Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như GPT-3 và GPT-4 hoạt động dựa trên việc dự đoán từ ngữ hoặc chữ cái tiếp theo dựa trên ngữ cảnh của đầu vào. Điều này ảnh hưởng đến khả năng suy luận và “tư duy” của các mô hình này theo một số cách sau:
1. Suy luận dựa trên mẫu (Pattern-Based Inference)
LLM sử dụng các mẫu đã học từ dữ liệu đào tạo để tạo ra các dự đoán về từ tiếp theo. Điều này có nghĩa là khả năng suy luận của chúng chủ yếu dựa trên xác suất thống kê và các mẫu ngữ cảnh quen thuộc hơn là lý luận logic thực sự. Kết quả là các mô hình này có thể tạo ra văn bản trông có vẻ hợp lý nhưng không thực sự hiểu ngữ nghĩa sâu sắc hoặc lý luận logic.
2. Giới hạn trong việc hiểu ngữ cảnh sâu
Mặc dù các mô hình LLM có thể xử lý và tạo ra văn bản với ngữ cảnh ngắn hạn rất tốt, chúng vẫn gặp khó khăn với ngữ cảnh dài hạn hoặc các khái niệm phức tạp yêu cầu kiến thức nền tảng sâu rộng. Điều này hạn chế khả năng của chúng trong việc thực hiện suy luận logic phức tạp hoặc phân tích sâu rộng.
3. Thiếu khả năng tự nhận thức và hiểu biết thực sự
LLM không có khả năng tự nhận thức hoặc hiểu biết thực sự về thế giới. Chúng chỉ đơn giản là xử lý các mẫu ngữ cảnh và xác suất từ dữ liệu đã học. Do đó, mặc dù có thể tạo ra văn bản phức tạp, chúng không thực sự hiểu ý nghĩa hoặc có khả năng suy nghĩ độc lập như con người.
4. Tạo ra nội dung hợp lý dựa trên xác suất
LLM có khả năng tạo ra văn bản có vẻ hợp lý và liên quan dựa trên các xác suất học được từ dữ liệu đào tạo. Tuy nhiên, điều này có nghĩa là chúng có thể tạo ra những câu trả lời sai hoặc không chính xác nếu các mẫu dữ liệu mà chúng dựa vào không đủ phù hợp với câu hỏi cụ thể hoặc ngữ cảnh.
5. Khả năng tổng quát hóa
LLM có thể tổng quát hóa thông tin từ dữ liệu đào tạo để tạo ra các dự đoán về các ngữ cảnh mới. Tuy nhiên, khả năng này vẫn bị giới hạn bởi chất lượng và phạm vi của dữ liệu đào tạo ban đầu. Điều này ảnh hưởng đến khả năng của chúng trong việc suy luận và đưa ra các câu trả lời chính xác trong các ngữ cảnh mới hoặc không quen thuộc.
Tóm lại,
Các mô hình LLM như GPT-3 và GPT-4 dựa vào việc dự đoán từ ngữ tiếp theo để tạo ra văn bản, điều này giới hạn khả năng suy luận và “tư duy” của chúng. Chúng có thể xử lý và tạo ra văn bản hợp lý trong ngữ cảnh ngắn hạn, nhưng gặp khó khăn với các khái niệm phức tạp và ngữ cảnh dài hạn, đồng thời thiếu khả năng tự nhận thức và hiểu biết thực sự.
Nguồn: https://a1grow.com/blogs/news/chatgpt-noi-ve-kha-nang-suy-luan-va-tu-duy-cua-chinh-minh