บทความนี้นำเสนอการทบทวนวรรณกรรมที่ครอบคลุมสำหรับการใช้แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ในแง่มุมต่างๆ ของการตรวจสอบการทำงาน แม้จะมีความก้าวหน้าที่น่าหวังจากเทคโนโลยีใหม่นี้ แต่สิ่งสำคัญคือต้องตระหนักถึงข้อจำกัดโดยธรรมชาติของ LLM โดยเฉพาะอย่างยิ่งภาพหลอนที่อาจนำไปสู่การคาดการณ์ที่ไม่ถูกต้อง เพื่อให้มั่นใจในคุณภาพของเอาต์พุต LLM ขอแนะนำกระบวนทัศน์การป้องกันสี่ประการ สุดท้ายนี้ บทความนี้จะสรุปแนวโน้มที่สังเกตได้ของการพัฒนา LLM และแสดงออกถึงการมองโลกในแง่ดีเกี่ยวกับการใช้งานในวงกว้างในการตรวจสอบ
กระบวนทัศน์ของ LLM สำหรับการตรวจสอบการทำงาน
โมเดลภาษาถือเป็นโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง (ML) ประเภทที่สำคัญที่สุดที่ใช้สำหรับการตรวจสอบการทำงาน กระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับการจัดการข้อมูลที่เป็นข้อความหลายรูปแบบ รวมถึงข้อกำหนด ซอร์สโค้ด แผนการทดสอบ ม้านั่งทดสอบ บันทึก และรายงาน เนื้อหาต้นฉบับส่วนใหญ่ประกอบด้วยภาษาธรรมชาติ ภาษาธรรมชาติควบคุม หรือภาษาโปรแกรม ดังนั้น การใช้แบบจำลองภาษาอย่างมีประสิทธิภาพจึงมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการประยุกต์ใช้ AI/ML ในการตรวจสอบการทำงาน
แม้จะมีความก้าวหน้าที่น่าหวังเหล่านี้ที่นำเสนอโดยเทคโนโลยีใหม่นี้ แต่สิ่งสำคัญคือต้องตระหนักถึงข้อจำกัดโดยธรรมชาติของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ที่นำไปสู่การทำนายที่ไม่ถูกต้อง โดยเฉพาะอย่างยิ่ง เราขอเตือนไม่ให้ใช้เอาต์พุตดิบของ LLM โดยตรงในการตรวจสอบ
เพื่อตอบโต้ข้อจำกัดและปฏิบัติตามคำมั่นสัญญา ผู้เขียนขอแนะนำกระบวนทัศน์การปกป้องสี่ประการเพื่อให้มั่นใจในคุณภาพของผลลัพธ์ LLM:
- ประตู/รั้วคุณภาพ
- วงจรป้อนกลับตรวจสอบตนเอง
- ตัวแทนภายนอก
- ห่วงโซ่แห่งความคิด
อ่านเพิ่มเติมคลิก โปรดคลิกที่นี่เพื่ออ่านรายละเอียดเพิ่มเติม.
- เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตESG. คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
- ที่มา: https://semiengineering.com/paradigms-of-large-language-model-applications-in-functional-verification/
