Welkom terug by die tweede deel van ons fassinerende bespreking met ChatGPT. In die aanvanklike segment van ons gesprek, het ons die rol van data-insameling, annotasie en die belangrikheid van Mens-in-die-lus in die opleiding van Taal Groot Modelle bespreek. Ons sal nou praat oor die uitdagings, vooroordeel wat in die gesig gestaar word tydens die opleiding van KI-modelle, hul toepassing en hoe gevorderde KI-modelle mense in die algemeen beïnvloed.
- Reël-gebaseerde stelsels: Dit behels die skep van spesifieke reëls wat die masjien volg om data te annoteer. Byvoorbeeld, 'n reël kan wees om enige teks wat soos 'n e-posadres lyk (bv. '@'-simbool bevat) as 'n 'E-pos' te benoem.
- Masjienleermodelle: Vooraf opgeleide masjienleermodelle kan gebruik word om nuwe data te annoteer. Byvoorbeeld, 'n vooraf opgeleide benoemde entiteitsherkenningsmodel kan gebruik word om entiteite in 'n teks te identifiseer en te benoem.
- Aktiewe leer: In hierdie metode word 'n masjienleermodel aanvanklik opgelei met 'n klein bondel met die hand geannoteerde data. Dan annoteer die model die data waaroor dit die meeste vertroue het, en hierdie aantekeninge word deur menslike annoteerders geverifieer en reggestel. Die model word heropgelei met hierdie groter datastel en die proses word herhaal.
- Swak toesig: Hier word verskeie swak annoteerders (wat reëlgebaseerde stelsels kan wees, skare-verkryging, heuristieke, ens.) gebruik om data te etiketteer. Alhoewel elke swak annoteerder onvolmaak is, kan hul gekombineerde etikette 'n goeie benadering bied vir die opleiding van 'n aanvanklike model.
- Oordrag leer: Hierdie benadering maak gebruik van 'n model wat in een taak opgelei is en pas dit toe op 'n ander verwante taak. Byvoorbeeld, 'n model wat opgelei is om voorwerpe in beelde te herken, kan gebruik word as 'n beginpunt vir 'n model wat ontwerp is om spesifieke tipes voorwerpe te herken.
Alhoewel outomatiese annotasie 'n kragtige instrument kan wees, is dit belangrik om te onthou dat dit nie altyd perfek is nie, en die kwaliteit kan wissel op grond van die metode wat gebruik word en die kompleksiteit van die taak. Daar kan foute wees as gevolg van vooroordeel in die aanvanklike reëls of opleidingstel, en komplekse take vereis dikwels steeds menslike toesig. Dus, 'n kombinasie van outomatiese en handmatige annotasie (semi-toesig leer) is dikwels die beste benadering vir groot, komplekse datastelle.
- Datadiversiteit en verteenwoordigendheid: Om te verseker dat versamelde data uiteenlopende scenario's insluit en werklike toestande akkuraat verteenwoordig, is uitdagend. Byvoorbeeld, 'n beeldherkenningsmodel vereis beelde met verskillende beligting, oriëntasies en agtergronde.
- Data privaatheid en etiek: Respekteer privaatheidsregte en nakoming van etiese riglyne tydens die insameling van data is van kardinale belang. Anonimisering van pasiëntdata in gesondheidsorg-KI verseker privaatheid sonder om die nut daarvan vir modelopleiding in te boet.
- Datakwaliteit: Hoë-gehalte data is noodsaaklik; raserige, irrelevante of verkeerde data kan modelprestasie negatief beïnvloed. Sosiale media-data, met sleng, tikfoute en inkonsekwente taalgebruik, stel uitdagings vir sentimentanalise-opleiding.
- Aantekeningkwaliteit en konsekwentheid: Dit is kompleks om akkurate en konsekwente aantekeninge te verseker. In beeldklassifikasie kan verskillende annoteerders wat dieselfde voorwerp verskillend benoem, die model tydens opleiding verwar.
