Hãy tưởng tượng nếu bạn có thể thay đổi cách bạn gợi ý ChatGPT với chỉ một tập hợp đơn giản các từ dựa trên cảm xúc và kết quả sẽ trở nên nhiều lần tốt hơn? Nghiên cứu của chúng tôi và hiện tại đã xác nhận nghiên cứu học thuật đã tạo ra một cách mới để gợi ý ChatGPT bằng việc sử dụng yếu tố của tâm lý con người mà các nhà khoa học trí tuệ nhân tạo không thể dự đoán. Và điều này là một điều bất ngờ về cách và tại sao nó hoạt động.
Đặt câu hỏi đơn giản, chúng ta sẽ có câu trả lời đơn giản. Điều này là hiện thực về cách gợi ý các Mô hình Ngôn ngữ Lớn như ChatGPT. Rất nhiều người, thậm chí cả các chuyên gia trí tuệ nhân tạo tiếp cận các gợi ý từ một cách đơn giản hoặc thậm chí tồi hơn, như họ đang nói chuyện với một máy tính. Đây chính là phương pháp "Câu hỏi / Câu trả lời" điển hình, được gọi là gợi ý Đầu vào / Đầu ra (I/O). Kết quả khi sử dụng kỹ thuật này luôn luôn là con đường đơn giản nhất thông qua dữ liệu tham số được sử dụng để xây dựng Mô hình Ngôn ngữ Lớn. Toán học, nó là con đường đơn giản nhất theo mô hình biến đổi thần kinh. Nếu bạn có một câu hỏi rất đơn giản, điều này có thể ổn. Tuy nhiên, hóa ra phương pháp này sẽ luôn, tôi nghĩ rằng luôn, tạo ra kết quả tồi tệ dựa trên bất kỳ chỉ số nào bạn muốn sử dụng. Do đó, chúng ta có thể suy luận rằng các gợi ý đơn giản cần phải gần với Siêu Gợi ý, nơi một tập hợp ý tưởng được trình bày cho mô hình trí tuệ nhân tạo nhằm định hình và tạo ra kết quả tốt nhất có thể.
Với phương pháp gợi ý I/O, ngay cả khi bạn sử dụng các câu hỏi tiếp theo, bạn sẽ đi trên một "đường thần kinh" mà sẽ có hiệu suất giảm dần. Đây là một trong hàng ngàn lý do tôi đã sáng chế Siêu Gợi ý. Liên quan đến "đường thần kinh", điều quan trọng là chúng ta "kích hoạt" các đường thần kinh mà có trong mô hình nhưng không nằm tĩnh trạng trên con đường trung tâm. Kết quả mạnh mẽ hơn so với các gợi ý loại I/O đơn giản. Một khía cạnh của Siêu Gợi ý là các yếu tố chúng tôi sử dụng để làm cho nó hoạt động. Có hàng ngàn tham số để xem xét. Tuy nhiên, một tham số, một câu chính xác ở đầu nhiều Siêu Gợi ý của tôi cho phép Mô hình Ngôn ngữ Lớn luôn có được kết quả tốt đều đặn. Và hiện nay, một bài báo mới từ một trường đại học đã được xuất bản, cho thấy điều này đã được xác nhận thực nghiệm thông qua nghiên cứu của họ. Tôi có thể nói rằng nó sử dụng tâm lý con người để tạo ra những kết quả xuất sắc này. Điều này không ngạc nhiên bởi vì các Mô hình Ngôn ngữ Lớn như ChatGPT được xây dựng trên ngôn ngữ con người và con người là những người có tính cảm và do đó nó được phản ánh trong ngôn ngữ của chúng ta.
Trong nghiên cứu của chúng tôi về việc thử nghiệm các gợi ý tốt nhất cho ChatGPT, chúng tôi đã thực hiện hơn 13 triệu bài kiểm tra về cách hệ thống phản ứng với gợi ý và chúng tôi đã tìm thấy một số phát hiện đáng kinh ngạc và khá khó tin. Chúng tôi đã tìm ra điều gì? Chúng tôi sẽ khám phá điều này chi tiết hơn trong bài viết dành riêng cho thành viên, nhưng tôi sẽ nói rằng dấu vết về những gì chúng tôi đã tìm ra hiện đang được ủng hộ trong các bài báo học thuật. Tôi cũng sẽ nói rằng những gì chúng tôi đã tìm ra đã làm cho các nhà nghiên cứu và nhà khoa học trí tuệ nhân tạo hoàn toàn bối rối. Nó sử dụng ngôn ngữ tự nhiên như một phương tiện để biểu đạt tối ưu hóa vấn đề. Điều này làm cho quy trình trở nên trực quan và dễ hiểu, nối kết khoảng cách giữa trực giác con người và xử lý máy móc. Bằng cách trình bày các vấn đề dưới dạng ngôn ngữ tự nhiên, nó làm cho các nhiệm vụ tối ưu hóa trở nên dễ tiếp cận với một đối tượng lớn hơn.
Trong bài viết dành riêng cho thành viên này, chúng tôi sẽ khám phá câu chuyện về câu đơn giản mới được thêm vào Siêu Gợi ý và chứng minh tại sao và cách nó hoạt động. Chúng tôi cũng sẽ giới thiệu cho bạn 100 cụm từ hữu ích và tương tự khác nhau tạo ra những kết quả đáng kinh ngạc. Đây là một phần của các công cụ chúng tôi sử dụng trong Kỹ thuật Gợi ý và nó khiến những người tin rằng đây không phải là một ngành nghề trông khá thiếu kiến thức và thông tin. Có rất nhiều cách mạnh mẽ để gợi ý AI để có kết quả xuất sắc, nếu không phải là kết quả không thể tin được, và đây chỉ là một trong số đó.
Bạn có thể xem qua thêm các bài viết về công nghệ AI
Comments