បញ្ហា (The Problem)៖ ម៉ូដែលភាសាធំៗ (LLMs) និងម៉ូដែលភាសា-រូបភាព (VLMs) ជួបប្រទះការលំបាកក្នុងការរុករក (Exploration) ក្នុងបរិស្ថានធ្វើសេចក្តីសម្រេចចិត្តដោយសារតែភាពលំអៀងពីការបណ្តុះបណ្តាលជាមុន និងរង្វាន់កម្រមាន ដែលធ្វើឱ្យការកែសម្រួលម៉ូដែលតាមបែបពង្រឹង (RL fine-tuning) មានតម្លៃថ្លៃ និងមិនសូវមានប្រសិទ្ធភាព។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ អ្នកនិពន្ធធ្វើការវិភាគស៊ីជម្រៅលើក្របខ័ណ្ឌ VIPER និងស្នើឡើងនូវក្របខ័ណ្ឌគោលនយោបាយទ្វេ (Dual-policy framework) ដោយរួមបញ្ចូលនូវរង្វាន់ជំរុញការចង់ដឹងចង់ឃើញពីខាងក្នុង (Intrinsic curiosity rewards) និងអនុគមន៍អត្ថប្រយោជន៍មូលដ្ឋាន (Local utility function) ដើម្បីណែនាំការរុករក។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| GLAM-style policy extraction ការទាញយកគោលនយោបាយតាមបែប GLAM (ទស្សន៍ទាយសកម្មភាពផ្ទាល់ពី Prompt) |
មានលក្ខណៈសាមញ្ញ មានប្រសិទ្ធភាព និងស៊ីសង្វាក់គ្នាល្អជាមួយនឹងការកំណត់គំរូភាសាទូទៅ។ | មានកម្រិតក្នុងការផ្តល់ការពន្យល់បកស្រាយ (Interpretability) និងអាចជួបការលំបាកលើកិច្ចការដែលទាមទារការវែកញែកស្មុគស្មាញ និងមានលំដាប់លំដោយច្រើន។ | ផ្តល់ទំហំរុករក (Exploration space) តូចជាង និងងាយស្រួលគ្រប់គ្រង ប៉ុន្តែខ្វះហេតុផលច្បាស់លាស់មុនពេលសម្រេចចិត្ត។ |
| RL4VLM-style policy extraction ការទាញយកគោលនយោបាយតាមបែប RL4VLM (បង្កើតការពន្យល់ CoT មុននឹងធ្វើសកម្មភាព) |
ផ្តល់ការពន្យល់បកស្រាយបានល្អិតល្អន់ និងគាំទ្រការវែកញែកកម្រិតខ្ពស់សម្រាប់ការធ្វើសេចក្តីសម្រេចចិត្តវែងឆ្ងាយ (Long-horizon decision making)។ | ទាមទារថាមពលកុំព្យូទ័រខ្ពស់ខ្លាំង បង្កើតទំហំស្វែងរក (Search space) ដ៏ធំធេង និងងាយធ្វើឱ្យភ្នាក់ងារគាំងជាប់លើសកម្មភាពមិនត្រឹមត្រូវដដែលៗ។ | ធ្វើឱ្យការរុករក (Exploration) ក្លាយជាបញ្ហាប្រឈមធំ ដោយសារភ្នាក់ងារបរាជ័យក្នុងការឈានទៅដល់ស្ថានភាពថ្មីៗដោយសារសកម្មភាពមិនត្រឹមត្រូវ (Invalid actions)។ |
| Dual-Policy Prompting with Utility Function ការប្រើប្រាស់គោលនយោបាយទ្វេ (Dual-Policy) រួមជាមួយអនុគមន៍អត្ថប្រយោជន៍ (Utility Function) |
