โลกของปัญญาประดิษฐ์มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง และความก้าวหน้าล่าสุดในงานวิจัย AI ได้ยกระดับสิ่งต่างๆ ไปอีกขั้น บทความวิจัยใหม่ได้นำเสนอ “Reflection” ซึ่งเป็นเอเจนต์อัตโนมัติที่มีหน่วยความจำแบบไดนามิกและความสามารถในการทบทวนตนเอง ทำให้โมเดล AI สามารถเรียนรู้จากความผิดพลาดของตนเองและพัฒนาไปเรื่อยๆ ได้ การพัฒนานี้ทำให้โมเดล AI มีความสามารถในการให้เหตุผลคล้ายมนุษย์และสัญญาว่าจะเพิ่มประสิทธิภาพได้อย่างมาก
Reflection คืออะไรและมีความสำคัญอย่างไร
จุดอ่อนที่ใหญ่ที่สุดอย่างหนึ่งของโมเดล AI ในปัจจุบันคือความไม่สามารถในการเรียนรู้จากความผิดพลาดของตนเอง Reflection เข้ามาแก้ไขปัญหานี้โดยการมอบหน่วยความจำแบบไดนามิกและความสามารถในการทบทวนตนเองให้กับเอเจนต์ ซึ่งช่วยเสริมความสามารถในการให้เหตุผล การติดตาม และการเลือกการกระทำเฉพาะงานที่มีอยู่แล้ว กล่าวโดยง่ายคือ ตอนนี้โมเดลสามารถจดจำการกระทำที่ได้ทำไป ทบทวนการกระทำเหล่านั้น และแก้ไขความผิดพลาดของตนเองได้
สิ่งที่ยอดเยี่ยมเกี่ยวกับแนวทางนี้คือมันไม่ได้จำกัดอยู่แค่โมเดล GPT-4 เท่านั้น แต่สามารถใช้งานได้กับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ใดก็ได้โดยไม่จำเป็นต้องปรับแต่งเพิ่มเติม โมเดล Reflection เพียงแค่ประเมินฟังก์ชันรางวัลและอัปเดตการกระทำที่โมเดลภาษาขนาดใหญ่เดิมต้องทำ ซึ่งจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพได้อย่างมาก
บทความวิจัย Reflection ต้นฉบับ
บทความวิจัย Reflection ต้นฉบับนำเสนอผลลัพธ์บนชุดข้อมูลที่แตกต่างกันสองชุด ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความสามารถในการให้เหตุผล:
- Hotpot QA: ชุดข้อมูลสำหรับการตอบคำถามแบบหลายขั้นตอนที่หลากหลายและอธิบายได้ ซึ่งกำหนดให้โมเดลภาษาต้องให้เหตุผลผ่านเอกสารหลายฉบับ
- ELF World: การจัดข้อความและสภาพแวดล้อมที่เป็นรูปธรรมให้สอดคล้องกันเพื่อการเรียนรู้แบบโต้ตอบ โดยผสมผสานอินพุตและเอาต์พุตข้อความเข้ากับโลกทางกายภาพ ทำให้โมเดลสามารถโต้ตอบกับโลกทางกายภาพได้โดยใช้ข้อความแจ้ง
การเพิ่ม Reflection ให้กับโมเดลเหล่านี้ส่งผลให้ประสิทธิภาพดีขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ โดยไม่จำเป็นต้องปรับแต่งเพิ่มเติม
ขจัดความเข้าใจผิดเกี่ยวกับบทความวิจัย
หลายคนเข้าใจผิดว่าบทความวิจัยนี้ใช้ GPT-4 แต่จริงๆ แล้วใช้ GPT-3 และ 3.5 (ChatGPT) ความแตกต่างนี้มีความสำคัญเนื่องจากเปิดโอกาสในการรวม Reflection เข้ากับ Auto GPT ทำให้โมเดล AI สามารถปรับเปลี่ยนงานได้ทันที ซึ่งเป็นการมอบปัญญาประดิษฐ์ที่แท้จริง
