ทำไมแชทจีพีทีถึงมีขีดจำกัด

เบื้องหลังม่าน: การเปิดเผยข้อจำกัดของ ChatGPT

ChatGPT, แชตบอท AI ที่พัฒนาขึ้นโดย OpenAI, ได้ดึงดูดความสนใจของโลกด้วยความสามารถในการสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์ ตอบคำถาม และแม้กระทั่งเขียนเนื้อหาสร้างสรรค์ในหลายรูปแบบ แต่แม้ว่าจะมีความสามารถที่น่าทึ่ง ChatGPT ก็ยังมีข้อจำกัด ข้อจำกัดเหล่านี้ไม่ได้เกิดจากเจตนาร้ายหรือความพยายามที่จะยับยั้งศักยภาพ แต่เกิดจากการรวมกันของข้อจำกัดทางเทคนิค การพิจารณาด้านจริยธรรม และธรรมชาติของวิธีการฝึกและใช้งานโมเดลภาษาขนาดใหญ่ การเข้าใจข้อจำกัดเหล่านี้มีความสำคัญต่อทั้งผู้ใช้และนักพัฒนา เพื่อจัดการความคาดหวังและขับเคลื่อนนวัตกรรมในสาขา AI ต่อไป ยังมีปัจจัยหลายประการที่ทำให้มีข้อจำกัด ข้อจำกัดเหล่านี้เกิดจากความซับซ้อนทางคอมพิวเตอร์ ความเป็นไปได้ในการสร้างเนื้อหาที่เป็นอันตราย ปัจจัยค่าใช้จ่าย และข้อจำกัดที่กำหนดโดยข้อมูลการฝึกอบรมเอง

Anakin AI

ต้นทุนการคำนวณในการสร้างภาษา

หนึ่งในเหตุผลหลักที่ ChatGPT มีข้อจำกัดคือค่าใช้จ่ายในการคำนวณที่สูงมากในการรันโมเดลภาษาใหญ่เช่นนี้ ChatGPT มีพลังจากโครงข่ายประสาทที่มีพารามิเตอร์หลายพันล้าน ทุกครั้งที่ผู้ใช้ส่งคำสั่ง โมเดลจะต้องทำการคำนวณที่ซับซ้อนผ่านพารามิเตอร์เหล่านี้เพื่อสร้างคำตอบที่สอดคล้องและเกี่ยวข้อง ซึ่งต้องการพลังการประมวลผลที่สำคัญ ฮาร์ดแวร์เฉพาะ (เช่น GPUs) และพลังงานจำนวนมาก จินตนาการว่ามันเหมือนกับการพยายามแก้รูบิคคิวบ์ที่มีสี่เหลี่ยมหลายล้านสี่เหลี่ยม – จำนวนความเป็นไปได้มากมายทำให้ปัญหาเข้มข้นขึ้นในการคำนวณ การจำกัดความยาวของคำสั่งนำเข้าและผลลัพธ์ที่สร้างขึ้นเป็นกลยุทธ์ที่สำคัญในการจัดการความต้องการในการคำนวณเหล่านี้ หากไม่มีข้อจำกัดเหล่านี้ ระบบจะช้ามากและมีค่าใช้จ่ายสูงต่อการใช้งาน ทำให้ไม่สามารถเข้าถึงได้สำหรับผู้ใช้ส่วนใหญ่

