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ChatGPT用于生產級對話式AI系統的那些缺點

譯文
人工智能
ChatGP憑借其詳細和酷似人類的書面回應引起了全世界的關注,引發了關于人們應該如何與這種人工智能(AI)進行互動的熱烈討論。從許多方面來看,ChatGPT都是其前身GPT-3.5的升級版,不過它仍然容易胡編亂造。專家們表示,對于生產級應用而言,AI開發人員可能會考慮將ChatGPT與其他工具結合使用,以獲得完整的解決方案。

?譯者 | 布加迪

審校 | 孫淑娟

ChatGP憑借其詳細和酷似人類的書面回應引起了全世界的關注,引發了關于人們應該如何與這種人工智能(AI)進行互動的熱烈討論。從許多方面來看,ChatGPT都是其前身GPT-3.5的升級版,不過它仍然容易胡編亂造。專家們表示,對于生產級應用而言,AI開發人員可能會考慮將ChatGPT與其他工具結合使用,以獲得完整的解決方案。

ChatGPT和GPT-3.5由OpenAI開發,并在微軟Azure上加以訓練,兩者都是基于大型語言模型的對話式AI系統,但存在重大的區別。

首先,生成式預訓練Transformer(GPT)3.5比ChatGPT早問世,其神經網絡擁有比ChatGPT更多的層。GPT-3.5是作為一種通用語言模型開發而成的,它可以處理很多任務,包括翻譯語言、總結文本和回答問題。OpenAI為GPT-3.5提供了一套API接口,這為開發人員提供了一種更有效的方式來訪問其功能。

ChatGPT則基于GPT-3.5,是專門作為聊天機器人(“對話式代理”是業界更喜歡采用的術語)而開發的。一個限制因素是,ChatGPT只有文本界面,卻沒有API。ChatGPT是在龐大對話文本集上加以訓練的,與GPT-3.5及其他生成式模型相比,它能更好地進行對話。生成回應的速度比GPT-3.5更快,而且其回應來得更準確。

然而,這兩種模型都往往胡編亂造,或者用業內人士所說就是“產生幻覺”。ChatGPT的幻覺率在15%到21%之間。與此同時,GPT-3.5的幻覺率從20%左右上升到41%,因此ChatGPT在這方面有所改善。

硅谷公司Moveworks在其AI對話式平臺上使用語言模型及其他機器學習技術,其平臺被眾多行業的公司所使用。這家公司的創始人兼機器學習副總裁Jiang Chen表示,盡管往往胡編亂造(這是所有語言模型存在的通病),但ChatGPT比之前的AI模型有了重大改進。

Chen說:“ChatGPT確實給人們留下了深刻的印象,給了人們驚喜。”Chen之前是谷歌的工程師,專門開發這個科技巨頭的同名搜索引擎?!捌渫评砟芰赡軙屧S多機器學習從業人員感到驚訝。”

Moveworks使用各種語言模型及其他技術為客戶構建定制的AI系統。它一直是BERT的大用戶,BERT是幾年前由谷歌開源的語言模型。該公司使用GPT-3.5,并已經開始使用ChatGPT。

不過據Chen表示,說到構建生產級對話式AI系統,ChatGPT有其局限性。在使用這類技術構建自定義對話式AI系統時,有各種因素需要權衡;重要的是要知道界線在哪里,以便構建一個不會提供錯誤答案、沒有過度偏見、不會讓人們等待太久的系統。

Chen表示,ChatGPT在生成有意義的回應以解答問題方面比BERT更勝一籌。具體來說,ChatGPT比BERT有更強大的“推理”能力,BERT被設計用來預測句子中的下一個單詞。

雖然ChatGPT和GPT-3.5可以提供令人信服的回應以回答問題,但它們封閉的端到端特性阻止了像Chen這樣的工程師對它們進行訓練。這也給為特定行業回答自定義的語料庫帶來了障礙(零售商和制造商使用的詞語與律師事務所和政府使用的詞語不同)。他表示,這種封閉性還增加了減少偏見的難度。

BERT足夠小,可以由Moveworks這樣的公司托管。該公司構建了一條數據管道,用于收集某家公司所特定的數據,并將數據傳送到BERT模型中加以訓練。這項工作讓Moveworks得以對最終的對話式AI產品施加更大的控制度,這在GPT-3.5和ChatGPT之類的封閉系統中是不可能實現的。

Chen說:“我們的機器學習堆棧是分層的。我們使用BERT,但我們也使用其他機器學習算法,這使我們得以將客戶特有的邏輯和客戶特有的數據融入其中?!?/p>

Chen表示,雖然OpenAI模型要大得多,并在大得多的語料庫上加以訓練,但沒有辦法知道它們是否適合某個特定客戶。

他說:“(ChatGPT)模型經過預訓練,可以對饋入給它的所有知識進行編碼。它本身并不是為了執行任何特定任務而設計的。它之所以能夠加速并實現快速增長,是由于這種架構本身實際上很簡單。它是一層層同樣的東西,所以可以說它融合在一起。由于這種架構,你知道它具有學習能力,但你不知道它在哪里編碼什么信息。你不知道哪幾層神經元編碼了你想要推斷的特定信息,所以它更像是一個黑盒子?!?/p>

Chen認為,ChatGPT可能正大行其道,但它作為對話式AI的生產級工具所具有的用途可能有點被夸大了。一種更好的方法是利用多個模型的優勢,而不是完全致力于一個特定的模型,從而更好地與客戶的性能、準確性、偏見預期以及技術的底層功能保持一致。

他說:“我們的策略是在不同的地方使用一系列不同的模型。你可以用大模型來教小模型,然后小模型就會快得多。比如說,如果你想進行分段搜索,就應該使用……某種BERT模型,然后將其作為某種向量搜索引擎來運行。ChatGPT就此而言太龐大了。”

雖然眼下ChatGPT在現實應用環境中的用處可能比較有限,但這并不意味著它不重要。Chen表示,ChatGPT可能產生的持久影響之一是吸引從業人員的注意力,并激勵人們在對話式AI技術在未來可能實現的功效方面突破極限。

他說:“我確實認為它開辟了一個領域。展望未來,當我們打開黑盒子,我認為會出現更多有意思的方式和應用。這是我們感到興奮的地方,我們正致力于這個領域的研發?!?/p>

原文標題:??The Drawbacks of ChatGPT for Production Conversational AI Systems??,作者:Alex Woodie?

責任編輯:華軒 來源: 51CTO
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