Tag: AI學習

LLM（大型語言模型）的訓練過程涉及三個主要階段，每個階段的學習目標與技術方法皆有所不同。透過這些階段的訓練，模型能夠掌握語言規律、執行特定任務，並進一步提升其回應品質與人類偏好匹配度。此外，我們還可以從佛教智慧的角度來探討 LLM 訓練的公平性與多樣性，確保 AI 在應用中能夠真正發揮正向影響。 一、LLM 訓練的三個階段 1. 預訓練（Pre-training） 目標：學習語言的統計規律，包括詞彙、句法、語法及語義的關聯性，使其具備基本的語言能力。 方法： 學習內容： 2. 監督微調（Supervised Fine-tuning） 目標：讓模型學習特定任務，例如問答、摘要、翻譯、對話等，確保輸出符合人類期望的格式和內容。 方法： 學習內容： 3. 強化學習（Reinforcement Learning, RLHF） 目標：讓模型能夠評估自身輸出的質量，使其更符合人類偏好，提升準確性、連貫性及適當性。 方法： 學習內容： 二、LLM 訓練的挑戰與潛在偏見 LLM 的訓練可能導致慣性思維、固化思維、甚至偏見，這與訓練數據的來源、模型的參數設計、強化學習策略等因素息息相關。 1. 訓練數據的影響 LLM 的訓練數據可能來自不同來源，如書籍、新聞、社交媒體、政府文件等，這些數據並非中立，而可能帶有文化、政治、社會價值觀的偏見。 2. 模型參數與學習方式的限制 3. 強化學習（RLHF）的影響 RLHF 依賴人工標註者的偏好，可能導致模型在回應政治、文化等敏感話題時，偏向特定的價值觀。 三、如何提升 LLM 的公平性與多元視角？ 我們可以從佛教智慧的角度來探討 LLM 的公平性與多樣性，透過妙觀察智、平等性智、成所作智來減少偏見並提升模型的適應能力。 佛教智慧中的三種智 在佛教智慧中，**妙觀察智（Pratyavekṣa-jñāna）、平等性智（Samata-jñāna）、成所作智（Kṛtyānuṣṭhāna-jñāna）**這三種智慧代表不同層次的認知與行動能力。 這些例子顯示了事物的分類與價值判斷取決於不同的緣起條件。對於 LLM 來說，這種智慧能確保模型在回應不同文化、種族、性別相關問題時，保持公正與包容，避免過於單一或固化的視角。 這三種智不僅適用於人類的認知發展，也能為 LLM 的訓練提供一個有價值的框架。 如何以三種智面對 LLM […]