Vòng Lặp Phản Hồi Của Trí Tuệ Nhân Tạo: Duy Trì Chất Lượng Sản Xuất Mô Hình Trong Thời Đại Nội Dung Tạo Ra Bởi Trí Tuệ Nhân Tạo

Các mô hình trí tuệ nhân tạo được triển khai trong sản xuất cần một cơ chế đánh giá hiệu suất liên tục và mạnh mẽ. Đây là nơi vòng lặp phản hồi của trí tuệ nhân tạo có thể được áp dụng để đảm bảo hiệu suất mô hình nhất quán.

Hãy nghe từ Elon Musk:

“Tôi nghĩ rằng điều quan trọng là phải có một vòng lặp phản hồi, nơi bạn liên tục suy nghĩ về những gì bạn đã làm và cách bạn có thể làm tốt hơn.”

Đối với tất cả các mô hình trí tuệ nhân tạo, quy trình tiêu chuẩn là triển khai mô hình và sau đó định kỳ tái đào tạo nó trên dữ liệu thế giới thực mới nhất để đảm bảo rằng hiệu suất của nó không suy giảm. Nhưng với sự gia tăng nhanh chóng của Trí tuệ nhân tạo tạo ra, việc đào tạo mô hình trí tuệ nhân tạo đã trở nên bất thường và dễ xảy ra lỗi. Đó là vì các nguồn dữ liệu trực tuyến (internet) đang dần trở thành một hỗn hợp của dữ liệu do con người tạo ra và dữ liệu do trí tuệ nhân tạo tạo ra.

Ví dụ, nhiều blog ngày nay có văn bản được tạo ra bởi trí tuệ nhân tạo, được cung cấp bởi LLM (Mô-đun ngôn ngữ lớn) như ChatGPT hoặc GPT-4. Nhiều nguồn dữ liệu chứa hình ảnh được tạo ra bởi trí tuệ nhân tạo sử dụng DALL-E2 hoặc Midjourney. Hơn nữa, các nhà nghiên cứu trí tuệ nhân tạo đang sử dụng dữ liệu tổng hợp được tạo ra bằng trí tuệ nhân tạo trong các đường ống đào tạo mô hình của họ.

Do đó, chúng ta cần một cơ chế mạnh mẽ để đảm bảo chất lượng của các mô hình trí tuệ nhân tạo. Đây là nơi nhu cầu về vòng lặp phản hồi của trí tuệ nhân tạo trở nên cần thiết hơn.

Trí Tuệ Nhân Tạo Là Gì?

Vòng lặp phản hồi của trí tuệ nhân tạo là một quá trình lặp đi lặp lại trong đó các quyết định và đầu ra của mô hình trí tuệ nhân tạo được thu thập liên tục và sử dụng để nâng cao hoặc tái đào tạo mô hình đó, dẫn đến việc học tập, phát triển và cải thiện mô hình liên tục. Trong quá trình này, dữ liệu đào tạo, tham số mô hình và thuật toán của hệ thống trí tuệ nhân tạo được cập nhật và cải thiện dựa trên đầu vào được tạo ra từ trong hệ thống.

Chủ yếu có hai loại vòng lặp phản hồi của trí tuệ nhân tạo:

1. Vòng Lặp Phản Hồi Dương Tính Của Trí Tuệ Nhân Tạo: Khi các mô hình trí tuệ nhân tạo tạo ra kết quả chính xác phù hợp với kỳ vọng và sở thích của người dùng, người dùng cung cấp phản hồi tích cực thông qua vòng lặp phản hồi, điều này giúp tăng cường độ chính xác của kết quả trong tương lai. Loại vòng lặp phản hồi này được gọi là dương tính.
2. Vòng Lặp Phản Hồi Âm Tính Của Trí Tuệ Nhân Tạo: Khi các mô hình trí tuệ nhân tạo tạo ra kết quả không chính xác, người dùng báo cáo các khiếm khuyết thông qua vòng lặp phản hồi, điều này giúp cải thiện sự ổn định của hệ thống bằng cách sửa chữa các khiếm khuyết. Loại vòng lặp phản hồi này được gọi là âm tính.

Cả hai loại vòng lặp phản hồi của trí tuệ nhân tạo đều cho phép phát triển và cải thiện mô hình liên tục theo thời gian. Và chúng không được sử dụng hoặc áp dụng trong cách ly. Cùng nhau, chúng giúp các mô hình trí tuệ nhân tạo được triển khai trong sản xuất biết được điều gì đúng hoặc sai.

