สาขาการวิจัยเกี่ยวกับรูปแบบภาษาขนาดใหญ่ (LLM) กำลังเผชิญกับความท้าทายที่สำคัญสิบประการที่ไม่เพียง แต่ส่งผลกระทบต่อความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี แต่ยังกำหนดศักยภาพในการใช้งานในสาขาต่าง ๆ อย่างแรกการลดและการวัดภาพหลอนเป็นหนึ่งในหัวข้อร้อนของการวิจัยในปัจจุบัน ปัญหาภาพหลอนหมายถึงความจริงที่ว่าข้อความที่สร้างโดยโมเดลไม่ตรงกับข้อเท็จจริงหรือขาดตรรกะซึ่งไม่เพียง แต่ส่งผลกระทบต่อความน่าเชื่อถือของโมเดล แต่ยัง จำกัด การใช้งานในสาขาวิชาชีพ นักวิจัยกำลังสำรวจวิธีการลดภาพหลอนรวมถึงการปรับปรุงข้อมูลการฝึกอบรมการแนะนำกลไกการตรวจสอบที่เข้มงวดยิ่งขึ้นและการพัฒนาตัวชี้วัดการประเมินใหม่
ประการที่สองการเพิ่มประสิทธิภาพความยาวบริบทและการสร้างบริบทเป็นอีกทิศทางที่สำคัญ ความยาวของบริบทส่งผลโดยตรงต่อความลึกและความกว้างของข้อมูลการประมวลผลของโมเดลในขณะที่การสร้างบริบทเกี่ยวข้องกับวิธีที่โมเดลเข้าใจและใช้ข้อมูลอินพุต นักวิจัยกำลังพยายามปรับปรุงความสามารถในการประมวลผลบริบทโดยการปรับปรุงสถาปัตยกรรมแบบจำลองและกลยุทธ์การฝึกอบรมเพื่อให้ได้การสกัดข้อมูลและการสร้างที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น
ฟิวชั่นหลายรูปแบบเป็นทิศทางที่สำคัญในการวิจัย LLM การรวมข้อความเข้ากับรูปแบบข้อมูลอื่น ๆ (เช่นรูปภาพเสียง ฯลฯ ) สามารถปรับปรุงความเข้าใจและความสามารถของแอปพลิเคชันของโมเดลได้อย่างมีนัยสำคัญ ตัวอย่างเช่นในสาขาการแพทย์แบบจำลองการรวมรูปภาพและข้อความสามารถวินิจฉัยโรคได้อย่างแม่นยำมากขึ้น นักวิจัยกำลังสำรวจวิธีการรวมข้อมูลหลายรูปแบบอย่างมีประสิทธิภาพเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวมของโมเดล
การปรับปรุงความเร็วและการลดต้นทุนของ LLM เป็นกุญแจสำคัญในการขับเคลื่อนการใช้อย่างแพร่หลาย ปัจจุบันกระบวนการฝึกอบรมและการอนุมานของ LLM ต้องใช้ทรัพยากรการคำนวณจำนวนมากซึ่ง จำกัด แอปพลิเคชันในสภาพแวดล้อมที่ จำกัด ทรัพยากร นักวิจัยกำลังสำรวจวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพที่หลากหลายรวมถึงการบีบอัดแบบจำลองการคำนวณแบบกระจายและการเร่งความเร็วของฮาร์ดแวร์เพื่อลดต้นทุนการคำนวณและเพิ่มความเร็วในการประมวลผล
การออกแบบสถาปัตยกรรมแบบจำลองใหม่เป็นอีกหนึ่งทิศทางที่สำคัญในการวิจัย LLM แม้ว่าสถาปัตยกรรมโมเดลที่มีอยู่จะได้ผลลัพธ์ที่น่าทึ่ง แต่ก็ยังมีข้อ จำกัด บางประการ นักวิจัยกำลังสำรวจการออกแบบสถาปัตยกรรมใหม่เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพและประสิทธิภาพของแบบจำลอง ตัวอย่างเช่นโมเดลที่ใช้กราฟประสาทเครือข่ายทำงานได้ดีเมื่อประมวลผลข้อมูลเชิงสัมพันธ์ที่ซับซ้อนในขณะที่โมเดลการเรียนรู้แบบเสริมแรงจะเหมาะสำหรับงานการตัดสินใจแบบไดนามิก
