Bỏ qua

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, 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 thứ LLM tạo sinh 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:

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 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. 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 thứ LLM tạo sinh 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

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

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 tại sao không dùng topic modelling?

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

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