Metoda sokratejska w procesie trenowania AI

Nauka przez dialog już od starożytnych czasów uchodzi za skuteczne narzędzie zdobywania wiedzy i rozwoju intelektualnego.

Sokrates zasłynął właśnie dzięki praktyce angażowania swoich studentów w rozmowę, która miała prowokować do krytycznego myślenia, a także wydobywać na światło dzienne ukryte założenia i nowe koncepcje. Dzisiaj to podejście znamy jako metodę sokratejską.

W nieco bliższych nam czasach znani psycholodzy, jak Piaget czy Vygotsky, podkreślali znaczenie dialogu w rozwoju umiejętności poznawczych, tym samym kształtując nowy krajobraz teorii uczenia się. Teraz zaś starożytna mądrość sprawdza się na nowo w dziedzinie sztucznej inteligencji.

Współcześni badacze AI przyjmują koncepcję pracy z dialogiem do trenowania dużych modeli językowych, projektując rozmowy między różnymi LLM. W tym artykule przyjrzymy się bliżej nowym możliwościom, jakie pojawiają się w dziedzinie nauki, kiedy metoda sokratejska spotyka się ze światem sztucznej inteligencji. Być może uda nam się rzucić nieco światła na to, jak modele językowe w drodze dialogu rozwiązują niektóre z wyzwań, stojących na drodze do ich dalszego rozwoju.

Wyzwania w zakresie trenowania dużych modeli językowych (LLM)

Duże modele językowe szkoli się, by kończyły rozpoczęte zdania czy uzupełniały brakujące słowa. Nauka odbywa się mniej więcej na tych samych zasadach co w tradycyjnej szkole. Taka metoda szkoleniowa, w której nauczyciel jest przewodnikiem, wyposażyła LLM w imponujące umiejętności generowania i rozumienia języka. Umożliwiła też szybkie uczenie się metodą few-shot learning. Jednak okazuje się, że to podejście ma też kilka istotnych minusów.

W kontekście współczesnych modeli językowych, takich jak ChatGPT i jego następcy, jako podstawa szkolenia służą dane internetowe. Mówiąc proście, nauczyciele zajmujący się trenowaniem tych modelu opierają się głównie na danych uzyskanych z internetu.

Warto jednak wiedzieć, że jakość i precyzja języka z internetu często pozostawiają wiele do życzenia. Jako że LLM pozyskują wiedzę przefiltrowaną przez jednego nauczyciela i powielają jego odpowiedzi, ich rozumienie danego tematu może być zawężone, a czasem nawet błędne.

Ślepe zaufanie do nauczyciela, szczególnie jeśli opiera się on na danych internetowych, może prowadzić do generowania niepoprawnych, zafałszowanych, a nawet wewnętrznie sprzecznych informacji. To z kolei sprawia, że punkt widzenia modelu językowego staje się ograniczony i obciążony uprzedzeniami. Z tego powodu LLM zaczynają wprowadzać użytkownika w błąd, podając nieprawdziwe odpowiedzi i dochodząc do fałszywych wniosków.

Mądrość Sokratesa a zagwozdki AI

Chcąc odpowiedzieć na piętrzące się wyzwania, grupa naukowców z MIT swego czasu wdrożyła techniki metody sokratejskiej w obszarze najnowszych technologii.

Konkretnie mówiąc, wprowadzono strategię, w której inicjuje się rozmowę między kilkoma dużymi modelami językowymi. Ma ona doprowadzić do najlepszej możliwej odpowiedzi na zadane pytanie.

Takie podejście umożliwia ekspansywnym LLM zwiększenie zaangażowania w informacje i udoskonalenie procesów decyzyjnych. Oto kilka zalet metody sokratejskiej w porównaniu z tradycyjnym podejściem do nauczania:

• Różne perspektywy: W podejściu nauczyciel-uczeń LLM uczą się głównie z jednej perspektywy, co może prowadzić do zawężonego i potencjalnie błędnego zrozumienia. Wspólne uczenie się angażuje wiele LLM z różnymi danymi szkoleniowymi i punktami widzenia. Ta różnorodność może pomóc LLM w bardziej kompleksowym zrozumieniu różnych tematów i zagadnień, zmniejszając ryzyko uprzedzeń i nieścisłości.
• Kontrola jakości: Dane internetowe wykorzystywane do szkolenia LLM mogą różnić się jakością i dokładnością. Angażując LLM w debaty, można zidentyfikować i zakwestionować błędy i nieścisłości w danych szkoleniowych. LLM mogą sprawdzać fakty i weryfikować informacje między sobą podczas debat, co prowadzi do poprawy dokładności danych.
• Krytyczne myślenie: Debaty zachęcają do krytycznego myślenia i umiejętności rozumowania. Uczestnicy debat LLM muszą przedstawić dowody i logiczne argumenty na poparcie swoich tez. Promuje to głębsze zrozumienie tematu i może pomóc zmniejszyć ryzyko wyciągnięcia mylących lub nietypowych wniosków.
• Minimalizacja uprzedzeń: Modele trenowane przez jednego nauczyciela mogą odziedziczyć uprzedzenia obecne w danych źródłowych swojego nauczyciela. Wspólne uczenie się poprzez debatę może wydobyć na światło dzienne takie uprzedzenia i prowadzić do bardziej zrównoważonej, a przede wszystkim neutralnej perspektywy. LLM mogą wzajemnie kwestionować swoje uprzedzenia i pracować nad bardziej obiektywnym i bezstronnym zrozumieniem tematów.