ជួយណែនាំការរុករកបានប្រសើរជាងមុនដោយផ្អែកលើចំណេះដឹងពីមុនរបស់ម៉ូដែល (Model priors) និងអនុញ្ញាតឱ្យមានការរៀនសូត្រពីអត្ថប្រយោជន៍នៃសកម្មភាពនីមួយៗ។ | នៅតែជួបប្រទះបញ្ហាអស្ថិរភាពនៅចុងបញ្ចប់នៃការបណ្តុះបណ្តាល និងងាយជួបប្រទះបញ្ហាផ្លាស់ប្តូរភាសាដោយឯកឯង (Language drift)។ | ការជំនួសមុខងារតម្លៃ (Value replacement) ដំណើរការបានល្អជាងការបង្កើនដង់ស៊ីតេរង្វាន់ (Reward densification) ក្នុងការប្រមូលគន្លងជោគជ័យ ប៉ុន្តែការបណ្តុះបណ្តាលនៅមិនទាន់មានស្ថិរភាព១០០%។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការបណ្តុះបណ្តាល និងកែសម្រួលម៉ូដែលភាសាធំៗ (LLMs) និងម៉ូដែលរូបភាព-ភាសា (VLMs) សម្រាប់ការរៀនតាមបែបពង្រឹង (Reinforcement Learning) ទាមទារធនធានកុំព្យូទ័រដ៏ធំសម្បើម ដែលអ្នកនិពន្ធបានបញ្ជាក់ថាការប្រើម៉ូដែលទំហំ 32B សម្រាប់ការបណ្តុះបណ្តាលផ្ទាល់គឺមានតម្លៃថ្លៃពេក (Computationally prohibitive)។
ការសិក្សានេះត្រូវបានធ្វើឡើងនៅក្នុងបរិស្ថានក្លែងធ្វើដោយប្រើប្រាស់ទិន្នន័យ និងចំណេះដឹងពីមុន (Pre-trained priors) របស់ LLMs និង VLMs ដែលភាគច្រើនមានប្រភពពីអត្ថបទ និងទិន្នន័យលោកខាងលិច។ សម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជា ការពឹងផ្អែកលើចំណេះដឹងដែលមានស្រាប់ទាំងនេះអាចនឹងមិនឆ្លុះបញ្ចាំងបានត្រឹមត្រូវពីបរិបទវប្បធម៌ រចនាសម្ព័ន្ធលំនៅដ្ឋាន និងរបៀបវារៈប្រចាំថ្ងៃរបស់ប្រជាជនខ្មែរឡើយ ដែលអាចនាំឱ្យភ្នាក់ងារ AI ធ្វើការសម្រេចចិត្តខុសគោលដៅ។
ថ្វីត្បិតតែបច្ចេកវិទ្យានេះស្ថិតក្នុងដំណាក់កាលស្រាវជ្រាវមូលដ្ឋាន ប៉ុន្តែបច្ចេកទេសណែនាំការរុករក (Guided exploration) សម្រាប់ភ្នាក់ងារបញ្ញាសិប្បនិម្មិត មានសក្តានុពលខ្ពស់សម្រាប់ស្វ័យប្រវត្តិកម្មនៅកម្ពុជាក្នុងពេលអនាគត។
សរុបមក ការយកបច្ចេកទេស RL លើ LLM មកប្រើប្រាស់នៅកម្ពុជា ទាមទារឱ្យមានការអភិវឌ្ឍម៉ូដែលភាសាខ្មែរផ្ទាល់ខ្លួន (Local fine-tuning) និងការបង្កើតបរិស្ថានក្លែងធ្វើដែលឆ្លុះបញ្ចាំងពីលក្ខខណ្ឌជាក់ស្តែងនៅក្នុងប្រទេស។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Sequential decision making | ដំណើរការដែលភ្នាក់ងារ AI ត្រូវធ្វើការសម្រេចចិត្តជាបន្តបន្ទាប់គ្នាពហុជំហាន ដើម្បីសម្រេចគោលដៅចុងក្រោយណាមួយ ដោយសកម្មភាពនីមួយៗនឹងជះឥទ្ធិពលផ្ទាល់ដល់លទ្ធផលនិងជម្រើសនៅជំហានបន្ទាប់។ | ដូចជាការលេងអុក ដែលការដើរកូនអុកមួយក្តាររបស់អ្នក នឹងជះឥទ្ធិពលដល់ការដើរនៅក្តារបន្ទាប់រហូតដល់ចប់ហ្គេម។ |
| Reinforcement learning (RL) | វិធីសាស្ត្របង្រៀន AI តាមរយៈការអនុវត្តជាក់ស្តែងដោយប្រើការសាកល្បងនិងកំហុស (trial-and-error) ដោយប្រព័ន្ធនឹងផ្តល់ជារង្វាន់ (Reward) នៅពេលវាធ្វើត្រូវ និងដករង្វាន់ពេលវាធ្វើខុស ដើម្បីឱ្យវារៀនស្វែងរកយុទ្ធសាស្ត្រដែលល្អបំផុត។ | ដូចជាការបង្ហាត់សត្វសុនខឱ្យចេះអង្គុយ ដោយឲ្យចំណីពេលវាធ្វើតាមបញ្ជា និងមិនឲ្យចំណីពេលវាមិនធ្វើតាមបញ្ជា។ |
