Link to original video by IBM Technology

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 trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).
• 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, System Prompt, và Reinforcement Learning with Human Feedback. Các ví dụ cụ thể như bài toán về số lượng widget, viết lời bài hát được sử dụng để minh họa.
• Việc cải thiện độ chính xác của AI rất quan trọng để đảm bảo các quyết định dựa trên AI là đáng tin cậy và chính xác, tránh những "ảo giác" (hallucination) mà AI có thể tạo ra.
• Video giải thích chi tiết các quy trình của từng kỹ thuật, bao gồm cả các bước thực hiện và ví dụ minh họa.

Tóm tắt chi tiết:

Video bắt đầu bằng một ví dụ hài hước về việc AI đề xuất sử dụng 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 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 tiếp cận thông tin cần thiết, tránh "ảo giác" do thiếu dữ liệu huấn luyện. Quá trình bao gồm: truy xuất (Retrieval) thông tin liên quan từ cơ sở dữ liệu, tăng cường (Augment) truy vấn ban đầu bằng thông tin này, và tạo (Generation) câu trả lời chính xác hơn.

Phần 2: Lựa chọn mô hình phù hợp

• Chọn mô hình AI phù hợp với mục đích sử dụng là rất quan trọng.
• Mô hình lớn, đa lĩnh vực có thể dễ "ảo giác" hơn khi trả lời câu hỏi chuyên sâu, trong khi mô hình nhỏ, chuyên biệt lại hiệu quả hơn với các câu hỏi thuộc lĩnh vực chuyên môn của nó. Ví dụ: hỏi bác sĩ về virus máy tính so với virus sinh học.

Phần 3: Chain of Thought Prompting (COT)

• Kỹ thuật này yêu cầu LLM trình bày các bước lập 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 widget và so sánh giữa việc đưa ra câu trả lời trực giác và giải bài toán từng bước. Có ba phương pháp COT: zero-shot, few-shot và các mô hình tích hợp sẵn khả năng lập luận.

Phần 4: LLM Chaining

• Sử dụng nhiều LLM để đạt được sự đồng thuận. Quá trình này có thể được thực hiện tuần tự (mỗi LLM sửa đổi và phản hồi kết quả của LLM trước) hoặc song song (một LLM giám sát và chọn câu trả lời tốt nhất từ các LLM khác). Giống như "hỏi ý kiến nhiều người" để có câu trả lời chính xác hơn.

Phần 5: Mixture of Experts (MoE)

• Tương tự LLM Chaining nhưng sử dụng nhiều mô hình con chuyên biệt (chuyên gia) trong cùng một LLM lớn.
• Một mạng lưới gating sẽ chọn mô hình con phù hợp để xử lý từng phần của truy vấn. Ví dụ: một mô hình con giỏi toán, một mô hình con giỏi ngôn ngữ, v.v.

Phần 6: Điều chỉnh nhiệt độ mô hình

• Nhiệt độ mô hình ảnh hưởng đến độ sáng tạo của câu trả lời.
• Nhiệt độ thấp cho kết quả xác thực, dự đoán được, trong khi nhiệt độ cao tạo ra câu trả lời sáng tạo hơn, đa dạng hơn. Cần chọn nhiệt độ phù hợp với loại truy vấn (ví dụ: câu hỏi khoa học cần nhiệt độ thấp, viết lời bài hát cần nhiệt độ cao).

Phần 7: System Prompt và Reinforcement Learning with Human Feedback

• System Prompt là thông điệp được thêm vào mỗi truy vấn để hướng dẫn hoạt động của mô hình (ví dụ: yêu cầu câu trả lời chính xác).
• Reinforcement Learning with Human Feedback sử dụng phản hồi của người dùng (đánh giá đúng/sai) để điều chỉnh mô hình, cải thiện độ chính xác theo thời gian.

Kết luận: Video nhấn mạnh rằng không có phương pháp nào là hoàn hảo và thường cần kết hợp nhiều kỹ thuật để đạt được độ chính xác cao nhất cho AI.