Chương này đi sâu vào chủ đề quan trọng của nâng cao độ tin cậy của các kết quả hoàn thành LLM. Chúng ta sẽ khám phá các kỹ thuật vượt ra ngoài các chiến lược nhắc nhở cơ bản và đi sâu vào các phương pháp tinh vi hơn để đảm bảo tính đáng tin cậy của đầu ra mô hình.
Trong khi các chương trước tập trung vào việc cải thiện độ chính xác của kết quả hoàn thành thông qua các kỹ thuật như tính nhất quán tự nhiên, các cách tiếp cận bổ sung có thể tăng cường đáng kể độ tin cậy. Đáng chú ý, LLM đã thể hiện khả năng nắm bắt ý định đằng sau lời nhắc, ngay cả khi đối mặt với lỗi chính tả, cách diễn đạt kém hoặc thậm chí là những nỗ lực cố ý gây hiểu lầm.
Tuy nhiên, vẫn còn một số thách thức cần giải quyết. LLM có thể gặp phải những hiện tượng như ảo giác, giải thích thiếu sót khi sử dụng các phương pháp tiếp tục suy nghĩ (CoT), và các thành kiến khác nhau (thành kiến chiếm đa số, thành kiến của sự mới mẻ, thành kiến của từ thông dụng). Đáng chú ý, các phương pháp CoT zero-shot có thể đặc biệt thiên vị khi xử lý các chủ đề nhạy cảm.
Giải thích một số thuật ngữ:
- Ảo giác: là hiện tượng LLM tạo ra các văn bản không có thật, không có trong dữ liệu đào tạo.
- Giải thích thiếu sót: là hiện tượng LLM không thể giải thích đầy đủ ý nghĩa của các văn bản mà nó tạo ra.
- Thành kiến: là hiện tượng LLM bị ảnh hưởng bởi các quan điểm, niềm tin cá nhân của người tạo ra nó hoặc của những người tạo ra dữ liệu đào tạo.
- CoT: là các phương pháp tiếp tục suy nghĩ, cho phép LLM tạo ra các văn bản tiếp nối từ văn bản đã cho.
- Shot: là số lần LLM được tiếp xúc với một văn bản trước khi tạo ra văn bản tiếp nối.
Để giải quyết những mối quan tâm này, chương này sẽ khám phá các giải pháp sáng tạo như:
- Các bộ hiệu chuẩn (Calibrators): Các công cụ này trung hòa các thành kiến tiềm ẩn, đảm bảo đầu ra công bằng và khách quan hơn.
- Các trình xác minh (Verifiers): Các cơ chế này đánh giá các kết quả hoàn thành, đánh giá độ tin cậy của chúng và giúp chúng ta phân biệt đầu ra đáng tin cậy với đầu ra kém đáng tin cậy.
- Thúc đẩy sự đa dạng (Diversity promotion): Bằng cách khuyến khích một loạt các kết quả hoàn thành tiềm năng, chúng ta có thể giảm thiểu ảnh hưởng của các thành kiến chiếm ưu thế và nuôi dưỡng các phản hồi toàn diện hơn.
Bằng cách áp dụng các kỹ thuật này, chúng ta có thể tiến tới một tương lai nơi đầu ra LLM không chỉ chính xác mà còn đáng tin cậy một cách thể hiện, mở đường cho việc tích hợp an toàn và hiệu quả của chúng vào các ứng dụng thực tế đa dạng.
