Re: [討論] 大家會擔心 ai 寫 code 讓工程師飯碗不

看板Soft_Job (軟體人)作者 (竹科管理處網軍研發人員)時間1天前 (2024/11/03 16:09), 編輯推噓5(5044)
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※ 引述《angus850503 (安格斯)》之銘言: : 借版問 : 小弟目前為前端工程師 受益於 Copilot 跟 ChatGPT : 開發上真的輕鬆非常非常多 已經把按 tab 當作開發的一環了XD : 不過之前就一直對生成式 AI 有個疑問 : 就是"幻覺"到底有沒有根本上的解決方法? : 我的理解目前的 AI 還是靠大數據去堆疊資料量用以訓練模型 : 現階段也是不斷堆硬體去撐這塊 : (如果理解有誤請小力鞭QQ) : 但幻覺的問題不論是餵更多資料或是透過 RAG 感覺都是治標不治本 : 還是沒辦法完全預防與解決 : 對我來說這樣可以稱得上是 AI 嗎? 還是充其量只是進階版的機器學習? : 請各位軟工大神解惑了QQ : 附上這個議題 ChatGPT 自己的回答: : https://i.meee.com.tw/Gk7IjRH.png
: https://i.meee.com.tw/EVQCczh.png
解決幻覺,不一定要從LLM解, 而是靠系統架構解。 例如,做一個問答系統,很多人減少幻覺是這樣做的: 0. 預先整理好QA問答資料集 (人工整理,或機器輔助整理) 1. 使用者輸入Query。 2. 搜尋top-k個相似的問題。 3. 將 k個最相似的問題與答案輸入至LLM, 要求LLM生成最適合的答案。 4. 將LLM生成的答案輸出。(可能有幻覺,可能沒幻覺,難以控制) 幾乎所有的網路上範例程式都告訴你這樣做。 這套系統架構稱為:LLM生成答案。 實際上,你只要改個系統架構,就可以得到完全沒幻覺,又同樣準確率又同樣等級的問答系統: 流程如下: 0. 整理QA資料集 1. 使用者輸入Query 2. 搜尋top-k相似的問題 3. 要求LLM在K個問題與答案,弄成K個選項 要求LLM選擇一個最適合的問題與答案。 LLM只輸出1, 2, 3, 4。 (如有必要,可用outlines 或 guidance,控制 next token 只做這四個選擇) 4. 根據LLM選擇的選項, 系統只輸出選項1,2,3,4 對應的答案A。 由於A不是LLM生成的,所以永遠不會有幻覺問題。 這套系統架構稱為:LLM選擇答案。(而不是生成答案) 也就是說,同樣一個系統,LLM原本是靠生成產生最後結果,轉換成LLM只能從多個沒幻覺的事實間,選擇一個事實。永遠不會有幻覺。 以上只是舉例。 任何一個AI功能,只要掌握一個訣竅, LLM或AI的輸出結果,不要用在最後階段的輸出 而是轉化問題,系統設計成LLM用在中間某任務,在事實間做分類選擇,輸出的就永遠是事實。 根據實驗與經驗,答對答錯的機會也不會 因為改變了系統設計架構而有影響。 做AI應用,真的不是無腦套模型,套別人流程。 LLM也不是只能用在生成文字,傳統的,分類,選擇,NER,排序最佳化,…都可以靠LLM 做。 把LLM當成系統中間工具,而不是最終輸出,可以大幅提升AI能力,又完全不會產生幻覺。 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 42.72.189.178 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1730621342.A.166.html

11/03 16:33, 1天前 , 1F
樓上這個有專有名詞叫做rerank 我開發系統時有設計
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11/03 16:44, 1天前 , 2F
重點是系統架構設計。rerank完,該怎麼輸出?如果用rerank
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完,LLM生成輸出結果,還是永遠有幻覺。如果rerank完,用t
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op-k個答案事實輸出,就不會有幻覺。
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11/03 16:50, 1天前 , 5F
而且當答案只有一個的情況,何必用到複雜的rerank。直接轉
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換成搜尋結果 k選一的classification任務,還比較適合。
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11/03 18:40, 1天前 , 7F
嗯合理同意,下週來玩看看
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11/03 20:57, 1天前 , 8F
你可以一個問題問三次,覺得答案不對的就打臉chatGpt
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11/03 20:58, 1天前 , 9F
多否定幾次可能就會給你正確答案了,(笑
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11/03 21:04, 1天前 , 10F
微軟大老建議過了唄
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11/03 23:26, 1天前 , 11F
重點是這個還要靠人整理啊
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11/03 23:38, 1天前 , 12F
我只是說最簡單的例子,也可做到不用靠人整理,或不要整理
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QA。方法就是跟常見的RAG一樣,不整理QA,直接把文章切成c
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hunk 段落。一樣搜最接近top-K段落,給LLM生成答案,但是
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生成答案後,"不要"信任LLM的生成文字直接輸出,使用傳統
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的NLP去糾錯(spell correct ion),糾錯的候選只能是chunk
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事實中的連續句子。最後輸出糾正到事實的句子。這樣可做到
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不整理QA但整個系統只會輸出最正確的事實句子。
