Numero ng Episode: L016

Pamagat: LLM Council: Bakit Mas Matalino ang Maraming AI Kaysa sa Isa?

Naniniwala ka ba agad sa sagot ng ChatGPT? Sa episode na ito, hihimayin natin ang konsepto ng LLM Council—isang rebolusyonaryong paraan para makuha ang pinaka-accurate at balanseng sagot mula sa Artificial Intelligence. Ang ideyang ito ay nagsimula bilang isang "fun Saturday hack" ni Andrej Karpathy (dating Head of AI sa Tesla at co-founder ng OpenAI) na ngayon ay nagpapabago sa mundo ng AI governance at decision-making.

Bakit delikado ang umasa sa iisang AI lang? Ang pagtatanong sa isang LLM lang (gaya ng GPT-4, Claude, o Gemini) ay itinuturing na isang "single point of failure". Ayon sa pananaliksik ng IBM at iba pang eksperto, ang mga AI ay may kani-kaniyang blind spots at biases:

• Self-enhancement Bias: Mas gusto ng isang AI ang sarili nitong sagot kaysa sa gawa ng iba.

• Verbosity Bias: Minsan, inaakala nating mas maganda ang sagot dahil lang mas mahaba ito.

• Position Bias: Naaapektuhan ang desisyon ng AI depende sa pagkakasunod-sunod ng mga opsyon.

Ang Solusyon: Ang 4-Stage Process ng LLM Council Sa halip na isang diktador na AI, ang LLM Council ay gumagana na parang isang digital board of directors. Narito ang proseso:

1. Stage 1: First Opinions – Sabay-sabay na sasagutin ng iba’t ibang models (gaya ng Claude 3.5, GPT-4o, at Gemini) ang iyong tanong nang hindi nagkakakitaan ng sagot.

2. Stage 2: Anonymous Review – Susuriin at ira-rank ng mga AI ang sagot ng bawat isa nang hindi alam kung kanino galing ang bawat response (anonymized) para maiwasan ang paboritismo.

3. Stage 3: Critique – Dito nagiging "ruthless" ang mga models; hahanapan nila ng butas, lohika, o halluncination ang mga argumento ng isa’t isa.

4. Stage 4: Chairman Synthesis – Isang designated na "Chairman" model ang maglalagom ng buong debate para ibigay sa iyo ang final, battle-tested na sagot.

Bakit ito mahalaga para sa mga Pinoy Entrepreneurs at Devs? Mula sa pag-validate ng mga mahalagang business strategy, pag-check ng mga legal contracts, hanggang sa automated code reviews, ang LLM Council ay nagbibigay ng antas ng tiwala na hindi kayang ibigay ng isang model lang. Bagama't mas malaki ang konsumo nito sa tokens (mga 5x), ang gastos na 5 to 20 cents (mga 3 hanggang 12 pesos) para sa isang "council meeting" ay napakaliit kumpara sa ROI ng isang tamang desisyon.

Ano ang matututunan mo sa episode na ito?

• Paano gamitin ang OpenRouter para ma-access ang maraming models nang sabay-sabay.

• Ang paggamit ng mga open-source platforms gaya ng Council (chain-ml) para sa enterprise-grade quality control.

• Paano i-setup ang sarili mong council gamit ang Cursor IDE kahit hindi ka marunong mag-code.

• Ang konsepto ng Collective Constitutional AI (CCAI) para masiguradong ang AI ay sumusunod sa mga pampublikong values.

Huwag magpaloko sa isang AI lang. Alamin kung paano gagamitin ang kolaborasyon at debate ng mga makina para sa iyong ikatitibay.

(Tandaan: Ang episode na ito ng podcast ay ginawa sa tulong at pagbubuo mula sa Google's NotebookLM.)