วิชัล มิสรา หารือเกี่ยวกับ Transformers, ความสัมพันธ์เชิงเหตุและผล และการอัปเดตแบบเบย์เซียนใน AI

• Transformer เรียนรู้ความสัมพันธ์มากกว่าความเป็นเหตุเป็นผล ซึ่งจำกัดความสามารถของมันในการบรรลุปัญญาที่แท้จริง
• การบรรลุ AGI ต้องการโมเดลที่สามารถเปลี่ยนจากการเรียนรู้ความสัมพันธ์ไปสู่การเข้าใจความเป็นเหตุเป็นผล
• โมเดลภาษาขนาดใหญ่สร้างข้อความโดยการคาดการณ์โทเค็นถัดไปจากการแจกแจงความน่าจะเป็น
• บริบทที่ให้มาในคำสั่งมีอิทธิพลอย่างมากต่อผลลัพธ์ของโมเดลภาษา
• โมเดลภาษาทำงานบนเมทริกซ์แบบกระจายซึ่งการรวมกันของโทเค็นหลายชุดไม่มีความหมาย
• การเรียนรู้ในบริบทช่วยให้ LLMs สามารถแก้ปัญหาแบบเรียลไทม์โดยใช้ตัวอย่าง
• ภาษาเฉพาะโดเมน (DSLs) สามารถลดความซับซ้อนของคำสั่งฐานข้อมูลให้กลายเป็นภาษาธรรมชาติ
• การเรียนรู้ในบริบทใน LLM คล้ายกับการอัปเดตแบบเบย์เซียน ซึ่งปรับความน่าจะเป็นตามหลักฐานใหม่
• การอภิปรายระหว่างวิธีการแบบเบย์เซียนและวิธีการแบบความถี่ส่งผลต่อการรับรู้เกี่ยวกับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องใหม่ๆ
• แนวคิดห้องลมเบย์เซียนเสนอสภาพแวดล้อมที่ควบคุมได้สำหรับการทดสอบสถาปัตยกรรมการเรียนรู้ของเครื่อง
• การเข้าใจกลไกของ LLM มีความสำคัญต่อการใช้งานอย่างมีประสิทธิภาพ
• การเปลี่ยนจากความสัมพันธ์ไปสู่ความเป็นเหตุเป็นผลเป็นอุปสรรคสำคัญในการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์
• ความเกี่ยวข้องตามบริบทใน LLM ชี้ให้เห็นถึงความสำคัญของการเลือกคำสั่ง
• เมทริกซ์ที่มีค่าเบาบางในโมเดลภาษาช่วยเพิ่มประสิทธิภาพโดยการกรองคู่โทเค็นที่ไม่เกี่ยวข้อง
• ห้องลมเบย์เซียนให้กรอบงานใหม่ในการประเมินโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง

วิชัล มิสรา เป็นศาสตราจารย์ด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์และวิศวกรรมไฟฟ้า และรองคณบดีด้านการคำนวณและปัญญาประดิษฐ์ ที่โรงเรียนวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยโคลัมเบีย เขาหวนกลับมาที่พอดีกของ a16z เพื่อพูดคุยเกี่ยวกับงานวิจัยล่าสุดของเขาที่เปิดเผยถึงวิธีการที่ตัวแปลงในโมเดลภาษาขนาดใหญ่ปรับปรุงการคาดการณ์อย่างแม่นยำและสามารถคาดเดาได้ทางคณิตศาสตร์เมื่อประมวลผลข้อมูลใหม่ งานของเขาเน้นช่องว่างระหว่างปัจจุบันกับ AGI โดยเน้นความจำเป็นในการเรียนรู้อย่างต่อเนื่องหลังการฝึกอบรมและการเข้าใจเชิงเหตุและผล แทนที่จะเป็นเพียงการจับรูปแบบ

• Transformers อัปเดตการคาดการณ์ของตนในลักษณะที่สามารถคาดเดาได้ทางคณิตศาสตร์

  — วิชัล มิสรา

• LLMs ส่วนใหญ่เรียนรู้ความสัมพันธ์มากกว่าความเป็นเหตุเป็นผล ซึ่งจำกัดความฉลาดของพวกเขา

• การจับรูปแบบไม่ใช่ปัญญา; แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่เรียนรู้ความสัมพันธ์ ไม่ใช่ความสัมพันธ์เชิงเหตุและผล

  — วิชัล มิสรา

• การบรรลุ AGI ต้องการโมเดลที่สามารถเรียนรู้ความสัมพันธ์เชิงเหตุและผล ไม่ใช่แค่ความสัมพันธ์เชิงสหสัมพันธ์

• เพื่อไปถึง AGI เราจำเป็นต้องมีความสามารถในการเรียนรู้ต่อไปหลังจากการฝึกอบรม

  — วิชัล มิสรา

• LLMs สร้างข้อความโดยการสร้างการแจกแจงความน่าจะเป็นสำหรับโทเค็นถัดไป

• เมื่อให้คำสั่ง มันจะสร้างการแจกแจงของโทเค็นถัดไปที่ควรจะเป็น

  — วิชัล มิสรา

• การเข้าใจกลไกของ LLM มีความสำคัญต่อการใช้งานอย่างมีประสิทธิภาพ

• พฤติกรรมของโมเดลภาษาได้รับอิทธิพลจากบริบทก่อนหน้าที่ให้ไว้ในคำสั่ง

• ขึ้นอยู่กับว่าคุณเลือกการสังเคราะห์หรือการเขย่า แถวถัดไปจะดูต่างกันมาก

  — วิชัล มิสรา

• ความเกี่ยวข้องตามบริบทใน LLM ชี้ให้เห็นถึงความสำคัญของการเลือกคำสั่ง
• โมเดลภาษาทำงานบนเมทริกซ์แบบกระจายซึ่งการรวมกันของโทเค็นจำนวนมากไม่มีความหมาย

