Tác giả: Tiến sĩ Tehseen Zia
ngày 22 tháng 3 năm 2024
Kể từ khi OpenAI giới thiệu ChatGPT vào cuối năm 2022, vai trò của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) cơ bản đã trở nên ngày càng quan trọng trong trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt là trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Các LLMs này, được thiết kế để xử lý và tạo ra văn bản giống con người, học từ một loạt văn bản trên internet, từ sách đến các trang web. Quá trình học này cho phép chúng nắm bắt bản chất của ngôn ngữ con người, biến chúng thành giải quyết vấn đề mục đích chung.
Trong khi việc phát triển các LLMs đã mở ra những cánh cửa mới, phương pháp điều chỉnh những mô hình này cho các ứng dụng cụ thể – được biết đến với tên gọi là fine-tuning – mang lại một loạt thách thức riêng. Việc fine-tuning một mô hình đòi hỏi việc huấn luyện bổ sung trên các tập dữ liệu tập trung hơn, có thể gây ra các khó khăn như yêu cầu dữ liệu được gán nhãn, rủi ro của việc mô hình bị lệch và quá mức phù hợp, và nhu cầu về tài nguyên đáng kể.
Để giải quyết những thách thức này, các nhà nghiên cứu từ Google đã gần đây áp dụng ý tưởng của ‘học tập xã hội’ để giúp trí tuệ nhân tạo học từ trí tuệ nhân tạo. Ý tưởng chính là, khi các LLMs được chuyển đổi thành các chatbot, chúng có thể tương tác và học từ nhau một cách tương tự như học tập xã hội của con người. Sự tương tác này cho phép chúng học hỏi lẫn nhau, từ đó nâng cao hiệu quả của chúng.
Học Tập Xã Hội là gì?
Học tập xã hội không phải là một ý tưởng mới. Nó dựa trên một lý thuyết từ những năm 1970 của Albert Bandura, cho rằng con người học từ việc quan sát người khác. Khái niệm này áp dụng vào trí tuệ nhân tạo có nghĩa là các hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể cải thiện bằng cách tương tác với nhau, học không chỉ từ trải nghiệm trực tiếp mà còn từ hành động của đồng nghiệp. Phương pháp này hứa hẹn sự hấp thụ kỹ năng nhanh hơn và thậm chí có thể cho phép các hệ thống trí tuệ nhân tạo phát triển “văn hóa” riêng bằng cách chia sẻ kiến thức.
Khác với các phương pháp học tập trí tuệ nhân tạo khác, như học tập gia tăng thông qua thử và sai hoặc học tập bằng cách mô phỏng từ các ví dụ trực tiếp, học tập xã hội nhấn mạnh vào việc học thông qua tương tác. Nó cung cấp một cách tiếp cận thực tiễn và cộng đồng hơn để trí tuệ nhân tạo học được các kỹ năng mới.
Học Tập Xã Hội trong Các LLMs
Một khía cạnh quan trọng của học tập xã hội là trao đổi kiến thức mà không cần chia sẻ thông tin gốc và nhạy cảm. Để đạt được điều này, các nhà nghiên cứu đã sử dụng một động lực giáo viên-học sinh, trong đó các mô hình giáo viên hỗ trợ quá trình học cho các mô hình học sinh mà không tiết lộ bất kỳ chi tiết nào nhạy cảm. Để đạt được mục tiêu này, các mô hình giáo viên tạo ra các ví dụ tổng hợp hoặc hướng dẫn mà từ đó các mô hình học sinh có thể học mà không cần chia sẻ dữ liệu thực tế. Ví dụ, hãy xem xét một mô hình giáo viên được đào tạo để phân biệt giữa các tin nhắn rác và không phải rác bằng cách sử dụng dữ liệu được đánh dấu bởi người dùng. Nếu chúng ta muốn một mô hình khác làm chủ công việc này mà không cần chạm vào dữ liệu gốc và riêng tư, học tập xã hội sẽ phát huy vai trò. Mô hình giáo viên sẽ tạo ra các ví dụ tổng hợp hoặc cung cấp thông tin dựa trên kiến thức của nó, cho phép mô hình học sinh xác định các tin nhắn rác một cách chính xác mà không cần tiếp xúc trực tiếp với dữ liệu nhạy cảm. Chiến lược này không chỉ tăng cường hiệu suất học mà còn thể hiện tiềm năng của các LLMs để học theo cách linh hoạt, có thể xây dựng một văn hóa kiến thức chung. Một đặc điểm quan trọng của phương pháp này là sự phụ thuộc vào các ví dụ tổng hợp và hướng dẫn được tạo ra. Bằng cách tạo ra các ví dụ mới, mang tính thông tin khác biệt so với tập dữ liệu gốc, các mô hình giáo viên có thể bảo vệ quyền riêng tư trong khi vẫn hướng dẫn các mô hình học sinh tiến gần hơn đến việc học hiệu quả. Phương pháp này đã hiệu quả, đạt được kết quả tương đương với những kết quả được đạt được bằng cách sử dụng dữ liệu thực tế.
Làm thế nào Học Tập Xã Hội Địa chỉ những Thách thức của Fine-tuning?
Học tập xã hội cung cấp một cách mới để tinh chỉnh các LLMs cho các nhiệm vụ cụ thể. Nó giúp giải quyết các thách thức của việc điều chỉnh tinh chỉnh như sau:
- Giảm Xu hướng Cần Dữ liệu được gán nhãn: Bằng cách học từ các ví dụ tổng hợp được chia sẻ giữa các mô hình, học tập xã hội giảm sự phụ thuộc vào dữ liệu được gán nhãn khó khăn để có được.