Các Giai Đoạn Của Vòng Lặp Phản Hồi Của Trí Tuệ Nhân Tạo

Một hình minh họa cao cấp về cơ chế phản hồi trong các mô hình trí tuệ nhân tạo. Nguồn

Hiểu cách vòng lặp phản hồi của trí tuệ nhân tạo hoạt động là rất quan trọng để tận dụng toàn bộ tiềm năng của phát triển trí tuệ nhân tạo. Hãy cùng khám phá các giai đoạn của vòng lặp phản hồi của trí tuệ nhân tạo dưới đây.

1. Thu Thập Phản Hồi: Thu thập kết quả mô hình liên quan để đánh giá. Thông thường, người dùng cung cấp phản hồi về kết quả mô hình, điều này sau đó được sử dụng để tái đào tạo. Hoặc nó có thể là dữ liệu bên ngoài từ web được thu thập để tinh chỉnh hiệu suất hệ thống.
2. Tái Đào Tạo Mô Hình: Sử dụng thông tin thu thập được, hệ thống trí tuệ nhân tạo được tái đào tạo để đưa ra dự đoán tốt hơn, cung cấp câu trả lời hoặc thực hiện các hoạt động cụ thể bằng cách tinh chỉnh tham số mô hình hoặc trọng số.
3. Tích Hợp Phản Hồi & Kiểm Tra: Sau khi tái đào tạo, mô hình được kiểm tra và đánh giá lại. Tại giai đoạn này, phản hồi từ các chuyên gia cũng được bao gồm để nhấn mạnh các vấn đề ngoài dữ liệu.
4. Triển Khai: Mô hình được triển khai lại sau khi xác minh các thay đổi. Tại giai đoạn này, mô hình nên báo cáo hiệu suất tốt hơn trên dữ liệu thế giới thực mới, dẫn đến trải nghiệm người dùng được cải thiện.
5. Giám Sát: Mô hình được giám sát liên tục bằng cách sử dụng các chỉ số để xác định sự suy giảm tiềm năng, như sự trôi đổi. Và chu kỳ phản hồi tiếp tục.

Các Vấn Đề Trong Dữ Liệu Sản Xuất & Đầu Ra Mô Hình Trí Tuệ Nhân Tạo

Xây dựng các hệ thống trí tuệ nhân tạo mạnh mẽ đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về các vấn đề tiềm năng trong dữ liệu sản xuất (dữ liệu thế giới thực) và đầu ra mô hình. Hãy cùng xem một số vấn đề trở thành rào cản trong việc đảm bảo độ chính xác và độ tin cậy của các hệ thống trí tuệ nhân tạo:

1. Sự Trôi Đổi Dữ Liệu: Xảy ra khi mô hình bắt đầu nhận dữ liệu thế giới thực từ một phân phối khác so với phân phối dữ liệu đào tạo của mô hình.
2. Sự Trôi Đổi Mô Hình: Khả năng dự đoán và hiệu suất của mô hình giảm theo thời gian do môi trường thế giới thực thay đổi. Điều này được gọi là sự trôi đổi mô hình.
3. Đầu Ra Mô Hình Trí Tuệ Nhân Tạo So Với Quyết Định Thế Giới Thực: Các mô hình trí tuệ nhân tạo tạo ra đầu ra không chính xác không phù hợp với quyết định của các bên liên quan trong thế giới thực.
4. Thiên Vị & Công Bằng: Các mô hình trí tuệ nhân tạo có thể phát triển thiên vị và vấn đề công bằng. Ví dụ, trong một buổi nói chuyện TED của Janelle Shane, cô mô tả quyết định của Amazon (AMZN ) ngừng làm việc trên một thuật toán sắp xếp hồ sơ xin việc do phân biệt giới tính.

Khi các mô hình trí tuệ nhân tạo bắt đầu đào tạo trên nội dung tạo ra bởi trí tuệ nhân tạo, những vấn đề này có thể tăng lên. Làm thế nào? Hãy cùng thảo luận về vấn đề này chi tiết hơn.

Vòng Lặp Phản Hồi Của Trí Tuệ Nhân Tạo Trong Thời Đại Nội Dung Tạo Ra Bởi Trí Tuệ Nhân Tạo

Trong bối cảnh sự áp dụng nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo tạo ra, các nhà nghiên cứu đã nghiên cứu một hiện tượng được gọi là Sự Suy Thoái Mô Hình. Họ định nghĩa sự suy thoái mô hình là:

“Quá trình suy thoái ảnh hưởng đến các thế hệ mô hình tạo ra, nơi dữ liệu tạo ra cuối cùng làm ô nhiễm tập dữ liệu đào tạo của thế hệ mô hình tiếp theo; được đào tạo trên dữ liệu bị ô nhiễm, chúng sau đó nhận thức sai về thực tế.”

