ด้วยการพัฒนาอย่างรวดเร็วของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) มีผลกระทบต่อสังคมอย่างลึกซึ้งมากขึ้น วิธีการตรวจสอบให้แน่ใจว่าเครื่องมืออันทรงพลังเหล่านี้สอดคล้องกับค่านิยมของมนุษย์กลายเป็นทิศทางการวิจัยที่สำคัญ บทความนี้จะแนะนำวิธีการใหม่ที่เรียกว่า OPO ซึ่งสามารถจัดแนวค่าของโมเดลขนาดใหญ่แบบเรียลไทม์โดยไม่ต้องฝึกโมเดลใหม่ วิธีการนี้ง่ายและใช้งานง่าย เหมาะสำหรับโมเดลขนาดใหญ่ทั้งแบบปิดและแบบโอเพ่นซอร์ส และให้ความก้าวหน้าที่ก้าวหน้าในการวางแนวของมาตรฐานทางกฎหมายและจริยธรรม
ด้วยการพัฒนาเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ โมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่นำเสนอโดย GPT-4 กำลังส่งผลกระทบอย่างลึกซึ้งต่อสังคมด้วยความสามารถอันทรงพลัง วิธีการใหม่ OPO ไม่จำเป็นต้องฝึกอบรมโมเดลใหม่ การจัดตำแหน่งค่าแบบไดนามิกแบบเรียลไทม์ และวิธีการจัดตำแหน่งนั้นสะดวกและรวดเร็ว นักวิจัยใช้วิธีการ OPO เพื่อจัดแบบจำลองขนาดใหญ่ให้สอดคล้องกับมาตรฐานทางกฎหมายและจริยธรรม ปัญหาด้านความปลอดภัยของโมเดลขนาดใหญ่นั้นมีความสำคัญ ความก้าวหน้าที่เกิดขึ้นในการจัดตำแหน่งค่าแบบไดนามิกแบบเรียลไทม์ เป็นผลให้วิธี OPO ไม่ต้องการการฝึกอบรมและใช้ได้กับทั้งโอเพ่นซอร์สขนาดใหญ่และโอเพ่นซอร์ส โมเดล รหัส OPO ได้รับการเผยแพร่สู่สาธารณะบน GitHub และนักวิจัยได้สร้างเกณฑ์มาตรฐานการทดสอบสามรายการที่มีคำอธิบายประกอบโดยมนุษย์ และเกณฑ์มาตรฐานการทดสอบสองรายการที่สร้างขึ้นโดยอัตโนมัติโดยแบบจำลอง
การเกิดขึ้นของวิธี OPO ทำให้เกิดแนวคิดใหม่ในการแก้ปัญหาการจัดตำแหน่งค่าของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ และประสิทธิภาพและการนำไปประยุกต์ใช้ก็สมควรได้รับความสนใจ ในอนาคต วิธีการอย่าง OPO อาจกลายเป็นเครื่องมือสำคัญในการรับรองการพัฒนา AI ที่ปลอดภัยและเชื่อถือได้ โอเพ่นซอร์สของวิธีการนี้ยังส่งเสริมความร่วมมือระหว่างนักวิชาการและอุตสาหกรรมเพื่อร่วมกันส่งเสริมการพัฒนาเทคโนโลยี AI ที่ดี