2 บทเรียนที่ควรรู้
1. ความสำคัญของการทดลองและประเมินประสิทธิภาพของโมเดล AI
การทดลองและประเมินประสิทธิภาพของโมเดล AI เช่น ChatGPT เป็นขั้นตอนสำคัญที่ช่วยให้เราเข้าใจความสามารถและข้อจำกัดของโมเดลนั้น ๆ โดยเฉพาะเมื่อเป็นการใช้งานในงานวิจัยหรือการแก้ปัญหาทางวิทยาศาสตร์
2. การตั้งคำถามและประเมินความสามารถของ AI ในการแก้ปัญหาต่าง ๆ
การตั้งคำถามที่ชัดเจนและครบถ้วนเป็นสิ่งสำคัญเมื่อต้องการวัดความสามารถของ AI ในการแก้ปัญหาต่าง ๆ อันที่จริง ChatGPT สามารถแก้โจทย์ระดับง่ายได้ดีมากกว่าที่ต้องพบกับโจทย์ใหม่หลังปี 2021
2 ปัญหาและวิธีการแก้ไข
1. ปัญหาความจำของโมเดล ChatGPT
โมเดล ChatGPT มีปัญหาในการจำข้อมูลหรือคำถามที่มีอยู่หลายปี ทำให้มีความล่าช้าในการแก้ปัญหาที่เกิดขึ้นหลังปี 2021 วิธีการแก้ไขคือ การเพิ่มข้อมูลหรือการทดลองเพิ่มเติมที่มีต่อพยานให้กับโมเดล
2. ปัญหาความเข้าใจของคำถาม
โมเดล ChatGPT มีปัญหาในการเข้าใจคำถามอย่างชัดเจน ทำให้มีความล่าช้าในการแก้โจทย์ วิธีการแก้ไขคือ การให้ข้อมูลสำหรับระบุคำถามที่ชัดเจนมากยิ่งขึ้น
3 คำถามที่ถามบ่อย
1. จะสามารถวัดประสิทธิภาพของ AI ได้อย่างไร?
การวัดประสิทธิภาพของ AI สามารถทำได้โดยการทดลองและประเมินคลื่นเสียงที่เกิดขึ้นจากการใช้งานของโมเดล รวมถึงการตรวจสอบผลลัพธ์ที่ได้เทียบกับผลลัพธ์ที่คาดหวัง
2. อะไรคือปัญหาที่ ChatGPT มี ในการแก้โจทย์ที่เกิดขึ้นหลังปี 2021?
ปัญหาที่ ChatGPT มีคือความจำของข้อมูลที่มีอยู่ ซึ่งทำให้มีความล่าช้าในการแก้โจทย์ที่เกิดขึ้นหลังปี 2021
3. วิธีการแก้ปัญหาที่ ChatGPT มี ในการเข้าใจคำถาม?
วิธีการแก้ปัญหาที่ ChatGPT มีในการเข้าใจคำถามคือการให้ข้อมูลสำหรับระบุคำถามที่ชัดเจนมากยิ่งขึ้น
5 เว็บไซต์ที่เกี่ยวข้อง
5 คำค้นหาที่เกี่ยวข้อง
- AI model evaluation
- ChatGPT performance assessment
- ChatGPT limitations
- Natural language understanding in AI
- Improving ChatGPT capabilities
มีงานวิจัยจากคณะนักวิจัยชาวจีน ทดลองนำ ChatGPT ไปทำโจทย์โปรแกรมมิ่งจำนวน 728 ข้อ ที่เขียนด้วยภาษาโปรแกรมยอดนิยม 5 ภาษา (C, C++, Java, Python, JavaScript) รวมถึงวิเคราะห์ช่องโหว่ CWE จำนวน 18 ช่องโหว่ แล้วมาประเมินว่าได้ผลลัพธ์ดีแค่ไหน
จากการประเมินของทีมวิจัยพบว่า ChatGPT ทำผลลัพธ์ออกมาได้ค่อนข้างดี (fairly good) ทำโจทย์ระดับง่าย กลาง ยาก ได้คะแนนผ่าน 89%, 71%, 40% ตามลำดับ
อย่างไรก็ตาม จุดอ่อนของ ChatGPT คือทำโจทย์ที่เกิดขึ้นหลังปี 2021 ไม่ค่อยได้ โดยหลายครั้งถึงขั้นไม่เข้าใจคำถามเลยด้วยซ้ำ แม้ว่าเป็นคำถามระดับง่ายก็ตาม อัตราทำโจทย์สำเร็จระดับง่ายลดเหลือ 52% และอัตราทำโจทย์ระดับยากเหลือ 0.66%
เหตุผลนั้นตรงไปตรงมาว่า ChatGPT ถูกเทรนด้วยโจทย์ที่สร้างขึ้นก่อนปี 2021 และตัวโมเดลไม่ได้มีความสามารถเชิงคิดวิเคราะห์เหมือนมนุษย์มี ดังนั้นเมื่อเจอโจทย์ที่ไม่เคยเห็นมาก่อน (เกิดขึ้นหลังปี 2021) อัตราการทำโจทย์ได้ถึงลดลงมากนั่นเอง
ตัวอย่างการใช้ ChatGPT แก้โจทย์จาก Google CodeJam
Source link
https://www.blognone.com/node/140804