| Proximal policy optimization (PPO) | ក្បួនដោះស្រាយមួយនៅក្នុងគំរូ RL ដែលជួយកំណត់ព្រំដែននៃការផ្លាស់ប្តូរចំណេះដឹងរបស់ AI មិនឱ្យផ្លាស់ប្តូរលឿនពេក ឬរំពេចពេកនៅរាល់ការធ្វើបច្ចុប្បន្នភាព ដើម្បីរក្សាស្ថិរភាពក្នុងការបណ្តុះបណ្តាលកុំឱ្យបរាជ័យ។ | ដូចជាការរៀនជិះកង់ដោយកែតម្រូវចង្កូតបន្តិចម្តងៗ ជាជាងការកាច់ចង្កូតខ្លាំងៗភ្លាមៗដែលអាចធ្វើឱ្យដួល។ |
| Chain-of-thought (CoT) | វិធីសាស្ត្រដែលតម្រូវឱ្យម៉ូដែល AI បង្កើតនិងបង្ហាញពីដំណើរការគិត ឬហេតុផលមួយជំហានម្តងៗ មុននឹងឈានដល់ការបញ្ចេញសកម្មភាព ឬចម្លើយចុងក្រោយ ដើម្បីបង្កើនភាពត្រឹមត្រូវក្នុងការវែកញែក។ | ដូចជាសិស្សដែលត្រូវសរសេរវិធីធ្វើលម្អិតនៅលើក្តារខៀន មុននឹងឆ្លើយលទ្ធផលចុងក្រោយនៃលំហាត់គណិតវិទ្យា។ |
| Intrinsic rewards | រង្វាន់លើកទឹកចិត្តដែលបង្កើតឡើងពីខាងក្នុងប្រព័ន្ធ (ដូចជាការជំរុញការចង់ដឹងចង់ឃើញ) ដើម្បីលើកទឹកចិត្តឱ្យ AI ហ៊ានសាកល្បងសកម្មភាពថ្មីៗ ឬស្ថានភាពប្លែកៗ នៅក្នុងបរិស្ថានដែលកម្រមានរង្វាន់ពិតប្រាកដបញ្ជាក់ពីភាពជោគជ័យ។ | ដូចជាក្មេងម្នាក់ដែលចូលចិត្តដោះរបស់ក្មេងលេងចេញពីគ្នាដើម្បីចង់ដឹងពីរបៀបដែលវាដំណើរការ ទោះបីជាគ្មាននរណាឲ្យស្ករគ្រាប់ជាប្រាក់រង្វាន់ក៏ដោយ។ |
| Behavioral cloning (BC) | ដំណាក់កាលបណ្តុះបណ្តាលដំបូងដែល AI សង្កេត និងរៀនចម្លងតាមដោយផ្ទាល់នូវសកម្មភាព ឬគន្លងដែលធ្វើដោយអ្នកជំនាញ (មនុស្ស ឬ AI កម្រិតខ្ពស់ផ្សេងទៀត) ដើម្បីយកធ្វើជាមូលដ្ឋានគ្រឹះមុននឹងវាអាចរៀនដោយខ្លួនឯង។ | ដូចជាកូនជាងរៀនឆ្លាក់ឈើ ដោយការសង្កេតនិងធ្វើតាមចលនាដៃរបស់គ្រូជាងមួយទល់នឹងមួយ។ |
| Value function | អនុគមន៍គណិតវិទ្យាដែល AI ប្រើដើម្បីវាយតម្លៃ ឬទស្សន៍ទាយថាតើស្ថានភាព (State) បច្ចុប្បន្នមួយមានសក្តានុពលកម្រិតណា ក្នុងការឈានទៅរកភាពជោគជ័យឬប្រមូលរង្វាន់បានច្រើននាពេលអនាគត។ | ដូចជាការមើលផែនទីដើម្បីវាយតម្លៃថា តើផ្លូវមួយណាមានសភាពល្អ និងអាចនាំយើងទៅដល់គោលដៅបានលឿនជាងគេ។ |
| Reward densification | បច្ចេកទេសបន្ថែមរង្វាន់តូចៗ (ឬសញ្ញាណែនាំបន្ថែម) តាមជំហាននីមួយៗនៃការអនុវត្ត ដើម្បីផ្តល់ជាព័ត៌មានដល់ AI ឱ្យដឹងថាវាដើរលើផ្លូវត្រូវ ជាជាងការរង់ចាំរង្វាន់ធំតែមួយនៅពេលវាធ្វើកិច្ចការចប់ជាស្ថាពរ។ | ដូចជាការដាក់សញ្ញាព្រួញនិងភ្លើងបំភ្លឺតាមផ្លូវរៀងរាល់១០០ម៉ែត្រម្តង ដើម្បីប្រាប់អ្នកដំណើរថាកំពុងដើរត្រូវផ្លូវ ជាជាងរង់ចាំប្រាប់នៅពេលទៅដល់គោលដៅតែម្តង។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