- Tyd en koste: Handmatige annotasie is tydrowend en duur, veral vir groot datastelle. Vir natuurlike taalverwerking benodig annoteerders aansienlike tyd en linguistiese kundigheid om die teks se konteks te verstaan.
- Scalability: Om die annotasieproses te skaal terwyl kwaliteit gehandhaaf word, is uitdagend. Taalmodelle vereis dikwels miljarde voorbeelde, wat koördinering tussen 'n groot span annoteerders noodsaak en konsekwentheid oor annotasies heen verseker.
- Dubbelsinnigheid by etikette: Korrekte byskrifte kan subjektief wees en oop vir interpretasie. Annoteerders kan verskillende menings oor sentimentontledingstake hê, wat lei tot verskillende etikettoewysings vir dieselfde teks.
- Sensitiewe data: Die hantering van sensitiewe data, soos mediese of finansiële rekords, vereis bykomende voorsorgmaatreëls. Annoteerders benodig dalk gespesialiseerde opleiding of sertifisering om hierdie data toepaslik te hanteer en die beskerming daarvan te verseker.
Om hierdie uitdagings aan te spreek vereis dikwels 'n kombinasie van goeie projekbeplanning, duidelike riglyne vir dataversamelaars en annoteerders, die gebruik van geoutomatiseerde gereedskap waar moontlik, en 'n robuuste stelsel vir kwaliteitbeheer.
- Balanseer die datastel: Pas die datastel aan om 'n gelyke voorstelling van verskillende klasse te hê.
- Gebruik vooroordeelversagtende algoritmes: Gebruik tegnieke wat ontwerp is om vooroordeel in die model se voorspellings te verminder.
- Pas differensiële privaatheid toe: Voeg geraas by data om sensitiewe eienskappe te beskerm.
- Voer vooroordeelbewuste model-fynafstelling uit: Pas die model aan met inagneming van vooroordeelversagting.
- Gebruik menslike oorsig en riglyne: Beoordelaars volg riglyne wat opdrag gee om nie enige groep te bevoordeel tydens fyninstelling nie.
- Vestig deurlopende terugvoerlus: Gereelde interaksie met beoordelaars laat deurlopende leer en vooroordeelkorreksie toe.
Onthou, dit is 'n uitdaging om vooroordeel heeltemal uit te skakel, maar hierdie stappe kan help om dit te verminder.
- Inhoudgenerering: Hulle kan help met die generering van inhoud soos artikels, verslae en e-posse.
- Customer Service: Hulle kan gebruik word in chatbots en virtuele assistente om kliëntediens te outomatiseer.
- Taalvertaling: Hulle kan help om teks tussen verskillende tale te vertaal.
- Onderrig: Hulle kan verduidelikings oor verskeie onderwerpe verskaf, wat help met onderwys.
- Kode skryf: Hulle kan help om kode te skryf en sagteware-ontwikkeling te help.
- Bemarking en advertensies: Hulle kan kreatiewe inhoud vir bemarkingsveldtogte genereer.
- Toeganklikheid: Hulle kan help om spraak vir teks-na-spraak-toepassings te genereer.
- Werk outomatisering: Roetine en alledaagse take, veral in sektore soos vervaardiging, logistiek en klerklike werk, kan geoutomatiseer word, wat lei tot werksverplasing.
- Skep van nuwe werksgeleenthede: Aan die positiewe kant sou die opkoms van KI nuwe rolle skep wat nie voorheen bestaan het nie, soos KI-spesialiste, data-ontleders, masjienleer-ingenieurs en rolle in KI-etiek en -beleid.
- Werkstransformasie: Baie poste sal getransformeer word eerder as uitgeskakel word, met KI wat roetine-aspekte van werk oorneem, wat werknemers vrystel om op meer komplekse en kreatiewe take te fokus.
- Vaardigheidsvraagverskuiwing: Daar sal 'n groter vraag na digitale vaardighede en begrip van KI wees, wat op kort termyn tot 'n vaardigheidsgaping kan lei.
