OpenAI ได้เปิดตัว CriticGPT ซึ่งเป็นโมเดล AI สำหรับระบุและแก้ไขข้อผิดพลาดในโค้ดที่สร้างโดย ChatGPT CriticGPT ใช้โมเดล GPT-4 อันทรงพลัง ซึ่งมุ่งเน้นไปที่การตรวจสอบโค้ด และได้รับการปรับปรุงผ่านการเรียนรู้แบบเสริมกำลังและข้อเสนอแนะจากมนุษย์ โดยมีเป้าหมายเพื่อปรับปรุงคุณภาพโค้ดและประสิทธิภาพการตรวจสอบ มันทำงานได้อย่างยอดเยี่ยมในการลด "การจู้จี้จุกจิก" ที่ไร้ประโยชน์และผลบวกลวง และในบางกรณีสามารถเปิดเผยข้อผิดพลาดที่ไม่มีใครสังเกตเห็นก่อนหน้านี้ได้สำเร็จ บทความนี้จะแนะนำรายละเอียดเกี่ยวกับคุณสมบัติหลัก กระบวนการพัฒนา ผลการทดลอง การใช้งานที่เป็นไปได้ และข้อจำกัดของ CriticGPT
นักวิจัยของ OpenAI ประกาศเปิดตัว CriticGPT ซึ่งเป็นโมเดล AI ที่เป็นนวัตกรรมใหม่ที่ออกแบบมาเพื่อระบุและแก้ไขข้อผิดพลาดในโค้ดที่สร้างโดย ChatGPT ความก้าวหน้าครั้งนี้ถือเป็นก้าวสำคัญในการพัฒนาตนเองและการควบคุมคุณภาพของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์
คุณสมบัติที่สำคัญของ CriticGPT
1. อิงจากซีรีส์ GPT-4: CriticGPT สร้างขึ้นจากโมเดลภาษา GPT-4 อันทรงพลัง
2. เน้นที่การตรวจสอบโค้ด: ใช้เพื่อวิเคราะห์โค้ดโปรแกรมที่สร้างโดย ChatGPT เป็นหลัก และชี้ให้เห็นข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้น
3. การทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์และเครื่องจักร: ทำหน้าที่เป็นผู้ช่วย AI ของผู้ฝึกสอนที่เป็นมนุษย์เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพและความแม่นยำของการตรวจสอบโค้ด
4. การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง: ปรับปรุง "การจัดตำแหน่ง" ของระบบ AI โดยการเรียนรู้จากผลตอบรับของมนุษย์ (RLHF)
กระบวนการพัฒนาและผลลัพธ์
นักวิจัยใช้วิธีการฝึกอบรมที่เป็นนวัตกรรมเพื่อพัฒนา CriticGPT:
1. การเตรียมชุดข้อมูล: ใช้ตัวอย่างโค้ดโดยมีข้อผิดพลาดที่จงใจแทรกสำหรับการฝึกอบรม
2. การมีส่วนร่วมของมนุษย์: ผู้ฝึกสอนที่เป็นมนุษย์จะต้องแก้ไขโค้ดที่เขียนโดย ChatGPT, แนะนำข้อผิดพลาด และให้ข้อเสนอแนะ
3. การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีใหม่: ขอแนะนำเทคโนโลยี "Forced Sampling Beam Search" (FSBS) เพื่อสร้างสมดุลในการแสดงความคิดเห็นโดยละเอียดและคำถามสมมติ
ผลการทดลองแสดง:
- ใน 63% ของกรณีข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้นตามธรรมชาติ มนุษย์นิยมใช้ CriticalGPT
- CriticGPT ช่วยลด "การจู้จี้จุกจิก" ที่ไร้ประโยชน์และปัญหาเชิงบวก/ภาพหลอนที่ผิดพลาด
- CriticGPT พบและยืนยันข้อบกพร่องได้สำเร็จใน 24% ของกรณีที่ก่อนหน้านี้ถือว่าสมบูรณ์แบบ
การใช้งานและข้อจำกัดที่เป็นไปได้
แม้ว่า CriticGPT จะมุ่งเป้าไปที่การตรวจสอบโค้ดเป็นหลัก แต่การวิจัยแสดงให้เห็นว่ามีศักยภาพในการสรุปงานที่ไม่ใช่การเขียนโค้ดโดยทั่วไป อย่างไรก็ตาม โมเดลนี้มีข้อจำกัดบางประการด้วย:
1. ฝึกฝนเกี่ยวกับคำตอบ ChatGPT ที่สั้นกว่าเป็นหลัก และอาจไม่เหมาะกับงานที่ซับซ้อนกว่านี้
2. แม้ว่าพฤติกรรมที่สมมติขึ้นจะลดลง แต่ก็ยังไม่ได้ถูกกำจัดออกไปทั้งหมด
3. ยังมีพื้นที่สำหรับการปรับปรุงในการระบุข้อผิดพลาดที่กระจายไปยังหลายส่วน
แนวโน้มในอนาคต
OpenAI วางแผนที่จะรวมโมเดลที่คล้ายกับ CriticGPT เข้ากับไปป์ไลน์การแท็ก RLHF เพื่อให้ความช่วยเหลือด้าน AI แก่ผู้ฝึกสอน นี่แสดงให้เห็นถึงความก้าวหน้าที่สำคัญในการพัฒนาเครื่องมือสำหรับการประเมินผลลัพธ์ของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) อย่างไรก็ตาม นักวิจัยยังเน้นย้ำว่าถึงแม้จะมีความช่วยเหลือจาก AI แต่งานที่ซับซ้อนอย่างยิ่งก็ยังคงท้าทายสำหรับผู้ประเมินที่เป็นมนุษย์
ในขณะที่เทคโนโลยี AI ยังคงพัฒนาอย่างต่อเนื่อง นวัตกรรมอย่าง CriticGPT จะมีบทบาทสำคัญในการปรับปรุงความแม่นยำและความน่าเชื่อถือของระบบ AI ซึ่งจะช่วยขับเคลื่อน AI ให้สอดคล้องกับความต้องการของมนุษย์
ที่อยู่: https://openai.com/index/finding-gpt4s-mistakes-with-gpt-4/
การเกิดขึ้นของ CriticGPT ถือเป็นการประกาศความก้าวหน้าที่สำคัญในการแก้ไขตัวเองและการควบคุมคุณภาพของโมเดล AI ซึ่งถือเป็นทิศทางใหม่สำหรับการพัฒนาเทคโนโลยี AI ในอนาคต แม้ว่า CriticGPT ยังมีข้อจำกัดอยู่บ้าง แต่มูลค่าการใช้งานที่เป็นไปได้นั้นมีมหาศาล และสมควรได้รับความสนใจและการวิจัยอย่างต่อเนื่อง