Bài viết OpenAI này khám phá sự khái quát hóa từ yếu đến mạnh: Chìa khóa để mở khóa toàn bộ khả năng của AI siêu phàm
- Các nhà nghiên cứu từ OpenAI đã đề xuất một phương pháp mới để giải quyết vấn đề căn chỉnh mô hình AI siêu phàm thông qua quá trình tổng quát hóa từ yếu tới mạnh.
- Phương pháp này liên quan tới việc sử dụng mô hình nhỏ hơn để giám sát mô hình lớn hơn trong huấn luyện, qua đó cải thiện hiệu suất của mô hình mạnh hơn.
- Các nhà nghiên cứu đã thực hiện thí nghiệm trên ba lĩnh vực: nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), giải đố cờ vua và mô hình hóa phần thưởng cho ChatGPT.
- Kết quả cho thấy sự tổng quát hóa từ yếu tới mạnh có hiệu quả với mô hình GPT-4 khi được giám sát bởi mô hình cấp độ GPT-2, đặc biệt sau khi áp dụng kỹ thuật phụ trợ tổn thất tin cậy.
- Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng việc sử dụng mô hình trung gian có thể cải thiện khả năng tổng quát từ yếu tới mạnh trên các bài toán cờ vua.
- Tuy nhiên, cách tiếp cận này vẫn còn hạn chế và được xem như bằng chứng khái niệm hơn là giải pháp thực tế có thể triển khai.
Nghiên cứu của OpenAI mở ra một hướng tiếp cận mới để giải quyết vấn đề căn chỉnh mô hình AI siêu phàm, qua đó tận dụng khả năng của mô hình yếu để cải thiện mô hình mạnh. Kết quả thú vị từ việc áp dụng phương pháp này trên NLP và cờ vua cho thấy tiềm năng lớn, mặc dù còn nhiều thách thức để vượt qua và nghiên cứu cần được mở rộng hơn nữa.