AI Demans: Model tərəfindən yaradılan məzmunun çətinlikləri və onun AI sistemlərinə təsiri
Qısaca
Tədqiqatçılar orijinal məzmun paylanmasının quyruqları yox olduqda modellərdə baş verən geri dönməz qüsurlara aid olan model demensiya fenomenini aşkar etdilər.
İnternet məlumatlarında təlim modellərinin faydalarını qorumaq üçün orijinal məzmun paylanmasının potensial itkisini azaltmaq üçün həllər tapılmalıdır.
Süni intellekt texnologiyasındakı sürətli irəliləyişlər təbii dilin işlənməsi və təsvirin yaradılmasında inanılmaz nailiyyətlər gətirib. Böyük dil modelləri (LLM) kimi GPT-2, GPT-3 (.5) və GPT-4 kimi modellər isə müxtəlif dil tapşırıqları üzrə əla performans nümayiş etdirmişlər ChatGPT bu dil imkanlarını geniş ictimaiyyətə təqdim etdilər. Bununla belə, LLM-lər daha çox yayıldıqca və onlayn tapılan dilə əhəmiyyətli dərəcədə töhfə verdikcə, tədqiqatçılar “adlı bir problemi aşkar etdilər.model demans".
| Tövsiyə edilir: OpenAI: Süni intellekt insanlara potensial olaraq çox zərər verə bilər, lakin irəliləyişi dayandırmağa çalışmaq bir seçim deyil |
Son məqalədə tədqiqatçılar orijinal məzmun paylanmasının quyruqları yox olduqda modellərdə baş verən geri dönməz qüsurlara istinad edən model demensiya fenomeninə işıq salırlar. Tədqiqat göstərir ki, təlim zamanı model tərəfindən yaradılan məzmundan istifadə buna səbəb ola bilər ortaya çıxan modellərdə koqnitiv tənəzzül. Bu təsir variasiya avtokodlayıcılarında (VAE), Qauss qarışıq modellərində (GMM) və LLM-lərdə müşahidə edilmişdir. Tapıntılar, faydalarını qorumaq üçün bu problemin həll edilməsi lazım olduğunu vurğulayır təlim modelləri internetdən əldə edilən geniş miqyaslı məlumatlar üzərində.
Tədqiqatçılar model demans haqqında nəzəri anlayış təqdim edir və onun müxtəlif növlərdə yayılmasını nümayiş etdirirlər generativ modellər. Onlar iddia edirlər ki, geniş təlim modelləri üzərində davamlı effektivliyi təmin etmək üçün bu fenomen ciddi qəbul edilməlidir. veb məlumatları. LLM-lər onlayn mövcud olan dil və məzmuna getdikcə daha çox töhfə verdikcə, məlumatların dəyəri həqiqi insan qarşılıqlı əlaqəsindən toplanmışdır sistemləri ilə daha da kritik olur.
Təqdimat stable diffusion, təsvirin yaradılmasında inqilab edən bir texnika təsviri mətn, məzmun yaratmaqda LLM-lərin təsirini daha da nümunə göstərir. Bununla belə, tədqiqat göstərir ki, model tərəfindən yaradılan məzmundan istifadə son məzmunun paylanmasının itirilməsinə səbəb ola bilər, potensial olaraq orijinal məlumatların müxtəlifliyini və zənginliyini poza bilər.
İnternetdən çıxarılan geniş miqyaslı məlumatlar insanların sistemlərlə qarşılıqlı əlaqəsi haqqında dəyərli anlayışlar təmin etsə də, LLM-lər tərəfindən yaradılan məzmun yeni problemlər təqdim edir. Tədqiqatçılar model demensiyasına diqqət yetirmək və orijinal məzmun paylanmasının potensial itkisini azaldaraq internet məlumatlarında təlim modellərinin faydalarını qoruyan həllər tapmağın vacibliyini vurğulayırlar.
Süni intellekt sahəsi inkişaf etməyə davam etdikcə, tədqiqatçılar, tərtibatçılar və siyasətçilər üçün model tərəfindən yaradılan məzmun üzrə təlim modelləri ilə bağlı məhdudiyyətlər və çətinliklərdən xəbərdar olmaq çox vacibdir. Model demans kimi problemləri başa düşmək və həll etməklə, biz gələcəkdə AI texnologiyasının məsuliyyətli və effektiv istifadəsini təmin edə bilərik.
AI haqqında daha çox oxuyun:
Məsuliyyətdən imtina
uyğun olaraq Güvən Layihəsi qaydaları, lütfən nəzərə alın ki, bu səhifədə təqdim olunan məlumat hüquqi, vergi, investisiya, maliyyə və ya hər hansı digər məsləhət forması kimi təfsir edilməməlidir və təfsir edilməməlidir. Yalnız itirə biləcəyiniz şeyə investisiya qoymaq və hər hansı bir şübhəniz varsa, müstəqil maliyyə məsləhətləri axtarmaq vacibdir. Əlavə məlumat üçün biz emitent və ya reklamçı tərəfindən təmin edilən şərtlər və şərtlərə, həmçinin yardım və dəstək səhifələrinə müraciət etməyi təklif edirik. MetaversePost dəqiq, qərəzsiz hesabat verməyə sadiqdir, lakin bazar şərtləri xəbərdarlıq edilmədən dəyişdirilə bilər.
Müəllif haqqında
Damir komanda rəhbəri, məhsul meneceri və redaktordur Metaverse Post, AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse və kimi mövzuları əhatə edir Web3- əlaqəli sahələr. Onun məqalələri hər ay bir milyondan çox istifadəçinin kütləsini cəlb edir. O, SEO və rəqəmsal marketinq sahəsində 10 illik təcrübəyə malik mütəxəssis kimi görünür. Damirin adı Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto və digər nəşrlər. O, rəqəmsal köçəri kimi BƏƏ, Türkiyə, Rusiya və MDB arasında səyahət edir. Damir fizika üzrə bakalavr dərəcəsi qazandı və onun fikrincə, bu, ona internetin daim dəyişən mənzərəsində uğur qazanmaq üçün lazım olan tənqidi düşünmə bacarıqlarını verdi.
Ətraflı məqalələr
Damir komanda rəhbəri, məhsul meneceri və redaktordur Metaverse Post, AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse və kimi mövzuları əhatə edir Web3- əlaqəli sahələr. Onun məqalələri hər ay bir milyondan çox istifadəçinin kütləsini cəlb edir. O, SEO və rəqəmsal marketinq sahəsində 10 illik təcrübəyə malik mütəxəssis kimi görünür. Damirin adı Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto və digər nəşrlər. O, rəqəmsal köçəri kimi BƏƏ, Türkiyə, Rusiya və MDB arasında səyahət edir. Damir fizika üzrə bakalavr dərəcəsi qazandı və onun fikrincə, bu, ona internetin daim dəyişən mənzərəsində uğur qazanmaq üçün lazım olan tənqidi düşünmə bacarıqlarını verdi.