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11/03 23:44, 1天前 , 19F
方法變形很多啦,但原則就是:LLM只是選擇或決策的工具,
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11/03 23:44, 1天前 , 20F
非最後的答案生成輸出。這樣就會有同樣聰明,又永遠是事實
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11/03 23:44, 1天前 , 21F
輸出的AI。
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11/04 00:44, 1天前 , 22F
原來是從問答題變成選擇題
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11/04 06:54, 1天前 , 23F
假設你說的LLM只輸出1, 2, 3, 4是指只生出一個數字token
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11/04 06:54, 1天前 , 24F
這樣效果應該不是很好吧,畢竟沒時間一步一步思考
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11/04 07:15, 1天前 , 25F
我只是舉簡單的例子,你先做要CoT然後最後輸出選項,也可
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11/04 07:15, 1天前 , 26F
以啊。其實許多Agent選tool的概念就是這樣,多種tool用選
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項讓LLM 選,LLM只限定選1,2,3,4這樣選項,也可控制next t
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11/04 07:15, 1天前 , 28F
oken只選數字。選tool行為就不會有幻覺,同樣的道理。
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11/04 07:17, 1天前 , 29F
viper9709總結得很好。不要有幻覺,就是:問答題轉成,事
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11/04 07:17, 1天前 , 30F
實的選擇。
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11/04 08:11, 1天前 , 31F
生成式ai被拿來當判別式ai用 有種泡沫感
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11/04 08:16, 1天前 , 32F
同樣的技術,也可以想成AI更通用了,用得更全面了,即可以
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用於生成,也可以用於判斷與分類。產品能賺得錢更多了。
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11/04 08:18, 1天前 , 34F
LLM產品,何必困於於生成或判別二選一。
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11/04 08:28, 1天前 , 35F
causal language model 從來就沒限制next token該怎麼用,
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11/04 08:28, 1天前 , 36F
沒限制下游任務只能用來判別或生成二選一。
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11/04 21:00, 14小時前 , 37F
沒想到從中國大企業回來的D大連這方面都懂...強!
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11/04 23:20, 12小時前 , 38F
這種解法我自己是不看好,本末倒置
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11/05 07:34, 4小時前 , 39F
你可以去多看論文,OpenAI發表的GPT系列論文,模型評測一
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11/05 07:34, 4小時前 , 40F
直都不只是用於生成答案任務,甚至評測LLM 排名的知名benc
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11/05 07:34, 4小時前 , 41F
hmark dataset, MMLU系列, 就是選擇題。
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11/05 07:37, 4小時前 , 42F
這種做法叫本末倒置,質疑了所有做LLM benchmark 研究的所
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11/05 07:38, 4小時前 , 43F
有團隊阿。
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11/05 07:41, 4小時前 , 44F
你看到許多LLM leaderboard跑出來的分數,許多題目都是測L
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11/05 07:41, 4小時前 , 45F
LM做多選一的選擇題喔。怎麼大家都這樣利用與評測LLM的能
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11/05 07:41, 4小時前 , 46F
力,就你認為是本末倒置呢?
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11/05 07:46, 3小時前 , 47F
再來,什麼叫作"本",以使用者為中心,解決使用者困擾才是
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11/05 07:46, 3小時前 , 48F
本。一個公司系統需要不會有亂答題的需求。人家才不管你技
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術使用是否用得本末倒置,能解決亂生答案的痛點才是本。
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