Dus, hoewel KI ongetwyfeld arbeidsmarkte sal ontwrig, bied dit ook geleenthede vir nuwe werksgeleenthede en verhoogde produktiwiteit.
- Gebrek aan begrip: KI-modelle verstaan nie konteks of konsepte op dieselfde manier as wat mense dit doen nie. Hulle identifiseer patrone in data, maar begryp nie die onderliggende betekenis nie.
- Dataafhanklikheid: Hulle benodig groot hoeveelhede data vir opleiding. As die data bevooroordeeld, onvolledig of van swak gehalte is, kan die model se werkverrigting aansienlik beïnvloed word.
- Veralgemening: Modelle wat op spesifieke take of datastelle opgelei is, sukkel dikwels om hul leer te veralgemeen na nuwe, onsigbare scenario's.
- Verduidelikbaarheid: Dit is dikwels moeilik om te verstaan hoekom sekere modelle (veral diepleermodelle) spesifieke besluite geneem het, wat tot 'n gebrek aan deursigtigheid of interpreteerbaarheid gelei het.
- Robuustheid: KI-modelle kan sensitief wees vir geringe veranderinge in insetdata (geraas, vervorming) en sal dalk nie in alle toestande betroubaar werk nie.
- Etiese bekommernisse: KI-toepassings kan lei tot privaatheidskwessies, potensiële misbruik of onbedoelde vooroordeel, wat etiese en regskwessies laat ontstaan.
Vanaf my kennisafsnypunt in September 2021, het KI aansienlike vordering gemaak in kontekstuele begrip, veral met die ontwikkeling van gesofistikeerde taalmodelle soos GPT-3 en GPT-4. Hierdie modelle kan mensagtige teks genereer op grond van die insette wat hulle ontvang en hul interne begrip van die verwantskappe tussen woorde en konsepte.
Dit is egter belangrik om daarop te let dat hierdie "begrip" verskil van menslike begrip. KI-stelsels, soos hulle nou bestaan, besit nie bewussyn, selfbewustheid of dieselfde diepte van ervaringskennis as wat mense het nie. Hulle interpreteer konteks gebaseer op patrone in data, nie op geleefde ervaring of intuïtiewe greep van nuanse nie. Daarom is hul begrip van konteks fundamenteel anders as ons s'n.
Byvoorbeeld, terwyl KI 'n antwoord kan genereer op 'n vraag oor 'n persoonlike ervaring, soos "hoe het jy gevoel op jou eerste skooldag?", doen dit dit op grond van patrone in die data waarop dit opgelei is, nie op enige persoonlike ervaring of emosies wat dit het. 'n KI het nie gevoelens of persoonlike ervarings nie.
Wat die toekoms betref, is dit moeilik om te sê. Vordering in KI-navorsing en -ontwikkeling gaan teen 'n vinnige tempo voort, maar die sprong van patroonherkenning na ware mensagtige begrip en bewussyn is 'n massiewe een, en ons weet nog nie of dit moontlik is of hoe dit bereik sal word nie. Selfs al word KI-stelsels meer gesofistikeerd in die interpretasie van konteks, beteken dit nie noodwendig dat hulle 'n mensagtige begrip daarvan het nie.
- Verbeterde natuurlike taalbegrip en generering: Meer mensagtige gespreks-KI en beter geoutomatiseerde vertalings.
- KI-billikheid, verklaarbaarheid en deursigtigheid: Tegnieke om KI-besluitneming te verstaan, regverdigheid te verseker en deursigtigheid te bevorder.
- KI in gesondheidsorg: Verbeterde siektediagnose, pasiëntuitkomsvoorspelling en persoonlike behandeling deur KI.
- Versterkingsleer en algemene KI: Meer aanpasbare KI-stelsels wat 'n verskeidenheid take kan aanleer en by nuwe situasies kan aanpas.
- KI en kwantumberekening: Versterkte rekenkrag wat meer komplekse modelle en vinniger opleidingstye moontlik maak.
- Gefedereerde leer: Privaatheidbewarende masjienleer wat modelle oor verskeie toestelle oplei sonder om data te deel.