การป้องกันเนื้อหาที่เป็นอันตราย

นอกจากค่าใช้จ่ายในการคำนวณแล้ว ปัจจัยสำคัญอีกอย่างหนึ่งที่อยู่เบื้องหลังข้อจำกัดของ ChatGPT คือความจำเป็นด้านความปลอดภัยและข้อพิจารณาด้านจริยธรรม เนื่องจาก ChatGPT ได้รับการฝึกฝนจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีข้อความและโค้ดที่ถูกเก็บรวบรวมจากอินเทอร์เน็ต มันจึงเรียนรู้ที่จะสร้างเนื้อหาที่อาจเป็นอันตราย มีอคติ หรือทำให้เข้าใจผิดได้ ด้วยการลดความเสี่ยงนี้ OpenAI จึงได้ดำเนินการใช้มาตรการความปลอดภัยหลายอย่าง รวมถึงตัวกรองและระบบการตรวจสอบ เพื่อป้องกันไม่ให้โมเดลสร้างคำตอบที่ไม่เหมาะสม การจำกัดความยาวของคำสั่ง โดยเฉพาะอย่างยิ่งที่อาจกระตุ้นให้โมเดลสร้างเนื้อหาที่เป็นปัญหา จะทำให้สามารถตรวจจับและป้องกันการสร้างผลลัพธ์ที่เป็นอันตราย เช่น การพูดเกลียด ข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง หรือเนื้อหาที่มีลักษณะทางเพศ การป้องกันเหล่านี้มีความสำคัญต่อการพัฒนา AI ที่รับผิดชอบ แต่ก็ยังสร้างข้อจำกัดต่อความสามารถของโมเดลในเวลาเดียวกัน

การป้องกันการแพร่กระจายของข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง

โดยเฉพาะ การควบคุมความยาวของผลลัพธ์เป็นกลไกที่สำคัญในการช่วยป้องกันการแพร่กระจายของข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง ลองพิจารณาสถานการณ์ที่ผู้ใช้ขอให้ ChatGPT เขียนบทความข่าวเกี่ยวกับข้อเรียกร้องที่ไม่จริง เช่น "วัคซีนทำให้เกิดอาการออทิสติก" หากโมเดลสร้างบทความยาวที่มีลักษณะคล้ายว่ามีการวิจัยอย่างดีซ้ำซากข้อกล่าวหานี้ มันอาจมีผลร้ายแรง ทำให้เกิดความลังเลในการฉีดวัคซีนและส่งผลกระทบต่อสุขภาพของประชาชน โดยการจำกัดความยาวของผลลัพธ์ ความสามารถในการสร้างเรื่องราวที่ชักจูงซึ่งดูเหมือนจริงจะถูกลดทอนอย่างมาก ซึ่งช่วยลดความเสี่ยงในการเผยแพร่ข่าวปลอม สิ่งนี้เป็นสิ่งสำคัญโดยเฉพาะในโลกที่ข้อมูลเดินทางด้วยความเร็วของแสง และศักยภาพในการสร้างความเสียหายจากข้อมูลที่ไม่ถูกต้องมีจำนวนมาก

การลดอคติในคำตอบ

แม้ว่า OpenAI จะพยายามบรรเทาอคติใน ChatGPT แต่ก็ยอมรับว่าอคติที่เรียนรู้จากข้อมูลการฝึกยังสามารถแทรกซึมเข้าสู่ผลลัพธ์ของโมเดลโดยไม่ได้ตั้งใจ การลดความยาวของผลลัพธ์ที่สร้างขึ้นโดยโมเดลเป็นกลยุทธ์หนึ่งในการลดความเป็นไปได้ของอคติที่ชัดเจน เพราะคำตอบที่สั้นกว่าจะมีโอกาสในการแสดงอคติน้อยลง สมมติว่า ChatGPT ถูกถามให้แนะนำอาชีพสำหรับบุคคลสมมุติที่ถูกอธิบายเพียงเพศ ถ้าไม่มีการจำกัดความยาวของผลลัพธ์ โมเดลอาจสร้างรายชื่อที่ยาวที่มีงานที่มีลักษณะเฉพาะทางเพศชายและหญิง อย่างไรก็ตาม หากมีการจำกัดอยู่ คำตอบจะต้องถูกปรับให้เหมาะสม ซึ่งจะมีโอกาสในการเสนอทางเลือกที่หลากหลายมากขึ้น