Jak rozmawiają duże modele językowe?

Spróbujmy przyjrzeć się z bliska etapom takiej debaty, prowadzonej przez LLM. Załóżmy, że modele mają odpowiedzieć na pytanie: „Jakie konsekwencje dla środowiska ma używanie plastikowych torebek?” Dyskusja składać się będzie z czterech etapów.

Etap 1: Generowanie wstępnych odpowiedzi

W pierwszym kroku każdy model językowy niezależnie generuje własne wstępne odpowiedzi na zadane pytanie. Powstają one w oparciu o wyjściowy poziom wiedzy. Model A może na przykład sugerować: „Plastikowe torebki przyczyniają się do zanieczyszczenia oceanów”, podczas gdy model B mówi: „Produkcja plastikowych toreb uwalnia gazy cieplarniane”.

Etap2: Czytanie i krytyczna analiza

Gdy mamy już wstępne odpowiedzi, modele przechodzą do czytania i krytycznej analizy odpowiedzi uzyskanych od swoich rozmówców – czyli od LLM będącego ich partnerem w debacie. W naszym przykładzie model A ocenia odpowiedź modelu B, i odnotowuje, że jest ona prawdziwa, ale pomija kwestię zanieczyszczenia oceanów, o której z kolei jest mowa w jego własnej odpowiedzi.

Etap 3: Aktualizacja odpowiedzi

W oparciu o krytyczną analizę modelu A model B rewiduje własną odpowiedź na zadane pytanie o wpływ torebek plastikowych na środowisko. Modyfikuje zatem własną odpowiedź, która po tej analizie brzmi następująco: „Produkcja plastikowych torebek prowadzi do uwolnienia do atmosfery gazów cieplarnianych, a niewłaściwa utylizacja samych torebek może zanieczyszczać oceany”. Model B z kolei uwzględnia w swojej nowej odpowiedzi zarówno swój punkt widzenia, jak i słuszne krytyczne uwagi modelu A.

Etap 4: Powtórka w kilku rundach

Proces ten jest kontynuowany przez kilka rund, w których każdy model odpowiednio koryguje swoją odpowiedź i przekazuje informacje zwrotne na temat odpowiedzi innych. Ten iteracyjny cykl pozwala modelom udoskonalić swoje odpowiedzi w oparciu o zbiorowe spostrzeżenia całej grupy. Na koniec wszystkie LLM proponują skonsolidowaną odpowiedź, która uwzględnia wszystkie poruszone aspekty. W ten sposób uzyskuje się wszechstronną, świadomą odpowiedź, która minimalizuje potencjalne uprzedzenia i zwiększa dokładność.

W trakcie procesu wszystkie modele utrzymują wiele dróg rozumowania. Jeden model może na przykład skupić się na kwestii emisji gazów cieplarnianych, inny na zanieczyszczeniu oceanów, a jeszcze inny na ekonomicznych konsekwencjach zakazu produkcji plastikowych torebek. Zróżnicowane punkty widzenia pomagają w kompleksowym, wieloaspektowym zrozumieniu tematu.

Perspektywy i wyzwania

Poza zastosowaniem w modelach językowych, debata sokratejska może zostać rozszerzona na różnorodne modele o wyspecjalizowanych umiejętnościach. W trybie interaktywnej dyskusji modele mogą efektywnie współpracować w rozwiązywaniu problemów w wielu modalnościach, takich jak mowa, nagranie wideo lub tekst.

Choć metoda ta okazała się obiecująca, naukowcy przyznają, że ma ona pewne ograniczenia. Istniejące modele językowe mogą mieć trudności z przetwarzaniem bardzo długich kontekstów, a zdolności krytycznej analizy mogą wymagać dalszego udoskonalenia. Ponadto format debaty z wykorzystaniem wielu modeli, inspirowany interakcjami w grupie ludzkiej, pozostawia jeszcze wiele do życzenia. Należałoby bowiem uwzględnić bardziej złożone formy dyskusji, które przyczyniają się do inteligentnego zbiorowego podejmowania decyzji. Obszar ten stanowi ważny kierunek przyszłych badań.

Podsumowanie

Włączenie debaty sokratejskiej do procesu trenowania modeli językowych opartych na sztucznej inteligencji to istotny krok naprzód. Promując zróżnicowane punkty widzenia i zachęcając do krytycznego rozumowania, metoda ta nie tylko minimalizuje uprzedzenia, ale też przeciera szlaki do bardziej obiektywnych, rzeczowych, a przede wszystkim precyzyjnych odpowiedzi udzielanych w różnych formatach.

Choć metoda ma swoje niedociągnięcia i wymaga jeszcze sporo udoskonaleń, wygląda na to, że połączenie starożytnej mądrości z nowoczesną technologią jest niezwykle obiecujące.