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

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

Hãy nghe từ Elon Musk:

“Tôi nghĩ rất quan trọng để 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 AI, 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, đào tạo mô hình AI 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 được tạo ra bởi con người và AI.

Ví dụ, nhiều blog ngày nay có văn bản được tạo ra bởi AI 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 AI sử dụng DALL-E2 hoặc Midjourney. Hơn nữa, các nhà nghiên cứu AI 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 AI. Đây là nơi nhu cầu về vòng lặp phản hồi AI đã trở nên cần thiết hơn.

Вòng Lặp Phản Hồi AI Là Gì?

Vòng lặp phản hồi AI là một quá trình lặp đi lặp lại nơi các quyết định và đầu ra của mô hình AI được thu thập liên tục và sử dụng để cải thiện hoặc tái đào tạo cùng một mô hình, 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 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 AI:

1. Vòng Lặp Phản Hồi AI Dương: Khi các mô hình AI tạo ra kết quả chính xác phù hợp với mong đợi và sở thích của người dùng, người dùng cung cấp phản hồi tích cực thông qua vòng lặp phản hồi, điều này ngược lại tăng cường độ chính xác của kết quả trong tương lai. Loại vòng lặp phản hồi này được gọi là dương.
2. Vòng Lặp Phản Hồi AI Âm: Khi các mô hình AI tạo ra kết quả không chính xác, người dùng báo cáo các khiếm khuyết thông qua vòng lặp phản hồi, điều này ngược lại cố gắng cải thiện sự ổn định của hệ thống bằng cách sửa các khiếm khuyết. Loại vòng lặp phản hồi này được gọi là âm.

Cả hai loại vòng lặp phản hồi AI 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 sự cô lập. Cùng nhau, chúng giúp các mô hình AI được triển khai sản xuất biết được điều gì đúng hoặc sai.

Các Giai Đoạn Của Vòng Lặp Phản Hồi AI

Một hình minh họa cao cấp của cơ chế phản hồi trong các mô hình AI. Nguồn

Hiểu cách vòng lặp phản hồi AI hoạt động là rất quan trọng để mở khóa toàn bộ tiềm năng của phát triển AI. Hãy khám phá các giai đoạn khác nhau của vòng lặp phản hồi AI dưới đây.

1. Thu Thập Phản Hồi: Thu thập kết quả mô hình liên quan cho đánh giá. Thông thường, người dùng cung cấp phản hồi của họ về kết quả mô hình, điều này sau đó được sử dụng để tái đào tạo. Hoặc nó có thể là dữ liệu từ web được thu thập để tinh chỉnh hiệu suất của hệ thống.
2. Tái Đào Tạo Mô Hình: Sử dụng thông tin thu thập được, hệ thống AI 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 các 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 Chủ Đề (SME) 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 trôi. Và chu kỳ phản hồi tiếp tục.

Các Vấn Đề Trong Dữ Liệu Sản Xuất & Đầu Ra Mô Hình AI

Xây dựng các hệ thống AI mạnh mẽ đòi hỏi phải hiểu rõ về các vấn đề tiềm ẩn trong dữ liệu sản xuất (dữ liệu thế giới thực) và đầu ra mô hình. Hãy xem một số vấn đề trở thành rào cản trong việc đảm bảo độ chính xác và tin cậy của các hệ thống AI:

1. Trôi 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. Trôi Mô Hình: Khả năng dự đoán và hiệu quả của mô hình giảm theo thời gian do môi trường thế giới thực thay đổi. Điều này được gọi là trôi mô hình.
3. Đầu Ra Mô Hình AI So Với Quyết Định Thế Giới Thực: Các mô hình AI 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 AI 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 ngừng làm việc trên một thuật toán sắp xếp hồ sơ xin việc do phân biệt giới tính.

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

Vòng Lặp Phản Hồi AI Trong Thời Đại Nội Dung Tạo Ra Bởi AI

Trong bối cảnh áp dụng Trí Tuệ Nhân Tạo tạo ra nhanh chóng, các nhà nghiên cứu đã nghiên cứu một hiện tượng được gọi là Sụp Đổ Mô Hình. Họ định nghĩa sụp đổ mô hình là:

“Quá Trình Tiêu Diệt Ảnh Hưởng Đến Các Thế Hệ Mô Hình Tạo Ra Học Được, Trong Đó Dữ Liệu Tạo Ra Kết Thúc Bằng Việc Ô Nhiễm Bộ Dữ Liệu Đào Tạo Của Thế Hệ Mô Hình Tiếp Theo; Được Đào Tạo Trên Dữ Liệu Ô Nhiễm, Chúng Sau Đó Nhận Thức Sai Thực Tế.”

Sụp Đổ Mô Hình bao gồm hai trường hợp đặc biệt,

• Sụp Đổ 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.
• Sụp Đổ Mô Hình Muộn xảy ra khi “mô hình trộn các chế độ khác nhau của phân phối ban đầu và hội tụ đến một phân phối mang rất ít sự tương đồng với phân phối ban đầu, thường với phương sai rất nhỏ.”

Nguyên Nhân Của Sụp Đổ Mô Hình

Để các nhà thực hành AI giải quyết vấn đề này, điều quan trọng là phải hiểu các lý do cho Sụp Đổ 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 khi các mô hình, như mạng nơ-ron, không thể bắt được hàm thực sự ẩn dưới mà cần được học từ dữ liệu.

Một mẫu của kết quả mô hình cho nhiều thế hệ mô hình bị ảnh hưởng bởi Sụp Đổ Mô Hình. Nguồn

Làm Thế Nào Vòng Lặp Phản Hồi AI Bị Ảnh Hưởng Do Nội Dung Tạo Ra Bởi AI

Khi các mô hình AI đào tạo trên nội dung tạo ra bởi AI, nó có một tác động tiêu cực đến vòng lặp phản hồi AI và có thể gây ra nhiều vấn đề cho các mô hình AI được tái đào tạo, như:

• Sụp Đổ Mô Hình: Như đã giải thích ở trên, Sụp Đổ Mô Hình là một khả năng nếu vòng lặp phản hồi AI chứa nội dung tạo ra bởi AI.
• 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 dữ liệu tổng hợp manipulative vào mô hình AI để thỏa hiệp 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 Robust Cho Các Mô Hình AI Của Họ?

Các doanh nghiệp có thể được hưởng lợi bằng cách sử dụng vòng lặp phản hồi trong các công việc AI của họ. Hãy làm theo ba bước chính dưới đây để tăng cường hiệu suất của các mô hình AI.

• Phản Hồi Từ Các Chuyên Gia Chủ Đề: Các chuyên gia chủ đề có kiến thức sâu rộng trong lĩnh vực của họ và hiểu cách sử dụng các mô hình AI. 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 dữ liệu tạo ra bởi AI tốt hơn.
• Chọn Các Chỉ Số Chất Lượng Mô Hình Liên Quan: Chọn chỉ số đánh giá phù hợp 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 AI 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.
• Chọn Dữ Liệu Chặt Chẽ: Khi các mô hình sản xuất được tái đào tạo trên dữ liệu mới, chúng có thể quên thông tin trước đó, vì vậy việc chọn 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 AI, hãy truy cập Unite.ai.