Các đối thoại về LLM

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
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 thứ LLM tạo sinh thì tự làm luôn còn nhanh hơn

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:

• Tinh túy của một cuốn sách chính là mục lục của nó
• Việc rút gọn cả bài thành câu tóm tắt chỉ có tác dụng khi mình hiểu dược những khái niệm quan trọng trong bài
• Đọc mục lục một cuốn sách thì đơn giản, nhưng có thể truy xuất được điều mình cần và vận dụng nó một cách hiệu quả thì phải đọc cả cuốn sách
• Tóm tắt nội dung bài giảng, dùng bút đánh dấu đoạn văn bản quan trọng khi đọc sách, đọc đi đọc lại một chương sách hoá ra lại là những cách không mấy hiệu quả về ghi nhớ

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 nhận được	Phản hồi về phản hồi
Thấy nó dở là vì không được tiếp cận với cái xịn. Không được tiếp cận bản xịn là do không chịu bỏ tiền mua	Quay về lại năng lực của LLM
Thấy nó dở là vì không biết cách làm chủ	Bản chất việc làm chủ là viết prompt. Mà dù là prompt thế nào thì nếu phải điều chỉnh lại thứ LLM tạo sinh 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
Đừng kỳ vọng LLM cao quá rồi dẫn tới thái cực cực đoan khác là coi thường nó	Vậy có thể công việc tôi đang làm đòi hỏi độ chính xác trong tất cả các khâu. Nếu phải điều chỉnh lại thứ LLM tạo sinh thì tự làm luôn còn nhanh hơn.

Quan sát về các bài trình bày giới thiệu về LLM cho người mới

• Chỉ tóm tắt cuốn sách nổi tiếng, 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

Mục lục

• -:

  • AI cũng có nhiều loại khác nhau, nên dùng khái niệm LLM sẽ chính xác hơn
  • Mô hình ngôn ngữ lớn

• Chủ thể tính:

  • Chủ thể tính
  • 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 lao động để cải tạo thế giới
  • Nếu LLM thay thế được nhân viên, thì nó cũng thay thế được quản lý
  • Sự khác biệt giữa con người và mô hình ngôn ngữ lớn là con người có niềm tin và có thể kiểm chứng niềm tin từ môi trường bên ngoài
  • Người sử dụng LLM không thể tự nhận mình là tác giả của tác phẩm do nó tạo ra được, vì nghệ thuật đòi hỏi ta phải đưa ra rất nhiều lựa chọn
  • Đằng sau vẻ ngoài tự trị của AI là những người làm công việc dán nhãn và kiểm duyệt, vô hình và bếp bênh
  • Tranh do LLM vẽ không thể hiện được mối quan hệ giữa tác giả và thứ được vẽ

• Giới hạn:

  • Cách để LLM không bị ảo giác là kêu nó viết truy vấn cho Wikidata
  • 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 là định dạng ảnh mờ của web
  • Lợi thế của các trang tài nguyên cộng đồng là ở chỗ nó được tạo bằng con người. Vì nếu nó được tạo bằng LLM thì người ta chẳng cần vào đó
  • LLM gần như không có khả năng tự sửa lỗi code
  • Khi nào các công ty LLM không còn tuyển lập trình viên nữa thì lúc đó nó mới đủ khả năng code
  • Người mới học nên bắt đầu bằng việc hiểu code đúng hơn là sửa lỗi code sai với lời hướng dẫn chưa chắc đúng
  • 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
  • Trước khi LLM có thể kiểm định và sửa lỗi code, ta vẫn cần phải học lập trình để kiểm định và sửa lỗi cho nó
  • Nếu phải điều chỉnh lại thứ LLM tạo sinh thì tự làm luôn còn nhanh hơn
  • Mô hình ngôn ngữ lớn làm việc với ngôn ngữ, không phải kiến thức
  • LLM không tất định mà tạo sinh kết quả mỗi lần mỗi khác dù với cùng một câu nhập

• Tiềm năng:

  • AI giống như công nghệ tua bin. Gắn nó với xe hơi thì không sử dụng được. Nhưng nếu có thể có thêm những công nghệ mới thì có thể thành máy bay
  • Việc tích hợp LLM vào là để bán lời hứa cho nhà đầu tư, không phải để bán sản phẩm cho người dùng
  • Thế mạnh của LLM là làm những công việc cần tốc độ mà không đòi hỏi sự chính xác, chất lượng
  • AGI không thể được tạo bởi LLM, vì các kiến thức mới là ngôn ngữ nhỏ

---

	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