AI-SEEYOU

Evidence-backed Fact Checking using RAG and Few-Shot In-Context Learning with LLMs Evidence-backed Fact Checking using RAG and Few-Shot In-Context Learning with LLMs ในยุคที่ข้อมูลข่าวสารแพร่กระจายอย่างรวดเร็ว การตรวจสอบข้อเท็จจริง (Fact Checking) เป็นสิ่งสำคัญมาก เพื่อป้องกันการแพร่กระจายของข้อมูลเท็จหรือข้อมูลบิดเบือน เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) โดยเฉพาะอย่างยิ่งโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Models: LLMs) เช่น GPT-4 และ BERT ได้เข้ามามีบทบาทสำคัญในกระบวนการนี้ หนึ่งในวิธีการที่กำลังได้รับความสนใจคือการใช้ RAG (Retrieval-Augmented Generation) และ Few-Shot In-Context Learning เพื่อตรวจสอบข้อเท็จจริงอย่างมีประสิทธิภาพ RAG คืออะไร? RAG หรือ Retrieval-Augmented Generation เป็นเทคนิคที่ผสมผสานระหว่างการค้นหาข้อมูล (Retrieval) และการสร้างข้อความ (Generation) โดยโมเดลจะดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากแหล่งข้อมูลขนาดใหญ่ เช่น ฐานข้อมูลหรือเอกสารอ้างอิง แล้วนำมาสร้างเป็นคำตอบที่แม่นยำและน่าเชื่อถือ วิธีการนี้ช่วยให้โมเดลสามารถตอบคำถาม...

Heuristic-enhanced Candidates Selection Strategy สำหรับ GPTs ในการวิเคราะห์ความรู้สึกแบบ Few-Shot Aspect-Based Heuristic-enhanced Candidates Selection Strategy สำหรับ GPTs ในการวิเคราะห์ความรู้สึกแบบ Few-Shot Aspect-Based บทนำ ในยุคที่ข้อมูลข่าวสารมีปริมาณมหาศาล การวิเคราะห์ความรู้สึก (Sentiment Analysis) ถือเป็นเครื่องมือสำคัญในการทำความเข้าใจความคิดเห็นของผู้คนต่อผลิตภัณฑ์ บริการ หรือเหตุการณ์ต่าง ๆ โดยเฉพาะการวิเคราะห์ความรู้สึกแบบ Aspect-Based (ABSA) ซึ่งมุ่งเน้นไปที่การระบุความรู้สึกต่อแต่ละแง่มุม (Aspect) ของหัวข้อที่สนใจ อย่างไรก็ตาม การวิเคราะห์ความรู้สึกแบบ Few-Shot ซึ่งใช้ข้อมูลตัวอย่างเพียงเล็กน้อยในการฝึกโมเดล ยังคงเป็นความท้าทายใหญ่สำหรับโมเดลภาษาเช่น GPTs บทความนี้จะนำเสนอกลยุทธ์ Heuristic-enhanced Candidates Selection Strategy ที่ออกแบบมาเพื่อช่วยให้ GPTs สามารถจัดการกับงาน Few-Shot Aspect-Based Sentiment Analysis ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ความท้...