โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) เช่น ChatGPT ได้ปฏิวัติวิธีที่เรามีปฏิสัมพันธ์กับเทคโนโลยี โดยเสนอการสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์ ความสามารถในการแปล และส่วนติดต่อการสนทนา แต่คำถามที่ทุกคนข้องใจก็คือ: ChatGPT ได้ข้อมูลจากที่ไหน? คำตอบนั้นซับซ้อนและพัฒนาตลอดเวลา เกี่ยวข้องกับการรวบรวมข้อมูลที่หลากหลายและกว้างขวางจากอินเทอร์เน็ตและแหล่งอื่น ๆ การเข้าใจแหล่งที่มาและกระบวนการเบื้องหลังฐานข้อมูลของ ChatGPT เป็นสิ่งสำคัญในการประเมินความสามารถ ข้อจำกัด และอคติที่อาจเกิดขึ้น นอกจากนี้ยังช่วยให้เร grasp ความคิดทางจริยธรรมรอบ ๆ การใช้ระบบ AI ที่ทรงพลังแบบนี้ ในสาระสำคัญ การทำความเข้าใจเกี่ยวกับต้นกำเนิดของฐานความรู้ของ ChatGPT เป็นกุญแจในการใช้งานอย่างมีความรับผิดชอบและวิจารณ์ในโลกดิจิทัลที่พัฒนาอย่างรวดเร็วนี้ มาดำน้ำในข้อมูลที่ซับซ้อนที่เป็นเชื้อเพลิงให้เทคโนโลยีที่เปลี่ยนแปลงนี้กันเถอะ
Anakin AI
แหล่งความรู้หลักของ ChatGPT อยู่ที่ขั้นตอนการฝึกเบื้องต้นที่กว้างขวาง ขั้นตอนการฝึกอบรมเบื้องต้นนี้เสมือนนักเรียนที่เข้าเรียนในมหาวิทยาลัยหลายปี ดูดซับความรู้ทั่วไปมากมายก่อนที่จะเชี่ยวชาญในสาขาใดสาขาหนึ่ง ข้อมูลที่ใช้ในขั้นตอนนี้ถูกคัดระวังและประมวลผลอย่างพิถีพิถันเพื่อให้โมเดลมีความเข้าใจที่กว้างขวางเกี่ยวกับภาษา บริบท และโลก เป้าหมายคือการสร้างรากฐานที่สามารถใช้ในการเรียนรู้และปรับปรุงเพิ่มเติมได้ โดยไม่มีชุดข้อมูลการฝึกเบื้องต้นที่แข็งแกร่งและหลากหลาย โมเดลจะขาดความรู้พื้นฐานที่จำเป็นในการทำงาน เช่น การสร้างข้อความ การแปล และการตอบคำถาม คุณภาพและปริมาณของข้อมูลการฝึกเบื้องต้นจึงมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อประสิทธิภาพสูงสุดของ LLM
สัดส่วนสำคัญของข้อมูลการฝึกเบื้องต้นของ ChatGPT มาจากการเก็บข้อมูลจากอินเทอร์เน็ต ซึ่งเกี่ยวข้องกับโปรแกรมอัตโนมัติที่มักเรียกว่าเว็บครอว์เลอร์หรือแมงมุม ซึ่งจะตรวจสอบโครงข่ายอินเทอร์เน็ตอย่างเป็นระบบและดึงข้อความจากเว็บเพจนับไม่ถ้วน นึกถึงมันเหมือนห้องสมุดดิจิทัลขนาดใหญ่ที่เต็มไปด้วยหนังสือ บทความ การสนทนาในฟอรัม บล็อกโพสต์ และรูปแบบของเนื้อหาที่เขียนอื่น ๆ ข้อมูลนี้ทำให้ ChatGPT