການພັດທະນາ AI ເຊັ່ນ: ຄວາມຕ້ອງການສໍາລັບຂໍ້ມູນທີ່ຕິດສະຫຼາກ, ພິເສດ, overfitting, ແລະການບໍລິໂພກຊັບພະຍາກອນ. ການຮຽນຮູ້ທາງສັງຄົມບໍ່ພຽງແຕ່ເພີ່ມປະສິດທິພາບ AI ແລະການປັບຕົວເທົ່ານັ້ນແຕ່ຍັງເປີດຄວາມເປັນໄປໄດ້ສໍາລັບ AI ເພື່ອພັດທະນາ "ວັດທະນະທໍາ" ຮ່ວມກັນ, ມີສ່ວນຮ່ວມໃນການຮຽນຮູ້ຂ້າມຮູບແບບ, ເຂົ້າຮ່ວມໃນເຄືອຂ່າຍທີ່ມີການແບ່ງແຍກ, ພົວພັນກັບມະນຸດດ້ວຍວິທີໃຫມ່, ຄົ້ນຫາບັນຫາດ້ານຈັນຍາບັນ, ແລະຮັບປະກັນຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ. ອັນນີ້ເປັນການຫັນປ່ຽນອັນສຳຄັນໄປສູ່ລະບົບ AI ທີ່ຮ່ວມມືກັນ, ມີຄວາມຫຼາກຫຼາຍ ແລະ ມີຈັນຍາບັນຫຼາຍຂຶ້ນ, ໂດຍໃຫ້ຄຳໝັ້ນສັນຍາວ່າຈະກຳນົດພູມສັນຖານຂອງການຄົ້ນຄວ້າ ແລະ ການນຳໃຊ້ປັນຍາປະດິດຄືນໃໝ່.