ข้อจำกัดของหน้าต่างบริบทและหน่วยความจำ

แม้ว่า ChatGPT จะดูเหมือนเป็นการสนทนาที่ปราศจากข้อจำกัด แต่ก็ไม่ได้ "จดจำ" รอบการสนทนาในอดีตในลักษณะเดียวกับที่มนุษย์ทำ แทนที่จะเป็นเช่นนั้น มันมี "หน้าต่างบริบท" ที่จำกัด ซึ่งหมายถึงปริมาณข้อความที่มันสามารถคำนึงถึงจากการสนทนาปัจจุบันเมื่อสร้างคำตอบ หน้าต่างบริบทนี้มักจะรวมถึงไม่กี่รอบล่าสุด แต่ไม่สามารถกล่าวได้ว่าไม่มีที่สิ้นสุด และโมเดลจะลืมส่วนก่อนหน้านี้ในที่สุด การจำกัดความยาวของคำสั่งแต่ละคำถามและคำตอบจะช่วยให้การสนทนาอยู่ในหน้าต่างบริบทนี้ ซึ่งช่วยให้โมเดลสามารถยังคงเกี่ยวข้องกับปฏิสัมพันธ์ในขณะนั้นได้ หากการสนทนาดำเนินไปนานหรือซับซ้อนเกินไป โมเดลอาจเริ่มสูญเสียติดตามบริบทและสร้างคำตอบที่ไม่สอดคล้องหรือน่าขบขัน

การสูญเสียเส้นทางในการสนทนาที่ยาว

ยกตัวอย่าง หากคุณมีการสนทนาที่ยาวกับ ChatGPT เกี่ยวกับหัวข้อเฉพาะ เช่น ประวัติศาสตร์ของอาณาจักรโรมัน แล้วกะทันหันถามคำถามเกี่ยวกับรายละเอียดที่ถูกกล่าวถึงใกล้กับช่วงเริ่มต้นของการสนทนา โมเดลอาจไม่สามารถเรียกคืนได้อย่างถูกต้อง แม้ว่ามันจะดูเหมือนเข้าใจในขณะนั้นก็ตาม นี่เป็นเพราะส่วนก่อนหน้านี้ของการสนทนาอาจอยู่นอกหน้าต่างบริบท เพื่อชดเชยข้อจำกัดนี้ ผู้ใช้จะต้องให้บริบทที่เพียงพอในคำถามของพวกเขา โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่ออ้างถึงข้อมูลที่ได้พูดคุยกันก่อนหน้านี้ในสนทนา

กลยุทธ์ในการทำงานภายในหน้าต่างบริบท

เพื่อใช้ ChatGPT อย่างมีประสิทธิภาพ สิ่งสำคัญคือการตระหนักถึงข้อจำกัดของหน้าต่างบริบทเหล่านี้และปรับเปลี่ยนสไตล์การสนทนาของคุณตามลำดับ หากคุณต้องการอ้างอิงสิ่งที่พูดไว้ก่อนหน้านี้ในสนทนา การเตือนโมเดลเกี่ยวกับบริบทที่เกี่ยวข้องมักจะเป็นประโยชน์ โดยตัวอย่างเช่น คุณสามารถพูดว่า "เมื่อเร็ว ๆ นี้ เราได้กล่าวถึงการล่มสลายของอาณาจักรโรมันตะวันตก คุณสามารถบอกเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทบาทที่เศรษฐกิจมีในการล่มสลายได้ไหม?" สิ่งนี้ช่วยให้มั่นใจว่าโมเดลมีข้อมูลที่จำเป็นในการสร้างคำตอบที่ถูกต้องและเกี่ยวข้อง นอกจากนี้ยังเป็นสิ่งสำคัญที่จะออกแบบแอปพลิเคชันที่ใช้ ChatGPT ในลักษณะที่ลดความต้องการในหน้าต่างบริบท เช่น การแบ่งงานที่ซับซ้อนออกเป็นขั้นตอนที่เล็กลงและจัดการได้มากขึ้น