ได้มีโอกาสเรียนรู้เกี่ยวกับหัวข้อที่หลากหลาย รูปแบบการเขียน และมุมมองที่แตกต่างกัน ความเป็นพลศาสตร์ของอินเทอร์เน็ตหมายความว่าโมเดลจะได้รับข้อมูลที่เป็นปัจจุบันและเหตุการณ์ล่าสุด ช่วยให้สามารถสร้างข้อความที่สะท้อนแนวโน้มและการพัฒนาที่ล่าสุด อย่างไรก็ตาม ยังนำมาซึ่งความท้าทายในการกรองเนื้อหาที่ไม่เกี่ยวข้องหรือเป็นอันตราย เช่น ข้อมูลที่ผิดพลาด ข้อความเกลียดชัง และมุมมองที่มีอคติ ซึ่งอาจทำให้ฐานความรู้ของโมเดลเสื่อมคุณภาพ
แหล่งข้อความจากเว็บที่น่าสังเกตคือ Common Crawl ซึ่งเป็นคลังข้อมูลการเก็บข้อมูลจากเว็บที่เป็นสาธารณะ Common Crawl จะจัดทำดัชนีเว็บเพจนับล้านอย่างสม่ำเสมอ ทำให้ข้อมูลนี้สามารถเข้าถึงได้สำหรับการวิจัยและการพัฒนา ซึ่งเป็นแหล่งข้อมูลที่มีค่ามากสำหรับการฝึก LLM เสนอภาพรวมของอินเทอร์เน็ตในช่วงเวลาหนึ่ง การใช้ข้อมูลจาก Common Crawl ทำให้เกิดความโปร่งใสและการทำซ้ำในการวิจัย AI เนื่องจากนักวิจัยคนอื่นสามารถเข้าถึงข้อมูลเดียวกันที่ใช้ในการฝึกโมเดลได้ สิ่งนี้ทำให้ง่ายต่อการระบุและจัดการกับอคติในข้อมูลการฝึกของโมเดล และส่งเสริมความร่วมมือและนวัตกรรมภายในชุมชน AI อย่างไรก็ตาม ต้องตระหนักว่า Common Crawl รวมถึงเนื้อหาที่หลากหลาย เช่น ข้อมูลที่ล้าสมัยหรือมีคุณภาพต่ำ
นอกจากอินเทอร์เน็ตแล้ว ChatGPT ยังได้รับการฝึกจากการรวบรวมหนังสือและสิ่งพิมพ์จำนวนมาก ซึ่งช่วยให้โมเดลได้รับความรู้เกี่ยวกับข้อความที่เขียนดี แก้ไข และมีระเบียบ ช่วยในการเรียนรู้กฎไวยากรณ์ ขนบธรรมเนียมการเขียน และนัยทางสไตล์ การรวมเข้าด้วยกันของหนังสือและสิ่งพิมพ์ทำให้มีระดับการควบคุมคุณภาพซึ่งอาจไม่มีในข้อมูลที่อิงจากเว็บ ซึ่งมักน้อยกว่าในแง่ของการคัดสรร นอกจากนี้ หนังสือและสิ่งพิมพ์ยังเสนอแนวคิดและมุมมองที่หลากหลายมากขึ้น เปิดโอกาสให้โมเดลเข้าใจหัวข้อและสาขาต่าง ๆ ได้มากขึ้น ซึ่งจะช่วยเพิ่มความเข้าใจของโมเดลเกี่ยวกับโลกและปรับปรุงความสามารถในการสร้างคำตอบที่ซับซ้อนและมีข้อมูล สนับสนุนว่าหนังสือยังมีข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับหลากหลายหัวข้อ เช่น หากคุณต้องการข้อมูลเกี่ยวกับการเงิน ChatGPT จะใช้ข้อมูลจากหนังสือเพื่อให้ข้อมูลซึ่งมีความรู้ในสาขานี้
