Các câu hỏi và đối thoại về AI tạo sinh

LLM có năng lực cao?¶

Lập luận đánh giá cao năng lực của LLM	Phản hồi
Giúp đối thoại với tác giả	LLM không được xem là tác giả tri thức mới, vì nó không có khả năng chịu trách nhiệm đối với các tuyên bố tri thức, LLM không tất định mà tạo sinh kết quả mỗi lần mỗi khác dù với cùng một câu nhập, LLM không đọc được hàm ý
Giúp tập trung vào sự sáng tạo hơn, bỏ qua các công việc lặp đi lặp lại	LLM không tất định mà tạo sinh kết quả mỗi lần mỗi khác dù với cùng một câu nhập. Nếu phải điều chỉnh lại kết quả của LLM thì tự làm luôn còn nhanh hơn
Giúp code nhanh	Để LLM có thể tham gia vào việc lập trình được, nó cần phải làm được cả việc kiểm định và sửa lỗi code, chứ không phải chỉ mỗi sinh code

Một số phản hồi chung khác:

Muốn nói gì thì cứ lấy benchmark ra nói chuyện. Chatbot LLM nào cũng dẫn sai thông tin khoảng 60%. Riêng Grok là tới 96%
Đằng sau vẻ ngoài tự trị của LLM là những người làm công việc dán nhãn và kiểm duyệt, vô hình và bếp bênh
Khi một AI thực sự hữu ích, ta không còn gọi nó là AI
Tiềm năng để kiếm tiền từ AI đến từ mảng học có giám sát nhiều hơn ở mảng tạo sinh
Sự không phân biệt giữa AI học có giám sát và AI tạo sinh mà chỉ gộp chung vào AI làm nhiều người nhầm lẫn giữa điểm mạnh và điểm yếu của AI. Nên dùng khái niệm LLM cho loại AI đa số người dùng biết đến
Nếu LLM thay thế được nhân viên, thì nó cũng thay thế được quản lý
INTRODUCTION
Cartography of generative AI

LLM giúp tóm tắt nhanh chóng?¶

Tại sao không đi kiếm những bài tóm tắt do người viết?
Giả sử như không có ai viết tóm tắt thì có bằng chứng nào cho thấy là nó tóm tắt ở mức chấp nhận được không? Liệu nó chỉ tóm tắt tốt với các bài đơn giản? Các bài kiểm tra năng lực tóm tắt của nó cho kết quả như thế nào?

Xem thêm các ghi chú về chủ đề Tóm tắt, mục lục:

LLM có năng lực thấp?¶

Khi một người đưa ra nhận định rằng LLM có năng lực thấp thì họ thường nhận những phản hồi gì?

Phản hồi mà người đánh giá thấp năng lực LLM nhận được	Phản hồi về phản hồi
Thấy nó dở là vì không chịu bỏ tiền để dùng cái xịn	Những lập luận ở mục LLM có năng lực cao? không loại trừ những mô hình tốn tiền. Ngoài ra, lập luận rằng do chưa trải nghiệm nên không có tư cách nhận xét cũng không khác gì lập luận của những người tin vào thuyết trái đất phẳng
Thấy nó dở là vì không biết cách làm chủ	Bản chất việc làm chủ là viết prompt. Những lập luận ở mục LLM có năng lực cao? không loại trừ việc viết prompt tốt. Cơ bản, dù dùng prompt gì đi nữa thì Nếu phải điều chỉnh lại kết quả của LLM thì tự làm luôn còn nhanh hơn
Công nghệ hôm nay là thứ tệ nhất trong tương lai. Nó sẽ phát triển theo hàm lũy thừa. Mà Chúng ta không quen thuộc với luỹ thừa	Có bằng chứng cho thấy việc có thêm dữ liệu và phần cứng để tính toán cũng không làm tăng khả năng nhận diện
LLM không thay thế được con người, nhưng người biết xài LLM sẽ thay thế họ	Quay về lại năng lực của LLM. Ngoài ra có những loại máy tốt hơn nhưng cái dở hơn vẫn chưa bị thay thế
Đừng kỳ vọng LLM cao quá rồi dẫn tới thái cực cực đoan khác là coi thường nó	Vậy có thể tôi đã sai khi cho rằng việc dùng nó là kém hiệu quả trong tất cả các công việc. Nhưng với loại công việc tôi đang làm thì tôi vẫn chưa thấy nó hiệu quả, vì nó đòi hỏi độ chính xác trong tất cả các khâu. Nếu phải điều chỉnh lại kết quả của LLM thì tự làm luôn còn nhanh hơn. Thứ làm tôi khó chịu với LLM là vì nó được tiếp thị như là một giải pháp hoàn hảo có thể giải quyết được mọi nhu cầu thực tế. Khi một AI thực sự hữu ích, ta không còn gọi nó là AI
Giá trị của nó nằm ở sự gợi ra những suy nghĩ của riêng mình