• โชคดีที่เมทริกซ์นี้มีค่าเป็นศูนย์มากเพราะการรวมกันแบบสุ่มของโทเค็นเหล่านี้เป็นข้อความที่ไม่มีความหมาย

  — วิชัล มิสรา

• เมทริกซ์ที่มีค่าเบาบางช่วยเพิ่มประสิทธิภาพโดยการกรองคู่โทเค็นที่ไม่เกี่ยวข้อง
• บริบทที่ให้มาสามารถเปลี่ยนแปลงผลลัพธ์ของโมเดลภาษาได้อย่างมาก
• การเข้าใจว่าโมเดลภาษาสร้างข้อความจากคำสั่งป้อนเข้าอย่างไรเป็นสิ่งสำคัญ

• การเรียนรู้ในบริบทช่วยให้ LLMs สามารถเรียนรู้และแก้ปัญหาแบบเรียลไทม์

• การเรียนรู้ในบริบทคือเมื่อคุณแสดงสิ่งที่ LLM ยังไม่เคยเห็นมาก่อน

  — วิชัล มิสรา

• LLMs ประมวลผลและเรียนรู้จากข้อมูลใหม่ผ่านตัวอย่าง
• การเรียนรู้ในบริบทคล้ายกับการอัปเดตแบบเบย์เซียน ซึ่งปรับความน่าจะเป็นตามหลักฐานใหม่

• LLMs กำลังทำสิ่งที่คล้ายกับการอัปเดตแบบเบย์เซียน

  — วิชัล มิสรา

• cơ chếนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการเข้าใจความสามารถของ LLMs
• การแก้ปัญหาแบบเรียลไทม์ใน LLMs ทำได้โดยการเรียนรู้ในบริบท
• ความสามารถในการเรียนรู้จากตัวอย่างแสดงให้เห็นถึงความยืดหยุ่นของ LLMs

• ภาษาเฉพาะโดเมน (DSLs) แปลงคำสั่งภาษาธรรมชาติให้เป็นรูปแบบที่สามารถประมวลผลได้

• ฉันออกแบบ DSL ซึ่งเป็นภาษาเฉพาะโดเมน ที่แปลงคำสอบถามเกี่ยวกับสถิติคริกเก็ต

  — วิชัล มิสรา

• DSLs ช่วยลดความซับซ้อนของคำสั่งฐานข้อมูลให้เป็นภาษาที่เข้าใจง่าย
• การสร้าง DSL แสดงถึงนวัตกรรมในการใช้ AI สำหรับการประยุกต์ใช้งานเฉพาะทาง
• การเข้าใจความท้าทายในการสอบถามฐานข้อมูลที่ซับซ้อนนั้นจำเป็น
• DSLs ช่วยปรับปรุงการมีปฏิสัมพันธ์ของผู้ใช้กับข้อมูลโดยการลดความซับซ้อนของกระบวนการสอบถาม
• การพัฒนา DSL แสดงให้เห็นบทบาทของ AI ในการเข้าถึงข้อมูล
• แนวทางนี้ให้โซลูชันทางเทคนิคสำหรับปัญหาทั่วไปในการเข้าถึงข้อมูล

• การเรียนรู้ในบริบทในโมเดลภาษาคล้ายกับการอัปเดตแบบเบย์เซียน

• คุณเห็นบางสิ่ง คุณเห็นหลักฐานใหม่ คุณอัปเดตความเชื่อของคุณเกี่ยวกับสิ่งที่กำลังเกิดขึ้น

  — วิชัล มิสรา

• การเข้าใจการอนุมานแบบเบย์เซียนมีความสำคัญต่อการเข้าใจวิธีที่ LLM ประมวลผลข้อมูล
• ความแตกต่างระหว่างวิธีการแบบเบย์เซียนและวิธีการแบบความถี่ส่งผลต่อการรับรู้ของโมเดลปัญญาประดิษฐ์

• มีกลุ่มของเบย์เซียนและความถี่ในความน่าจะเป็นและการเรียนรู้ของเครื่อง

  — วิชัล มิสรา

• การอภิปรายระหว่างแนวทางเหล่านี้ส่งผลต่อการรับรู้งานวิจัยใหม่
• การอัปเดตแบบเบย์เซียนให้กลไกที่ชัดเจนสำหรับการเรียนรู้ในบริบทใน LLMs
• แนวคิดทางสถิตินี้เชื่อมโยงวิธีการที่ได้รับการพิสูจน์แล้วกับกระบวนการปัญญาประดิษฐ์สมัยใหม่

• แนวคิดห้องลมเบย์สสามารถใช้ทดสอบสถาปัตยกรรมการเรียนรู้ของเครื่อง

• เราคิดไอเดียนี้ขึ้นมาเป็นห้องลมเบย์เซียน

  — วิชัล มิสรา

• แนวคิดนี้ให้สภาพแวดล้อมที่ควบคุมได้สำหรับการประเมินโมเดล
• เฟรมเวิร์กนี้ช่วยให้การทดสอบสถาปัตยกรรมเช่น transformers, MAMBA, LSTMs และ MLPs เป็นไปได้ง่ายขึ้น
• การเข้าใจแนวคิดของอุโมงค์ลมในอวกาศช่วยให้เข้าใจการประยุกต์ใช้งานในปัญญาประดิษฐ์
• ห้องลมเบย์เซียนเสนอกรอบงานใหม่เพื่อผลักดันการเรียนรู้ของเครื่อง
• วิธีการนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการประเมินและปรับปรุงโมเดลปัญญาประดิษฐ์
• สภาพแวดล้อมการทดสอบที่ควบคุมช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือของการประเมินโมเดล