AI-SEEYOU

การศึกษาช่องโหว่ Backdoor ในแบบจำลองภาษาแบบ Instruction Fine-tuned การศึกษาช่องโหว่ Backdoor ในแบบจำลองภาษาแบบ Instruction Fine-tuned บทนำ ในยุคที่แบบจำลองภาษา (Language Models) ขนาดใหญ่ถูกนำมาใช้อย่างแพร่หลาย ทั้งในรูปแบบของ ChatGPT, Bard และอื่นๆ ความปลอดภัยของระบบเหล่านี้กลายเป็นประเด็นสำคัญที่น่ากังวล โดยเฉพาะช่องโหว่ประเภท "Backdoor" ที่อาจถูกฝังไว้ในระหว่างกระบวนการฝึกฝนแบบจำลอง Backdoor ในแบบจำลองภาษา คืออะไร? Backdoor ในบริบทของแบบจำลองภาษา หมายถึงชุดคำสั่งหรือรูปแบบการป้อนข้อมูลที่ถูกออกแบบมาเป็นพิเศษ เพื่อให้แบบจำลองผลิตผลลัพธ์ที่ผู้ไม่หวังดีกำหนดไว้ล่วงหน้า โดยที่ผู้ใช้ทั่วไปไม่ทราบถึงการมีอยู่ของช่องโหว่นี้ Fun Fact: การศึกษาในปี 2023 พบว่า แบบจำลองภาษาขนาด 6B พารามิเตอร์ สามารถถูกฝัง Backdoor ได้โดยใช้ข้อมูลฝึกเพียง 0.1% ของชุดข้อมูลทั้งหมด สถิติที่น่าสนใจเกี่ยวกับ Backdoor ในแบบจำลองภาษา 📊 งานวิจัยจากมหาวิทยาล...

กฎของการทำนายโทเค็นถัดไปในแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ กฎของการทำนายโทเค็นถัดไปในแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ บทนำ ในยุคที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ก้าวหน้าอย่างรวดเร็ว แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Models: LLMs) อย่าง GPT, BERT และอื่น ๆ ได้กลายเป็นเครื่องมือสำคัญในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing: NLP) หนึ่งในหัวใจสำคัญของแบบจำลองเหล่านี้คือ การทำนายโทเค็นถัดไป (Next-Token Prediction) ซึ่งเป็นกระบวนการที่แบบจำลองคาดการณ์คำหรือส่วนของคำที่จะเกิดขึ้นต่อไปในประโยค การทำงานของ Next-Token Prediction การทำนายโทเค็นถัดไปเป็นกระบวนการที่แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ใช้เพื่อสร้างข้อความที่ต่อเนื่องและเป็นธรรมชาติ โดยอาศัยข้อมูลที่เรียนรู้จากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ เช่น หนังสือ บทความ และเว็บไซต์ต่าง ๆ แบบจำลองจะวิเคราะห์บริบทของข้อความและคำนวณความน่าจะเป็นของโทเค็นถัดไป ตัวอย่างเช่น หากประโยคเริ่มต้นด้วย "แมวกำลัง..." แบบจำลองอาจทำนายคำต่อไปว่า ...

SciRIFF: ยกขั้นความสามารถของแบบจำลองภาษาในการทำตามคำสั่งเชิงวิทยาศาสตร์ SciRIFF: ยกขั้นความสามารถของแบบจำลองภาษาในการทำตามคำสั่งเชิงวิทยาศาสตร์ ในยุคที่เทคโนโลยีดิจิทัลเข้ามามีบทบาทสำคัญในทุกวงการ การพัฒนาแบบจำลองภาษา (Language Model) กลายเป็นหนึ่งในความก้าวหน้าที่น่าจับตามอง โดยเฉพาะอย่างยิ่งความสามารถในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ และสร้างข้อความที่ใกล้เคียงกับมนุษย์มากขึ้น อย่างไรก็ตาม การนำแบบจำลองภาษาไปประยุกต์ใช้กับ งานที่ซับซ้อน เช่น การทำความเข้าใจและวิเคราะห์บทความวิชาการ ยังคงเป็นความท้าทายที่ต้องได้รับ การพัฒนาอย่างต่อเนื่อง เพื่อแก้ปัญหาดังกล่าว ทีมนักวิจัยได้พัฒนา SciRIFF (Scientific Research Instruction Following Framework) ขึ้นมาเป็นชุดข้อมูลและเฟรมเวิร์กใหม่ที่ช่วยยกระดับความสามารถของแบบจำลองภาษาในการทำตามคำสั่ง (Instruction Following) ที่เกี่ยวข้องกับบทความวิทยาศาสตร์ โดย SciRIFF ได้รับการออกแบบมา เพื่อตอบสนองต่อข้อจำกัดที่พบในชุดข้อมูลและวิธีการฝึกฝนแบบจำ...

DESTEIN: สำรวจเส้นทางล้างพิษแบบจำลองภาษาด้วยชุดควบคุมสากลและการหลอมรวมการกระตุ้นแบบ Head-wise DESTEIN: สำรวจเส้นทางล้างพิษแบบจำลองภาษาด้วยชุดควบคุมสากลและการหลอมรวมการกระตุ้นแบบ Head-wise ในยุคที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ก้าวหน้าอย่างก้าวกระโดด แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ได้กลายเป็นเครื่องมือสำคัญในการประมวลผลและสร้างภาษาธรรมชาติอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน LLMs เหล่านี้ เช่น GPT-3 และ BERT ได้รับการฝึกฝนบนชุดข้อมูลขนาดมหาศาล ทำให้มีความสามารถที่น่าทึ่งในการเข้าใจและสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์ อย่างไรก็ตาม ความสามารถที่เพิ่มขึ้นนี้มาพร้อมกับความท้าทายที่สำคัญ นั่นคือ แนวโน้มของ LLMs ที่จะแสดงพฤติกรรมที่เป็นพิษหรือไม่พึงประสงค์ เช่น การสร้างภาษาที่สร้างความเกลียดชัง ลำเอียง หรือเป็นอันตราย พฤติกรรมที่เป็นพิษใน LLMs เป็นผลมาจากอคติและเสียงรบกวนที่มีอยู่ในชุดข้อมูลการฝึกอบรมขนาดใหญ่ เมื่อ LLMs เรียนรู้จากข้อมูลที่ปนเปื้อนนี้ พวกมันจะสืบทอดและขยายรูปแบบที่เป็นอันตรายเหล่านี้อย่างไม่รู้ตัว ส่งผลให้เกิดผลลัพธ์ที่เป็นอันตรายและไม่พึงประสงค์ สิ่งนี้ก่อให้เกิดความกังวลอย่างมากเก...

ข้อได้เปรียบของแบบจำลองภาษาเฉพาะทาง: กรณีศึกษาแบบจำลองภาษา Erasmian ข้อได้เปรียบของแบบจำลองภาษาเฉพาะทาง: กรณีศึกษาแบบจำลองภาษา Erasmian ในยุคที่เทคโนโลยีก้าวหน้าอย่างไม่หยุดยั้ง ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้เข้ามามีบทบาทสำคัญในชีวิตประจำวันของเรามากขึ้นเรื่อยๆ หนึ่งในสาขาที่น่าตื่นเต้นที่สุดของ AI คือ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing: NLP) ซึ่งเกี่ยวข้องกับการทำให้คอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจและประมวลผลภาษาของมนุษย์ได้ แบบจำลองภาษา (Language Model) เป็นองค์ประกอบสำคัญของ NLP ซึ่งทำหน้าที่วิเคราะห์และสร้างข้อความที่เป็นภาษาธรรมชาติ ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เราได้เห็นความก้าวหน้าอย่างมากในด้านแบบจำลองภาษา โดยเฉพาะอย่างยิ่งแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Model: LLM) เช่น GPT-3 และ BERT ซึ่งได้รับการฝึกฝนบนชุดข้อมูลขนาดมหาศาลและแสดงให้เห็นถึงความสามารถที่น่าประทับใจในการทำงานที่หลากหลาย เช่น การแปลภาษา การสรุปข้อความ และการสร้างเนื้อหา อย่างไรก็ตาม แม้ว่า LLM จะมีความสามารถที่น่าประทับใจ แต่ก็ยังมีข้อจำกัดบางประการ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อต้องรับมือกับงานเฉพาะทา...

ก้าวข้ามข้อจำกัดของ LLM ที่ยึดติดกับภาษาอังกฤษ: แบบจำลองภาษาที่รองรับหลายภาษา คิดในภาษาใด ก้าวข้ามข้อจำกัดของ LLM ที่ยึดติดกับภาษาอังกฤษ: แบบจำลองภาษาที่รองรับหลายภาษา คิดในภาษาใด ปัจจุบัน เทคโนโลยีแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Models: LLM) เช่น GPT-3 และ LaMDA ได้รับความนิยมอย่างกว้างขวาง LLM เหล่านี้สามารถสร้างข้อความ แปลภาษา และตอบคำถามได้อย่างลื่นไหล จนดูเหมือนเป็นมนุษย์ แต่อย่างไรก็ตาม LLM ส่วนใหญ่ได้รับการฝึกฝนบนข้อมูลภาษาอังกฤษเป็นหลัก จึงทำให้เกิดคำถามที่น่าสนใจว่า แบบจำลองภาษาที่รองรับหลายภาษา คิดในภาษาใด และพวกมันสามารถเข้าใจภาษาอื่น ๆ นอกเหนือจากภาษาอังกฤษได้ลึกซึ้งเพียงใด หลายคนอาจคิดว่า LLM แปลภาษาต่าง ๆ เป็นภาษาอังกฤษก่อน แล้วจึงประมวลผลข้อมูล แต่ในความเป็นจริงแล้ว กระบวนการคิดของ LLM ซับซ้อนกว่านั้นมาก งานวิจัยแสดงให้เห็นว่า LLM สร้างการนำเสนอข้อมูลที่เป็นนามธรรม ซึ่งไม่ได้ผูกติดกับภาษาใดภาษาหนึ่งโดยเฉพาะ การทำงานของแบบจำลองภาษาที่รองรับหลายภาษา LLM เรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมหาศาล ซึ่งประกอบด้วยข้อความหลายภาษา ระหว่างการฝึกฝน แบบจำลองจะวิเคร...