- Tránh Sự Chuyên biệt Quá Mức: Nó giữ cho các mô hình linh hoạt bằng cách ti expose chúng với một loạt các ví dụ lớn hơn so với những tập dữ liệu nhỏ, cụ thể.
- Giảm Sự Quá mức: Học tập xã hội mở rộng trải nghiệm học tập, giúp các mô hình tổng quát hóa tốt hơn và tránh sự quá mức.
- Tiết kiệm Tài nguyên: Phương pháp này cho phép sử dụng tài nguyên hiệu quả hơn, vì các mô hình học từ kinh nghiệm của nhau mà không cần truy cập trực tiếp vào các tập dữ liệu lớn.
Hướng Phát Triển Tương Lai
Tiềm năng của học tập xã hội trong các LLMs đề xuất các hướng nghiên cứu trí tuệ nhân tạo tương lai đa dạng và có ý nghĩa:
- Văn Hóa Trí Tuệ Nhân Tạo Kết Hợp: Khi các LLMs tham gia vào học tập xã hội, họ có thể bắt đầu hình thành các phương pháp chung. Các nghiên cứu có thể được tiến hành để điều tra các tác động của những “văn hóa” trí tuệ nhân tạo mới nổi này, nghiên cứu về ảnh hưởng của chúng đối với tương tác con người và các vấn đề đạo đức liên quan.
- Học Tập Đa Dạng Hóa: Mở rộng học tập xã hội từ văn bản sang bao gồm hình ảnh, âm thanh và nhiều hơn nữa có thể dẫn đến các hệ thống trí tuệ nhân tạo hiểu biết sâu sắc hơn về thế giới, giống như cách con người học hỏi thông qua nhiều giác quan.
- Học Tập Phi Tập Trung: Ý tưởng về các mô hình trí tuệ nhân tạo học từ nhau qua mạng lưới phi tập trung đề xuất một cách mới để mở rộng việc chia sẻ kiến thức. Điều này đòi hỏi giải quyết các thách thức đáng kể về phối hợp, quyền riêng tư và bảo mật.
- Tương Tác Con Người-Trí Tuệ Nhân Tạo: Có tiềm năng trong việc khám phá cách con người và trí tuệ nhân tạo có thể cùng nhau hưởng lợi từ học tập xã hội, đặc biệt là trong các môi trường giáo dục và hợp tác. Điều này có thể định nghĩa lại cách chuyển giao kiến thức và sự đổi mới diễn ra.
- Phát Triển Trí Tuệ Nhân Tạo Đạo Đức: Dạy trí tuệ nhân tạo giải quyết các tình huống đạo đức thông qua học tập xã hội có thể là một bước tiến hướng một trí tuệ nhân tạo có trách nhiệm hơn. Trọng tâm sẽ là phát triển các hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể lập luận đạo đức và phù hợp với các giá trị xã hội.
- Hệ Thống Tự Cải Tiến: Một hệ sinh thái trong đó các mô hình trí tuệ nhân tạo liên tục học hỏi và cải tiến từ kinh nghiệm của nhau có thể tăng tốc sự đổi mới của trí tuệ nhân tạo. Điều này gợi ý một tương lai trong đó trí tuệ nhân tạo có thể thích nghi với những thách thức mới một cách tự động hơn.
- Quyền Riêng Tư trong Học Tập: Với các mô hình trí tuệ nhân tạo chia sẻ kiến thức, đảm bảo quyền riêng tư của dữ liệu cơ bản là rất quan trọng. Các nỗ lực trong tương lai có thể nghiên cứu các phương pháp phức tạp hơn để cho phép chuyển giao kiến thức mà không làm ảnh hưởng đến bảo mật dữ liệu.
Tóm Lược
Các nhà nghiên cứu của Google đã tiên phong trong một phương pháp đổi mới được gọi là học tập xã hội giữa các Mô hình Ngôn Ngữ Lớn (LLMs), lấy cảm hứng từ khả năng của con người học từ việc quan sát người khác. Khung cảnh này cho phép các LLMs chia sẻ kiến thức và cải thiện khả năng mà không cần truy cập hoặc tiết lộ dữ liệu nhạy cảm. Bằng cách tạo ra các ví dụ và hướng dẫn tổng hợp, các LLMs có thể học một cách hiệu quả, giải quyết các thách thức chính trong việc phát triển trí tuệ nhân tạo như nhu cầu về dữ liệu được gán nhãn, chuyên biệt quá mức, quá mức phù hợp và tiêu thụ tài nguyên. Học tập xã hội không chỉ nâng cao hiệu suất và tính linh hoạt của trí tuệ nhân tạo mà còn mở ra các khả năng cho trí tuệ nhân tạo phát triển “văn hóa” chung, tham gia vào học tập xuyên chế độ, tương tác với con người theo cách mới, điều hướng qua các tình huống đạo đức và đảm bảo quyền riêng tư. Điều này đánh dấu một bước tiến quan trọng hướng tới các hệ thống trí tuệ nhân tạo hợp tác, linh hoạt và đạo đức hơn, hứa hẹn tái định nghĩa cảnh quan của nghiên cứu và ứng dụng trí tuệ nhân tạo.