Reflection ในการปฏิบัติ: ตัวอย่าง
ในงาน Hotpot QA งานหนึ่ง โมเดลจำเป็นต้องค้นหาชื่อนักแสดงที่โด่งดังที่สุดจากบทบาทในรายการเฉพาะรายการหนึ่ง หลังจากความพยายามครั้งแรกที่ไม่สำเร็จ โมเดลใช้ Reflection เพื่อระบุข้อผิดพลาดในกลยุทธ์การค้นหาของตน แก้ไขข้อผิดพลาดนั้น และในที่สุดก็ค้นพบคำตอบที่ถูกต้อง นี่เป็นวิธีที่มนุษย์จะเข้าหาปัญหาอย่างแท้จริง โดยการไตร่ตรองถึงความผิดพลาดของตนเองและปรับกลยุทธ์ให้เหมาะสม
ข้อจำกัดและการจัดการสถานการณ์ที่ไม่มีความจริงพื้นฐานที่ชัดเจน
ข้อจำกัดหลักประการหนึ่งของบทความวิจัยนี้คือต้องมี ground truth เพื่อให้ทำงานได้ อย่างไรก็ตาม ในสถานการณ์จริงจำนวนมาก ไม่มี ground truth ที่ชัดเจนหรือโซลูชันที่เหมาะสมที่สุดเพียงหนึ่งเดียว ผู้เขียนบทความวิจัยเสนอวิธีการที่จำลองการแก้ปัญหาของมนุษย์ โดยสร้างชุดทดสอบภายในตามความเข้าใจของตนเอง จากนั้นจึงปรับโซลูชันจนกว่าจะตรงตามเกณฑ์การทดสอบส่วนใหญ่
โดยการเปลี่ยนคอขวดความแม่นยำจากการสร้างโค้ดที่ถูกต้องตามหลักไวยากรณ์และความหมาย ไปเป็นการสร้างชุดทดสอบที่ถูกต้องตามหลักไวยากรณ์และความหมาย โมเดลสามารถบรรลุอัตราความแม่นยำที่สูงขึ้นได้
อนาคตของ AI และ Reflection
เมื่อโมเดล AI ที่มีความสามารถในการ Reflection แพร่หลายมากขึ้น เราสามารถคาดหวังว่าจะได้เห็นการปรับปรุงที่สำคัญในโค้ดที่สร้างโดย AI และงานที่ซับซ้อนอื่นๆ ด้วยความสามารถในการปรับปรุงงานของตนเองอย่างต่อเนื่อง โมเดล AI จะมีประสิทธิภาพและประสิทธิผลมากขึ้นในการแก้ปัญหาและสร้างโซลูชัน
เป็นสิ่งสำคัญสำหรับพวกเราในฐานะมนุษย์ที่จะต้องไตร่ตรองถึงพัฒนาการที่เรากำลังสร้างขึ้นในด้าน AI และพิจารณาถึงทิศทางที่เราต้องการให้มันเป็นไป ความก้าวหน้าครั้งสำคัญในการให้เหตุผลของ AI นี้เป็นเพียงจุดเริ่มต้น และไม่ต้องสงสัยเลยว่าความก้าวหน้าที่น่าตื่นเต้นยิ่งกว่ารออยู่ข้างหน้า
วิดีโอจาก Prompt Engineering
อ้างอิง:
- Reflexion paper: https://arxiv.org/pdf/2303.11366.pdf
- Reflecting on Reflexion Blogpost: https://nanothoughts.substack.com/p/reflecting-on-reflexion
- HotpotQA paper: https://arxiv.org/pdf/1809.09600.pdf
- Alfworld paper: https://arxiv.org/pdf/2010.03768.pdf
- AutoGPT: https://github.com/Torantulino/Auto-GPT
- HumanEval: https://arxiv.org/pdf/2107.03374.pdf