หลังจากขั้นตอนการฝึกเบื้องต้น ChatGPT จะเข้าไปสู่กระบวนการปรับแต่งเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานสำหรับงานเฉพาะ เช่น แชทบอทสนทนา หรือการสรุปเอกสาร ซึ่งเกี่ยวข้องกับการป้อนข้อมูลโมเดลด้วยชุดข้อมูลที่เล็กกว่า แต่มีเป้าหมายมากกว่าที่ออกแบบให้ตอบสนองตามลักษณะที่ต้องการ เช่น ความช่วยเหลือ ความถูกต้อง และความปลอดภัย ขั้นตอนการปรับแต่งช่วยให้โมเดลเรียนรู้ที่จะแยกแยะระหว่างประเภทต่าง ๆ ของคำถามและสร้างคำตอบที่เหมาะสมกับบริบท นอกจากนี้ยังช่วยลดอคติที่อาจมีอยู่ในข้อมูลการฝึกเบื้องต้น และทำให้โมเดลเชื่อถือได้และใช้งานง่ายมากขึ้น
เทคนิคการปรับแต่งที่พบได้บ่อยคือการปรับแต่งที่มีการควบคุม ซึ่งเกี่ยวข้องกับการฝึกโมเดลในชุดข้อมูลของคู่ข้อมูลนำเข้า-ผลลัพธ์ ซึ่งผลลัพธ์เป็นการตอบสนองที่สร้างโดยมนุษย์ต่อข้อมูลนำเข้า ที่ช่วยให้โมเดลได้เรียนรู้สไตล์และเนื้อหาที่ต้องการของคำตอบ ในกรณีนี้ ผู้เชี่ยวชาญได้ออกแบบและสร้างคำถามและคำตอบหลายชุดที่ ChatGPT ได้รับการฝึกอบรม โดยการเรียนรู้จากคำตอบที่เขียนโดยมนุษย์ โมเดลสามารถสร้างข้อความที่ตรงตามความคาดหวังของมนุษย์มากขึ้น ตัวอย่างนี้ทำหน้าที่เป็นแนวทาง โดยนำทางโมเดลเกี่ยวกับน้ำเสียง รูปแบบ และระดับรายละเอียดที่เหมาะสมสำหรับประเภทของคำถามต่าง ๆ
การเรียนรู้เสริมจากผลตอบรับของมนุษย์ (RLHF) เป็นเทคนิคการปรับแต่งที่ทรงพลังอีกแบบ ในแนวทางนี้ ผู้ประเมินจากมนุษย์จะให้คะแนนคำตอบที่ผลิตโดยโมเดลหลายคำตอบ และการจัดอันดับเหล่านี้จะถูกนำไปใช้ในการฝึกโมเดลการให้รางวัล โมเดลการให้รางวัลจะนำทาง LLM ให้สร้างคำตอบที่ตรงกับความชอบของมนุษย์มากขึ้น ผลประโยชน์ของการใช้ RLHF คือช่วยให้โมเดลเรียนรู้จากผลตอบรับที่เป็นอัตวิสัย เช่น ความชอบต่อความช่วยเหลือ ความจริงใจ และความไม่เป็นอันตราย แทนที่จะพึ่งพาเกณฑ์ที่เป็นวัตถุ การนี้ช่วยสร้างโมเดลไม่เพียงแต่จะถูกต้อง แต่ยังมีส่วนร่วมและให้ข้อมูลอย่างมีคุณภาพด้วย
หนึ่งในความท้าทายหลักในการฝึก LLM คือการมีอยู่ของอคติและความเป็นพิษในข้อมูลการฝึก เพื่อแก้ไขปัญหานี้ OpenAI และองค์กรต่าง ๆ จะใช้เทคนิคการกรองข้อมูลต่าง ๆ เพื่อขจัดเนื้อหาที่เป็นอันตรายหรือไม่เหมาะสม ซึ่งสามารถเกี่ยวข้องกับการระบุและกำจัดข้อความเกลียดชัง ภาษาไม่เหมาะสม และรูปแบบเนื้อหาอื่น ๆ ที่ไม่พึงประสงค์จากข้อมูลการฝึก การกรองข้อมูลทำให้โมเดลสร้างคำตอบที่ปลอดภัยและเคารพได้ การขจัดอคติในข้อมูลจะหมายความว่าระบบ AI จะไม่ทำให้เกิดภาพลักษณ์คงที่และการสันนิษฐานที่ไม่เป็นธรรมซึ่งเป็นเรื่องธรรมดาในสังคมของเรา