ต้นทุนของการปรับแต่งโมเดลภาษา

ข้อจำกัดที่เป็นจริงอีกประการหนึ่งคือค่าใช้จ่ายในการฝึกฝนและปรับแต่งโมเดลภาษาเหล่านี้อย่างต่อเนื่อง อัลกอริธึมในโมเดลภาษาใช้ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ และสามารถถูกปรับเปลี่ยนอย่างมีนัยสำคัญเมื่อมีการเพิ่มข้อมูลใหม่ เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพและแก้ปัญหาต่าง ๆ เช่น อคติ การสร้างเนื้อหาที่เป็นอันตราย และการขาดความรู้เฉพาะ OpenAI จะทำการปรับแต่ง ChatGPT เป็นระยะ ๆ บนข้อมูลใหม่ ซึ่งเป็นกระบวนการที่ใช้ทรัพยากรมาก การปรับแต่งนี้ต้องการนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ผู้เชี่ยวชาญ และทรัพยากรการคอมพิวเตอร์ที่กว้างขวาง สำหรับการจัดการค่าใช้จ่ายเหล่านี้ ขนาดของการอัปเดตการปรับแต่งและความถี่ในการดำเนินการจะถูกพิจารณาอย่างรอบคอบ ขีดจำกัดความยาวสามารถช่วยให้โมเดลมีขนาดที่สามารถปรับแต่งได้ในเวลาที่เหมาะสม

การเก็บรวบรวมข้อมูลและการติดป้ายกำกับ

การเก็บรวบรวมและเตรียมข้อมูลการฝึกที่มีคุณภาพสูงเป็นค่าใช้จ่ายที่สำคัญในการปรับแต่งโมเดลภาษา ข้อมูลที่ใช้ในการฝึก ChatGPT มาจากแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย รวมถึงหนังสือ บทความ เว็บไซต์ และข้อความและโค้ดที่มีอยู่ในที่สาธารณะ อย่างไรก็ตาม ข้อมูลเหล่านี้ไม่ทั้งหมดเหมาะสำหรับการฝึกอบรม ดังนั้นจึงต้องได้รับการคัดกรองและปรับแต่งอย่างระมัดระวัง กระบวนการนี้มักจะเกี่ยวข้องกับผู้ทำการติดป้ายกำกับข้อมูลเพื่อระบุถึงความเกี่ยวข้อง ความถูกต้อง และอคติที่อาจเกิดขึ้น การเก็บรวบรวมและติดป้ายกำกับข้อมูลที่จำเป็นสำหรับการปรับแต่ง AI เป็นค่าใช้จ่ายที่สูงมาก เพราะต้องการความรู้เฉพาะด้าน

โครงสร้างพื้นฐานการคอมพิวเตอร์สำหรับการฝึกอบรม

กระบวนการฝึกอบรมโมเดลภาษาใหญ่เช่น ChatGPT ต้องการการเข้าถึงโครงสร้างพื้นฐานการคอมพิวเตอร์ที่ทรงพลัง รวมถึงฮาร์ดแวร์เฉพาะเช่น GPUs และ TPUs GPUs เหล่านี้ใช้พลังงานจำนวนมากโดยเฉพาะเมื่อโมเดลมีขนาดใหญ่ OpenAI ได้รักษาคลัสเตอร์ขนาดใหญ่ของเครื่องเหล่านี้ ซึ่งใช้เพื่อฝึกและปรับแต่งโมเดล ต้นทุนของโครงสร้างพื้นฐานนี้ รวมถึงค่าไฟฟ้าที่ใช้ในการทำงาน มีจำนวนมาก เมื่อโมเดลมีขนาดใหญ่ขึ้น ความต้องการในการประมวลผลและค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องก็ยังคงเพิ่มขึ้น ทำให้จำเป็นต้องปรับแต่งอัลกอริธึมและโครงสร้างพื้นฐานเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ

