ความน่าเชื่อถือและความปลอดภัยของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ได้รับความสนใจเพิ่มมากขึ้น การวิจัยล่าสุดได้เปิดเผยข้อบกพร่องที่อาจเกิดขึ้นใน LLM เช่น การทำซ้ำข้อมูลที่เป็นอันตราย และความขัดแย้งเชิงตรรกะ ปัญหาเหล่านี้ก่อให้เกิดความท้าทายร้ายแรงต่อการประยุกต์ใช้และการพัฒนา LLM และจำเป็นต้องมีการวิจัยและปรับปรุงเพิ่มเติม บทความนี้จะเน้นไปที่การศึกษาเกี่ยวกับ ChatGPT ที่ดำเนินการโดยมหาวิทยาลัยวอเตอร์ลูในแคนาดา ซึ่งพบว่า ChatGPT ได้ให้ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องที่เป็นอันตรายและความขัดแย้งในตนเองซ้ำแล้วซ้ำเล่าในการตอบคำถาม และให้การวิเคราะห์เชิงลึกเกี่ยวกับสาเหตุและผลกระทบ
การวิจัยล่าสุดพบว่าโมเดลภาษาขนาดใหญ่ เช่น ChatGPT ของ OpenAI มักจะประสบปัญหาจากข้อมูลที่ผิดที่เป็นอันตรายซ้ำๆ นักวิจัยจากมหาวิทยาลัยวอเตอร์ลูในแคนาดาได้ทำการทดสอบความสามารถในการทำความเข้าใจของ ChatGPT อย่างเป็นระบบ และพบว่า GPT-3 มีความขัดแย้งในคำตอบและมีข้อมูลที่ผิดที่เป็นอันตรายซ้ำๆ พวกเขาใช้เทมเพลตแบบสำรวจที่แตกต่างกันและถามข้อความที่แตกต่างกันมากกว่า 1,200 รายการเพื่อค้นหาปัญหาผลการศึกษาครั้งนี้เน้นย้ำถึงความท้าทายที่โมเดลภาษาขนาดใหญ่ต้องเผชิญในการใช้งานจริง และยังให้ข้อมูลอ้างอิงที่สำคัญสำหรับการปรับปรุงความน่าเชื่อถือและความปลอดภัยของ LLM ในอนาคต การวิจัยเพิ่มเติมควรมุ่งเน้นไปที่วิธีการลดข้อมูลที่เป็นอันตรายและข้อผิดพลาดเชิงตรรกะในเอาท์พุต LLM เพื่อให้มั่นใจถึงการใช้งานที่ปลอดภัยและเชื่อถือได้ในด้านต่างๆ หวังว่าการวิจัยในอนาคตจะสามารถค้นหาวิธีแก้ปัญหาที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น และปรับปรุงคุณภาพและความปลอดภัยของ LLM