นอกเหนือจากการกรองข้อมูล OpenAI ยังได้พัฒนาแนวทางการควบคุมเนื้อหาที่กำหนดประเภทของเนื้อหาที่ต้องห้ามไม่ให้สร้างโดย ChatGPT แนวทางเหล่านี้ทำหน้าที่เป็นแนวกั้น ป้องกันไม่ให้โมเดลถูกใช้ในการสร้างเนื้อหาที่เป็นอันตรายหรือไม่เหมาะสม นักพัฒนาได้ทำให้แน่ใจว่าหากมีการถามคำถามที่ไม่เหมาะสม โมเดลจะไม่ตอบคำถามที่ถูกถามหรือแม้แต่ปฏิเสธคำถามที่ถูกถาม การใช้แนวทางการควบคุมช่วยให้มั่นใจว่า ChatGPT จะถูกใช้ด้วยความรับผิดชอบและจริยธรรม แนวทางเหล่านี้จะถูกปรับเปลี่ยนและอัปเดตอย่างต่อเนื่องเมื่อมีปัญหาและความกังวลใหม่ ๆ เกิดขึ้น
อคติจากอัลกอริธึมเป็นความท้าทายที่เกิดขึ้นเองในการฝึก LLM เนื่องจากโมเดลสามารถเรียนรู้และสร้างซ้ำซึ่งอคติในข้อมูลการฝึกของตนได้ อคติมักเกิดขึ้นผลจากข้อมูลการฝึกที่มีอคติ ซึ่งหมายความว่าข้อมูลนั้นมีภาพลักษณ์คงที่และข้อมูลที่ผิดพลาด การจัดการกับอคติจากอัลกอริธึมต้องใช้แนวทางที่หลากหลาย รวมถึงการวิเคราะห์ข้อมูลการฝึกสำหรับอคติที่เป็นไปได้ การนำเทคนิคเพื่อลดอคติเหล่านี้ไปใช้ระหว่างการฝึกโมเดล และการประเมินผลลัพธ์ของโมเดลเพื่อให้เกิดความเป็นธรรม เทคนิคเช่น การฝึกเชิงตรงข้ามและฟังก์ชันความสูญเสียที่ระมัดระวังต่ออคติสามารถใช้เพื่อลดอคติในผลลัพธ์ของโมเดล
ChatGPT ไม่ใช่หน่วยงานที่ยังคงเหมือนเดิม; มันกำลังเรียนรู้และพัฒนาอยู่เสมอ หลังจากการฝึกเบื้องต้น โมเดลจะยังคงได้รับการอัปเดตด้วยข้อมูลใหม่ เพื่อให้มั่นใจว่ามันยังคงทันสมัยและเกี่ยวข้อง กระบวนการเรียนรู้ต่อเนื่องนี้เกี่ยวข้องกับการฝึกโมเดลใหม่เป็นระยะบนข้อมูลใหม่ ทำให้สามารถบูรณาการแนวโน้ม เหตุการณ์ และการพัฒนาล่าสุดเข้ากับฐานความรู้ของมันได้ กระบวนการเรียนรู้ที่ต่อเนื่องเป็นส่วนที่สำคัญในการรักษาประสิทธิผลและความเชื่อถือได้ของระบบ โมเดล AI ไม่มีประโยชน์หากมีข้อมูลจากปีเมื่อหลายปีก่อน
