Cách tinh chỉnh các mô hình AI để giảm ảo giác

- Bài viết nêu lên vấn đề về "ảo giác" trong mô hình AI, đó là những phản hồi có thể sai lệch, gây hiểu lầm hoặc không có ý nghĩa[1].
- Để giảm thiểu vấn đề này, có một số kỹ thuật có thể được áp dụng để tinh chỉnh mô hình AI của bạn, từ đó nâng cao độ tin cậy của kết quả đầu ra[1].
- Một kỹ thuật như vậy là "temperature prompting", liên quan đến việc đặt một tham số "nhiệt độ" để quản lý mức độ sáng tạo của AI. Nhiệt độ thấp hơn mang lại các phản hồi dự đoán được, dựa trên sự thật, trong khi nhiệt độ cao hơn khuyến khích sự sáng tạo nhưng có thể làm giảm độ chính xác[1].
- Một chiến lược khác là phân công vai trò, nơi bạn yêu cầu AI hành động như một loại chuyên gia nhất định. Điều này có thể giúp làm cho các phản hồi của nó chính xác và kỹ thuật hơn[1].
- Bạn cũng có thể cung cấp cho AI dữ liệu chi tiết hơn và hướng dẫn rõ ràng hơn, điều này giúp nó hoạt động tốt hơn trong các tác vụ đòi hỏi độ chính xác, như vấn đề toán học hoặc lập trình[1].
- "Instruction Tuning": Tinh chỉnh mô hình bằng cách sử dụng tập dữ liệu của các lệnh và kết quả mong muốn để dạy mô hình cách phản hồi chính xác hơn đối với các hướng dẫn[1].
- "Post-Processing and Validation": Thực hiện kiểm tra sau xử lý có thể bắt và sửa chữa các "ảo giác" trước khi kết quả đầu ra được trình bày cho người dùng[1].

📌 Bài viết trên trang web Geeky Gadgets hướng dẫn cách tinh chỉnh mô hình AI để giảm hiện tượng "ảo giác". Các kỹ thuật tinh chỉnh bao gồm "temperature prompting", phân công vai trò, cung cấp dữ liệu chi tiết và hướng dẫn rõ ràng, "Instruction Tuning" và "Post-Processing and Validation". Việc áp dụng những kỹ thuật này không chỉ giúp cải thiện trải nghiệm người dùng, ngăn chặn sự lan truyền thông tin sai lệch, giảm rủi ro pháp lý mà còn tăng lòng tin vào mô hình AI tạo sinh[1].

Citations:
[1] https://www.geeky-gadgets.com/fine-tuning-ai-models/