ข้อกังวลเกี่ยวกับทรัพย์สินทางปัญญาและลิขสิทธิ์

ข้อมูลการฝึกที่ใช้สำหรับ ChatGPT มาจากแหล่งที่หลากหลาย รวมถึงเนื้อหาที่มีลิขสิทธิ์ ขณะที่ OpenAI พยายามทำให้แน่ใจว่าการใช้ข้อมูลนี้เป็นไปตามกฎหมายและจริยธรรม แต่ก็ยังมีข้อกังวลเกี่ยวกับลิขสิทธิ์ที่อาจเกิดขึ้น หาก ChatGPT สร้างผลลัพธ์ที่ใกล้เคียงกับเนื้อหาที่มีลิขสิทธิ์ อาจส่งผลให้เกิดข้อท้าทายทางกฎหมาย เพื่อลดความเสี่ยงนี้ OpenAI อาจได้ใช้ตัวกรองหรือข้อจำกัดที่ป้องกันไม่ให้โมเดลสร้างสำเนาของเนื้อหาใด ๆ ที่มีลิขสิทธิ์ สิ่งนี้มีความเกี่ยวข้องโดยเฉพาะเมื่อผู้ใช้ทำการสร้างเนื้อหาสร้างสรรค์ เช่น เรื่องเล่า หรือบทกวี ด้วย ChatGPT ควรให้เคารพต่อกฎหมายลิขสิทธิ์ที่คุ้มครองผู้สร้าง

ความท้าทายในการตรวจจับการละเมิดลิขสิทธิ์

การตรวจจับการละเมิดลิขสิทธิ์จากโมเดลเป็นเรื่องที่ท้าทายทางเทคนิค โมเดลภาษาเรียนรู้ในการจดจำลวดลายและสร้างเนื้อหาตามความน่าจะเป็นของคำที่ปรากฏพร้อมกับคำอื่น ๆ เพื่อลดข้อกังวลเกี่ยวกับการละเมิดลิขสิทธิ์ อาจมีข้อจำกัดบางอย่างเพื่อป้องกันการบอกซ้ำของเนื้อหาที่มีข้อความขนาดใหญ่โดยตรง

ความสำคัญของการใช้ที่เป็นธรรมและการใช้ที่เปลี่ยนแปลง

โดยปกติแล้ว AI จะพยายามอยู่ในขอบเขตของ "การใช้ที่เป็นธรรม" ซึ่งมีการใช้และปรับเปลี่ยนเนื้อหาที่มีลิขสิทธิ์ในปริมาณเล็กน้อย สิ่งนี้อาจเป็นเรื่องยากเมื่อพยายามสร้างโมเดลภาษาขนาดใหญ่เพื่อวัตถุประสงค์ต่าง ๆ โดยการรักษาขีดจำกัดในผลลัพธ์จะช่วยจำกัดปริมาณที่ดูคล้ายคลึงกับเนื้อหาที่มีลิขสิทธิ์

มาตรฐานที่พัฒนาขึ้นสำหรับความปลอดภัยและการบริหารจัดการ AI

เมื่อเทคโนโลยี AI ยังคงพัฒนา มีการรับทราบถึงความจำเป็นสำหรับมาตรฐานด้านความปลอดภัยและจริยธรรมเพื่อให้มั่นใจว่ามันได้รับการพัฒนาและใช้งานอย่างรับผิดชอบ รัฐบาลและองค์กรทั่วโลกกำลังทำงานเพื่อพัฒนากฎหมายและแนวทางสำหรับการพัฒนาและใช้งาน AI ซึ่งอาจทำให้เกิดข้อจำกัดเพิ่มเติมต่อความสามารถของโมเดล เช่น ChatGPT มาตรฐานที่พัฒนาขึ้นเหล่านี้อาจต้องการให้ OpenAI นำข้อจำกัดใหม่เข้าสู่ฟังก์ชันการทำงานของโมเดลหรือการเข้าถึงข้อมูลบางประเภท ด้วยทัศนะที่เปลี่ยนแปลงในด้านกฎหมายและข้อบังคับสำหรับ AI นั้น เป็นไปได้ว่า ChatGPT และโมเดลภาษาอื่น ๆ จะต้องปรับตัวเพื่อตอบสนองความต้องการใหม่ ๆ เหล่านี้