ผู้เชี่ยวชาญ AI: 'การแจ้งแบบตาบอด' ไม่ใช่เรื่องผิด

ศาสตราจารย์แอนดรูว์ เอ็นจี เป็นหนึ่งในผู้ก่อตั้ง Google Brain ภาพถ่าย: Coursera

ในโพสต์บน X คุณ Ng เรียกวิธีนี้ว่า “ การแจ้งแบบขี้เกียจ ” นั่นก็คือ การป้อนข้อมูลเข้าไปใน AI โดยมีบริบทเพียงเล็กน้อยหรือไม่มีคำสั่งเฉพาะเจาะจงใดๆ “เราควรเพิ่มรายละเอียดลงในคำเตือนเฉพาะเมื่อจำเป็นจริงๆ เท่านั้น” ผู้ร่วมก่อตั้ง Coursera และ DeepLearning กล่าว

ตัวอย่างทั่วไปที่ Ng ให้คือโปรแกรมเมอร์เมื่อทำการดีบัก พวกเขามักจะคัดลอกและวางข้อความแสดงข้อผิดพลาดทั้งหมด – บางครั้งยาวถึงหลายหน้า – ลงในโมเดล AI โดยไม่ได้ระบุคำขออย่างชัดเจน

“โมเดลภาษาขนาดใหญ่ส่วนใหญ่ (LLM) มีความฉลาดเพียงพอที่จะเข้าใจว่าคุณต้องการให้พวกมันวิเคราะห์อะไรและเสนอแนะวิธีแก้ไข แม้ว่าคุณจะไม่ได้ระบุอย่างชัดเจนก็ตาม” เขียนไว้

ตามที่ Ng กล่าว นี่เป็นก้าวไปข้างหน้าที่แสดงให้เห็นว่า LLM กำลังค่อยๆ พัฒนาไปไกลเกินกว่าความสามารถในการตอบสนองต่อคำสั่งง่ายๆ โดยเริ่มที่จะเข้าใจเจตนาและเหตุผลของผู้ใช้เพื่อมอบโซลูชันที่เหมาะสม ซึ่งเป็นแนวโน้มที่บริษัทต่างๆ ที่พัฒนาโมเดล AI กำลังแสวงหาอยู่

อย่างไรก็ตาม “การเตือนแบบขี้เกียจ” ไม่ได้ผลเสมอไป Ng ตั้งข้อสังเกตว่าเทคนิคนี้ควรใช้เฉพาะเมื่อผู้ใช้สามารถทดสอบได้อย่างรวดเร็ว เช่น ผ่านอินเทอร์เฟซเว็บหรือแอปของ AI และโมเดลมีศักยภาพเพียงพอที่จะอนุมานเจตนาจากข้อมูลเพียงเล็กน้อย

Ng เน้นย้ำว่า "หาก AI จำเป็นต้องมีบริบทจำนวนมากเพื่อตอบสนองในรายละเอียด หรือไม่สามารถจดจำข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นได้ การแจ้งเตือนง่ายๆ จะไม่สามารถช่วยได้"

ในทางทฤษฎี "การเตือนแบบขี้เกียจ" จะช่วยประหยัดเวลาและความพยายาม โดยเฉพาะสำหรับผู้ที่ไม่คุ้นเคยกับการเขียนคำสั่งโดยละเอียด อย่างไรก็ตาม มันไม่ใช่ “ทางลัด” สำหรับทุกคน

ผู้ใช้ทั่วไปที่ไม่คุ้นเคยกับการคิดแบบที่เครื่องกำหนดอาจพบปัญหาเมื่อข้อความแจ้งเตือนคลุมเครือเกินไป ซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่คาดคิด เว้นแต่ว่า AI จะคุ้นเคยกับบริบทเฉพาะ (เช่น แชทครั้งก่อน) หรือผู้ใช้มีประสบการณ์ในการทำซ้ำและปรับเปลี่ยนคำขออย่างรวดเร็ว วิธีนี้ก็ไม่น่าจะมีประสิทธิผล

ในขณะเดียวกัน สำหรับโปรแกรมเมอร์หรือบุคคลที่ทำงานกับ AI จำนวนมาก การย่อคำสั่งบางครั้งอาจช่วยให้โมเดลไม่ "มีสัญญาณรบกวน" อันเนื่องมาจากคำสั่งที่ซ้ำซ้อนมากเกินไป ดังนั้น Ng จึงเน้นย้ำว่านี่เป็นเทคนิคขั้นสูง เหมาะสำหรับผู้ที่เข้าใจถึงความตอบสนองของโมเดลอยู่แล้ว

ที่มา: https://znews.vn/chuyen-gia-ai-prompt-mu-khong-sai-post1543586.html