การพัฒนาทางเลือก GPU ยังเป็นทิศทางที่สำคัญในการวิจัย LLM ปัจจุบัน GPU เป็นแพลตฟอร์มฮาร์ดแวร์หลักสำหรับการฝึกอบรมและการอนุมาน LLMS แต่การใช้พลังงานสูงและการใช้พลังงาน จำกัด การใช้งานที่กว้าง นักวิจัยกำลังสำรวจแพลตฟอร์มฮาร์ดแวร์อื่น ๆ เช่น FPGA, ASIC และควอนตัมคอมพิวเตอร์เพื่อค้นหาทางเลือกที่มีประสิทธิภาพและราคาถูกกว่า
การปรับปรุงความพร้อมใช้งานของตัวแทนเป็นอีกหนึ่งความท้าทายที่สำคัญในการวิจัย LLM เอเจนต์หมายถึงระบบอัจฉริยะที่สามารถทำงานได้อย่างอิสระและการใช้งานจะส่งผลโดยตรงต่อเอฟเฟกต์แอปพลิเคชันในสาขาต่างๆ นักวิจัยกำลังสำรวจวิธีการปรับปรุงความเป็นอิสระการปรับตัวและความสามารถในการโต้ตอบของตัวแทนเพื่อให้ได้แอพพลิเคชั่นที่กว้างขึ้น
การปรับปรุงความสามารถในการเรียนรู้จากการตั้งค่าของมนุษย์เป็นอีกทิศทางที่สำคัญในการวิจัย LLM ปัจจุบัน LLM มีข้อ จำกัด บางประการในการจัดการกับความชอบของมนุษย์ซึ่ง จำกัด การใช้งานของพวกเขาในด้านต่าง ๆ เช่นคำแนะนำส่วนบุคคลและผู้ช่วยอัจฉริยะ นักวิจัยกำลังสำรวจวิธีการทำความเข้าใจและใช้ประโยชน์จากการตั้งค่าของมนุษย์เพื่อเพิ่มขีดความสามารถในการบริการส่วนบุคคลของแบบจำลอง
การปรับปรุงประสิทธิภาพของอินเทอร์เฟซแชทเป็นความท้าทายที่สำคัญอีกประการหนึ่งในการวิจัย LLM อินเทอร์เฟซแชทเป็นวิธีหลักสำหรับ LLMs ในการโต้ตอบกับผู้ใช้และประสิทธิภาพของมันส่งผลโดยตรงต่อประสบการณ์ผู้ใช้ นักวิจัยกำลังสำรวจวิธีการปรับปรุงการตอบสนองความถูกต้องและการโต้ตอบของอินเทอร์เฟซแชทเพื่อให้ได้ประสบการณ์ผู้ใช้ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น
การสร้าง LLMs สำหรับภาษาที่ไม่ใช่ภาษาอังกฤษเป็นอีกทิศทางที่สำคัญในการวิจัย LLM ปัจจุบัน LLMs ส่วนใหญ่ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับภาษาอังกฤษ แต่ดำเนินการค่อนข้างอ่อนแอในภาษาอื่น ๆ นักวิจัยกำลังสำรวจวิธีการสร้าง LLM ที่มีประสิทธิภาพสำหรับภาษาที่ไม่ใช่ภาษาอังกฤษเพื่อให้ได้ความครอบคลุมภาษาและแอพพลิเคชั่นที่กว้างขึ้น
โดยรวมแล้วการวิจัย LLM อยู่ในช่วงของการพัฒนาอย่างรวดเร็วและกำลังสำรวจอย่างจริงจังในทุกทิศทาง การลดภาพหลอนและการเรียนรู้บริบทอาจเป็นสองทิศทางที่ร้อนแรงที่สุดในขณะนี้และหลายรูปแบบสถาปัตยกรรมใหม่และทางเลือก GPU ก็มีศักยภาพที่ดีเช่นกัน ในอนาคตด้วยความก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องของเทคโนโลยี LLM จะมีบทบาทสำคัญในสาขามากขึ้นและส่งเสริมการใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์อย่างกว้างขวาง