Sự suy thoái mô hình bao gồm hai trường hợp đặc biệt,

• Sự Suy Thoái Mô Hình Sớm: Xảy ra khi “mô hình bắt đầu mất thông tin về đuôi của phân phối,” tức là các điểm cuối cùng của phân phối dữ liệu đào tạo.
• Sự Suy Thoái Mô Hình Muộn: Xảy ra khi “mô hình gắn kết các chế độ khác nhau của phân phối ban đầu và hội tụ đến một phân phối mang rất ít tương đồng với phân phối ban đầu, thường với phương sai rất nhỏ.”

Nguyên Nhân Của Sự Suy Thoái Mô Hình

Để các nhà thực hành trí tuệ nhân tạo giải quyết vấn đề này, điều quan trọng là phải hiểu nguyên nhân của sự suy thoái mô hình, được nhóm thành hai loại chính:

1. Lỗi Xấp Xỉ Thống Kê: Đây là lỗi chính gây ra bởi số lượng mẫu有限, và nó biến mất khi số lượng mẫu tiến gần đến vô cùng.
2. Lỗi Xấp Xỉ Chức Năng: Lỗi này xuất phát từ việc các mô hình, chẳng hạn như mạng nơ-ron, không thể bắt chước đúng hàm thực sự cần được học từ dữ liệu.

Một ví dụ về kết quả mô hình cho nhiều thế hệ mô hình bị ảnh hưởng bởi sự suy thoái mô hình. Nguồn

Làm Thế Nào Vòng Lặp Phản Hồi Của Trí Tuệ Nhân Tạo Bị Ảnh Hưởng Do Nội Dung Tạo Ra Bởi Trí Tuệ Nhân Tạo

Khi các mô hình trí tuệ nhân tạo đào tạo trên nội dung tạo ra bởi trí tuệ nhân tạo, nó có một tác động phá hủy đối với vòng lặp phản hồi của trí tuệ nhân tạo và có thể gây ra nhiều vấn đề cho các mô hình trí tuệ nhân tạo được tái đào tạo, chẳng hạn như:

• Sự Suy Thoái Mô Hình: Như đã giải thích ở trên, sự suy thoái mô hình là một khả năng nếu vòng lặp phản hồi của trí tuệ nhân tạo chứa nội dung tạo ra bởi trí tuệ nhân tạo.
• Quên Catastrophic: Một thách thức điển hình trong học tập liên tục là mô hình quên các mẫu trước đó khi học thông tin mới. Điều này được gọi là quên catastrophic.
• Ô Nhiễm Dữ Liệu: Nó đề cập đến việc cho ăn dữ liệu tổng hợp thao túng vào mô hình trí tuệ nhân tạo để làm suy yếu hiệu suất, khiến nó tạo ra đầu ra không chính xác.

Làm Thế Nào Các Doanh Nghiệp Có Thể Tạo Ra Một Vòng Lặp Phản Hồi Mạnh Mẽ Cho Các Mô Hình Trí Tuệ Nhân Tạo Của Họ?

Các doanh nghiệp có thể được hưởng lợi bằng cách sử dụng vòng lặp phản hồi trong các quy trình trí tuệ nhân tạo của họ. Hãy làm theo ba bước chính dưới đây để nâng cao hiệu suất của các mô hình trí tuệ nhân tạo.

• Phản Hồi Từ Các Chuyên Gia: Các chuyên gia là những người có kiến thức sâu sắc trong lĩnh vực của họ và hiểu cách sử dụng các mô hình trí tuệ nhân tạo. Họ có thể cung cấp thông tin để tăng cường sự phù hợp của mô hình với các thiết lập thế giới thực, mang lại cơ hội cao hơn cho kết quả chính xác. Ngoài ra, họ có thể quản lý và kiểm soát tốt hơn dữ liệu tạo ra bởi trí tuệ nhân tạo.
• Chọn Các Chỉ Số Chất Lượng Mô Hình Liên Quan: Việc chọn đúng chỉ số đánh giá cho nhiệm vụ phù hợp và giám sát mô hình trong sản xuất dựa trên các chỉ số này có thể đảm bảo chất lượng mô hình. Các nhà thực hành trí tuệ nhân tạo cũng sử dụng các công cụ MLOps cho việc đánh giá và giám sát tự động để cảnh báo tất cả các bên liên quan nếu hiệu suất mô hình bắt đầu suy giảm trong sản xuất.
• Quy Trình Curation Dữ Liệu Ngặt Ngèo: Khi các mô hình sản xuất được tái đào tạo trên dữ liệu mới, chúng có thể quên thông tin trong quá khứ, vì vậy việc curation dữ liệu chất lượng cao phù hợp với mục đích của mô hình là rất quan trọng. Dữ liệu này có thể được sử dụng để tái đào tạo mô hình trong các thế hệ tiếp theo, cùng với phản hồi của người dùng để đảm bảo chất lượng.

Để tìm hiểu thêm về các tiến bộ của trí tuệ nhân tạo, hãy truy cập Unite.ai.