วิธีหนึ่งที่ ChatGPT เรียนรู้คือผ่านวงจรข้อเสนอแนะ ซึ่งเกี่ยวข้องกับการรวมข้อมูลผู้ใช้เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล ผู้ใช้สามารถให้ข้อเสนอแนะแก่คำตอบของโมเดล โดยชี้แจงว่ามันช่วยเหลือ ถูกต้อง และปลอดภัยหรือไม่ ข้อเสนอแนะแบบนี้จะถูกนำมาใช้เพื่อปรับปรุงข้อมูลการฝึกของโมเดลและทำให้คำตอบในอนาคตดีขึ้น โดยการฟังข้อเสนอแนะแบบผู้ใช้ นักพัฒนาสามารถระบุพื้นที่ที่โมเดลต้องการการปรับปรุงและปรับเปลี่ยนให้เหมาะสมเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของมัน ข้อมูลย้อนกลับนี้มีค่าเพราะมันมอบข้อมูลเชิงลึกและบริบทที่อาจไม่ชัดเจนผ่านการวิเคราะห์อัตโนมัติ
การจัดทำเอกสารข้อมูลเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการพัฒนา AI อย่างรับผิดชอบ โดยการจัดทำเอกสารแหล่งที่มาของขั้นตอนการประมวลผล และวิธีการกรองข้อมูลที่ใช้ในการสร้างข้อมูลการฝึก องค์กรสามารถเพิ่มความโปร่งใสและความรับผิดชอบได้ การจัดทำเอกสารข้อมูลทำให้เข้าใจต้นกำเนิดของความรู้ของโมเดลได้ง่ายขึ้น การระบุอคติที่เป็นไปได้ และติดตามแหล่งที่มาของข้อผิดพลาดหรือความไม่สอดคล้องกันใด ๆ นอกจากนี้ เอกสารที่ชัดเจนช่วยให้นักวิจัยและนักพัฒนาคนอื่น ๆ สามารถสร้างความสำเร็จของโมเดลและตรวจสอบประสิทธิภาพได้ ความโปร่งใสเป็นสิ่งสำคัญในการสร้างความไว้วางใจในระบบ AI และเพื่อให้แน่ใจว่ามันถูกใช้ด้วยความรับผิดชอบ
ในการสรุป ข้อมูลที่เป็นเชื้อเพลิงให้กับ ChatGPT มาจากแหล่งที่หลากหลายและกว้างขวาง รวมถึงข้อความจากเว็บ หนังสือ สิ่งพิมพ์ และข้อเสนอแนะแบบมนุษย์ ข้อมูลเหล่านี้ถูกคัดระวังและประมวลผลอย่างพิถีพิถันเพื่อมอบความเข้าใจที่กว้างขวางเกี่ยวกับภาษา บริบท และโลก แม้ว่า ChatGPT จะมีความก้าวหน้าในด้านการประมวลผลภาษาธรรมชาติ แต่ยังคงเป็นการเดินทางที่ยังดำเนินต่อไป ความพยายามอย่างต่อเนื่องเป็นสิ่งจำเป็นในการปรับปรุงคุณภาพ ความหลากหลาย และความเป็นธรรมของข้อมูลการฝึก รวมถึงการพัฒนาเทคนิคใหม่ ๆ เพื่อลดอคติและรับประกันความปลอดภัย เนื่องจาก LLMs เช่น ChatGPT ถูกนำมาใช้ในชีวิตประจำวันมากขึ้น ความเข้าใจแหล่งที่มาของความรู้ของพวกเขาและวิธีการที่ใช้เพื่อสร้างข้อความจึงเป็นสิ่งสำคัญ โดยการเข้าถึงแนวทางพัฒนาอย่างมีความรับผิดชอบ เราสามารถใช้งานพลังของ AI เพื่อประโยชน์ต่อสังคมในขณะที่ลดความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นได้
