OpenAI ได้นำเสนอแนวทางแบบองค์รวมในการสร้างระบบจำแนกข้อความธรรมชาติที่มีความแข็งแกร่งและมีประโยชน์สำหรับการกลั่นกรองเนื้อหาในโลกแห่งความเป็นจริง ความสำเร็จของระบบดังกล่าวขึ้นอยู่กับห่วงโซ่ของขั้นตอนที่ออกแบบและดำเนินการอย่างรอบคอบ ซึ่งรวมถึงการออกแบบอนุกรมวิธานและการให้คำแนะนำในการติดป้ายกำกับ การควบคุมคุณภาพข้อมูล และไปป์ไลน์การเรียนรู้เชิงรุกเพื่อจับเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นได้ยาก รวมถึงวิธีการต่างๆ เพื่อทำให้โมเดลมีความแข็งแกร่งและหลีกเลี่ยงการเรียนรู้เกินพอดี
ระบบกลั่นกรองของเราได้รับการฝึกฝนให้ตรวจจับเนื้อหาที่ไม่พึงประสงค์ในหลายหมวดหมู่ รวมถึงเนื้อหาทางเพศ คำพูดแสดงความเกลียดชัง ความรุนแรง การทำร้ายตนเอง และการคุกคาม แนวทางนี้สามารถนำไปใช้ได้กับอนุกรมวิธานเนื้อหาที่หลากหลาย และสามารถสร้างตัวจำแนกเนื้อหาคุณภาพสูงที่เหนือกว่าโมเดลสำเร็จรูปได้
ผู้เขียน
Todor Markov, Chong Zhang, Sandhini Agarwal, Tyna Eloundou, Teddy Lee, Steven Adler, Angela Jiang, Lilian Weng
ศัพท์ที่ควรรู้
- Holistic approach – แนวทางแบบองค์รวมคือการมองปัญหาทั้งหมดในภาพรวม ไม่ใช่แค่ส่วนใดส่วนหนึ่ง
- Content taxonomies – อนุกรมวิธานเนื้อหาคือการจัดหมวดหมู่และโครงสร้างของประเภทเนื้อหาต่างๆ
- Active learning pipeline – ไปป์ไลน์การเรียนรู้เชิงรุกคือกระบวนการที่โมเดลเรียนรู้จากข้อมูลใหม่ๆ ที่มีความสำคัญสูง
- Overfitting – การเรียนรู้เกินพอดีคือภาวะที่โมเดลจดจำข้อมูลฝึกฝนมากเกินไปจนไม่สามารถนำไปใช้กับข้อมูลใหม่ได้
- Undesired content – เนื้อหาที่ไม่พึงประสงค์คือเนื้อหาที่ไม่เหมาะสมหรือเป็นอันตรายต่อแพลตฟอร์ม
ที่มา: OpenAI