How to Make AI More Accurate: Top Techniques for Reliable Results
Tóm tắt ngắn:
- Video thảo luận về cách cải thiện độ chính xác của AI, đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). AI, mặc dù mạnh mẽ, vẫn có thể mắc lỗi, tạo ra những câu trả lời sai lệch ("hallucination").
- Các kỹ thuật chính được đề cập bao gồm: RAG (Retrieval Augmented Generation), lựa chọn mô hình phù hợp, Chain of Thought prompting (COT), LLM chaining, Mixture of Experts (MoE), điều chỉnh nhiệt độ mô hình (temperature setting), system prompt, và học tăng cường với phản hồi của con người (reinforcement learning with human feedback). Ví dụ cụ thể như sử dụng RAG để bổ sung thông tin từ cơ sở dữ liệu vào truy vấn trước khi đưa vào LLM, hoặc sử dụng COT để yêu cầu LLM trình bày bước suy luận.
- Việc cải thiện độ chính xác của AI có ý nghĩa quan trọng trong việc đưa ra các quyết định dựa trên AI chính xác hơn và đáng tin cậy hơn trong nhiều lĩnh vực.
- Video giải thích chi tiết các quá trình và phương pháp trên, bao gồm cả ví dụ minh họa.
Tóm tắt chi tiết:
Video bắt đầu bằng một ví dụ hài hước về AI đề xuất dùng keo công nghiệp để giữ pepperoni trên pizza, nhấn mạnh khả năng AI đưa ra những lời khuyên sai lệch một cách tự tin. Sau đó, video trình bày các kỹ thuật để cải thiện độ chính xác của AI:
Phần 1: RAG (Retrieval Augmented Generation): Kỹ thuật này bổ sung thông tin từ một nguồn dữ liệu đáng tin cậy (ví dụ: cơ sở dữ liệu vector) vào truy vấn trước khi đưa vào LLM. Điều này giúp LLM có thêm thông tin cần thiết để trả lời chính xác hơn, giảm thiểu hiện tượng "hallucination". Quá trình bao gồm việc sử dụng một "retriever" để tìm kiếm và lấy thông tin liên quan từ cơ sở dữ liệu.
Phần 2: Lựa chọn mô hình phù hợp: Chọn mô hình AI phù hợp với loại câu hỏi là rất quan trọng. Mô hình lớn, đa lĩnh vực có thể kém chính xác hơn khi trả lời câu hỏi chuyên sâu, trong khi mô hình nhỏ, chuyên biệt lại có thể trả lời tốt hơn trong lĩnh vực chuyên môn của nó. Ví dụ, một mô hình chuyên về an ninh mạng sẽ trả lời câu hỏi về an ninh mạng tốt hơn một mô hình đa lĩnh vực.
Phần 3: Chain of Thought Prompting (COT): Kỹ thuật này yêu cầu LLM trình bày các bước suy luận trung gian trước khi đưa ra câu trả lời cuối cùng. Điều này giúp giảm lỗi, đặc biệt trong các bài toán đòi hỏi tính logic như toán học. Video minh họa bằng một bài toán về số lượng widget, cho thấy việc trình bày bước giải giúp tìm ra đáp án chính xác. Có ba cách tiếp cận COT: zero-shot, few-shot và các mô hình tích hợp sẵn khả năng suy luận theo chuỗi.
Phần 4: LLM chaining: Kỹ thuật này sử dụng nhiều LLM để cùng trả lời một câu hỏi, tạo ra một "ý kiến đồng thuận". Có hai cách tiếp cận: cho LLM lần lượt xử lý và chỉnh sửa câu trả lời của nhau, hoặc cho nhiều LLM trả lời độc lập và một LLM "giám sát" sẽ chọn câu trả lời tốt nhất.
Phần 5: Mixture of Experts (MoE): Tương tự LLM chaining, nhưng sử dụng nhiều mô hình con chuyên biệt ("chuyên gia") trong một LLM duy nhất. Một "gating network" sẽ chọn mô hình con phù hợp để xử lý từng phần của câu hỏi. Ví dụ, một mô hình có thể chuyên về toán học, một mô hình khác chuyên về ngôn ngữ.
Phần 6: Điều chỉnh nhiệt độ mô hình (Temperature setting): Cài đặt nhiệt độ ảnh hưởng đến độ sáng tạo của câu trả lời. Nhiệt độ thấp cho câu trả lời chính xác, nhất quán hơn, trong khi nhiệt độ cao cho câu trả lời sáng tạo, đa dạng hơn. Việc lựa chọn nhiệt độ phụ thuộc vào loại câu hỏi.
Phần 7: System prompt và Reinforcement learning with human feedback: System prompt là một thông điệp được thêm vào mỗi truy vấn để hướng dẫn LLM hoạt động. Học tăng cường với phản hồi của con người sử dụng phản hồi của người dùng (ví dụ: "đúng" hoặc "sai") để điều chỉnh mô hình.
Tóm lại, video trình bày nhiều kỹ thuật đa dạng để cải thiện độ chính xác của AI, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc lựa chọn phương pháp phù hợp với từng trường hợp cụ thể. Không có phương pháp nào là hoàn hảo, và đôi khi cần kết hợp nhiều kỹ thuật để đạt được kết quả tốt nhất.