Quan sát về đa số các bài trình bày giới thiệu về LLM¶

Chỉ tóm tắt cuốn sách nổi tiếng và đã nhiều người đã tóm tắt rồi
Xem việc tạo ra được câu trả lời với số lượng từ lớn là chất lượng
Không nói đến giọng văn, cá tính cá nhân của tác giả
Chỉ giới thiệu các dịch vụ LLM mà không nói về bản chất của LLM
Khi giới thiệu các dịch vụ LLM thì không đánh giá chất lượng sản phẩm mà chỉ nói tính năng
Chỉ đưa ra ví dụ chung chung, không đưa ra ví dụ mà chính họ làm mà đạt được

Cần:

Đánh giá chất lượng, so sánh với khi không dùng LLM
Trả lời vào các lập luận ở trên
Trả lời trực tiếp vào các framework cho prompt, các mô hình sử dụng con người trong quy trình vận hành

Động lực của các công ty¶

Ở thời điểm hiện tại không có bất cứ ai có thể đủ tiềm lực và khối lượng dữ liệu vừa có bản quyền vừa đủ khổng lồ để tự huấn luyện

Nơi thảo luận¶

Mục lục¶

	Mô tả vấn đề	Giải pháp
Chuẩn hoá	Dữ liệu không được phân loại	Dán nhãn thủ công
Hệ thống hoá	Silo thông tin khiến cho những thao tác tự động hoá đơn giản không thể làm được
Số hoá	Phần mềm
Tự động hoá		Tự động hoá các công việc lặp đi lặp lại

Chưa nói gì về chuẩn hoá, hệ thống hoá, số hoá, tự động hoá

Những thứ chưa trả lời được¶

Học lập trình¶

tut thì dài và ko trả lời câu hỏi của mình đc :v, và tìm content chất lượng cũng khó, hỏi AI thì nó trả lời đúng cái b đang cần, kiến thức nó cũng có nhiều do nó cũng học dữ liệu từ tut trên mạng chứ đâu

Bẻ nhỏ công việc
Dùng LLM để tạo ra multiple soltion path và tổng hợp lại cái tốt nhất
Cái văn phong. Mà hành văn theo đúng văn phong của mình thì nó có vẻ chấn động với mình hơn. Cài cắm các tình tiết

B1: hiểu hồn thơ

Các bài test về quy trình này
có đáng để
những cái đó vẫn là cái người ta đã làm rồi

sop
mục tiêu của việc viết bài là gì
nó break down ra rồi thì làm gì tiếp với nó

giúp phân tích pattern của mình
tìm được các blindspot của mình
capture sự nhảy cóc giống topic modelling -> nhân văn số
❓Nếu như tất cả LLM đều là nhận dạng pattern, thì dùng topic modelling sẽ nhanh hơn

LLM chỉ phát huy tác dụng khi có một bối cảnh đủ lớn

có một ngàn kiểu tóm tắt khác nhau

Tóm tắt lược đi thông tin
Tms tắt giữ tính nguyên bản. dài hơn thành súc tích hơn
khái quát hoá khái niệm
visualize

(1) thực hiện từng bước rồi mới chuyển sang bước tiếp theo
(2) input , process (task đang làm), ouput chất lượng - review đánh giá xem đạt chất lương chưa và sửa lại nếu cần thiết
toàn bộ cuộc nói chuyện chỉ theo một framework thôi