AI деменция: Предизвикателствата на генерираното от модели съдържание и неговото въздействие върху AI системите
Накратко
Изследователите са открили феномена на моделна деменция, който се отнася до необратими дефекти, които се появяват в моделите, когато опашките от оригиналното разпространение на съдържание изчезнат.
За да се запазят предимствата на моделите за обучение върху интернет данни, трябва да се намерят решения за смекчаване на потенциалната загуба на разпространение на оригинално съдържание.
Бързият напредък в AI технологията доведе до невероятни постижения в обработката на естествен език и генерирането на изображения. Големи езикови модели (LLM) като GPT-2, GPT-3 (.5) и GPT-4 са демонстрирали забележително представяне при различни езикови задачи, докато модели като ChatGPT са представили тези езикови възможности на широката общественост. Въпреки това, тъй като LLMs стават все по-разпространени и допринасят значително за езика, открит онлайн, изследователите откриха проблем, известен като „моделна деменция"
| Препоръчва се: OpenAI: ИИ може потенциално да навреди много на хората, но опитът да се спре прогресът не е опция |
В скорошна статия изследователите хвърлиха светлина върху феномена на моделна деменция, който се отнася до необратими дефекти, които възникват в моделите, когато опашките от оригиналното разпространение на съдържание изчезнат. Проучването показва, че използването на генерирано от модел съдържание по време на обучение може да доведе до това когнитивен спад в получените модели. Този ефект е наблюдаван при вариационни автоенкодери (VAE), смесени модели на Гаус (GMM) и LLM. Констатациите подчертават необходимостта от решаване на този проблем, за да се запазят ползите от тренировъчни модели върху широкомащабни данни, получени от интернет.
Изследователите предоставят теоретично разбиране на моделната деменция и демонстрират нейното разпространение в различни генеративни модели. Те твърдят, че това явление трябва да се приеме сериозно, за да се гарантира постоянната ефективност на моделите на обучение в екстензивно уеб данни. Тъй като LLM все повече допринасят за езика и съдържанието, достъпно онлайн, стойността на данните събрани от истински човешки взаимодействия със системите става още по-критично.
Въвеждането на stable diffusion, техника, която революционизира създаването на изображения от описателен текст, допълнително илюстрира въздействието на LLM при генерирането на съдържание. Проучването обаче предполага, че използването на генерирано от модел съдържание може да доведе до загуба на разпространение на съдържание в края, потенциално подкопавайки разнообразието и богатството на оригиналните данни.
Докато широкомащабните данни, извлечени от мрежата, предоставят ценна информация за човешките взаимодействия със системите, наличието на съдържанието, генерирано от LLMs, въвежда нови предизвикателства. Изследователите подчертават необходимостта от справяне с моделната деменция и намиране на решения, които запазват предимствата на моделите за обучение върху интернет данни, като същевременно смекчават потенциалната загуба на разпространение на оригинално съдържание.
Тъй като полето на ИИ продължава да се развива, за изследователите, разработчиците и политиците е от решаващо значение да са наясно с ограниченията и предизвикателствата, свързани с моделите за обучение върху генерирано от модели съдържание. Чрез разбиране и справяне с проблеми като моделна деменция, можем да гарантираме отговорно и ефективно използване на AI технологията в бъдеще.
Прочетете повече за AI:
Отказ от отговорност
В съответствие с Доверете се насоките на проекта, моля, имайте предвид, че предоставената на тази страница информация не е предназначена да бъде и не трябва да се тълкува като правен, данъчен, инвестиционен, финансов или каквато и да е друга форма на съвет. Важно е да инвестирате само това, което можете да си позволите да загубите, и да потърсите независим финансов съвет, ако имате някакви съмнения. За допълнителна информация предлагаме да се обърнете към правилата и условията, както и към страниците за помощ и поддръжка, предоставени от издателя или рекламодателя. MetaversePost се ангажира с точно, безпристрастно отчитане, но пазарните условия подлежат на промяна без предизвестие.
За автора
Дамир е ръководител на екип, продуктов мениджър и редактор в Metaverse Post, обхващащи теми като AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse и Web3- свързани полета. Статиите му привличат огромна аудитория от над милион потребители всеки месец. Изглежда, че е експерт с 10 години опит в SEO и дигитален маркетинг. Дамир е споменат в Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto и други публикации. Той пътува между ОАЕ, Турция, Русия и ОНД като дигитален номад. Дамир получава бакалавърска степен по физика, която според него му е дала уменията за критично мислене, необходими за успех в непрекъснато променящия се пейзаж на интернет.
Още статии
Дамир е ръководител на екип, продуктов мениджър и редактор в Metaverse Post, обхващащи теми като AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse и Web3- свързани полета. Статиите му привличат огромна аудитория от над милион потребители всеки месец. Изглежда, че е експерт с 10 години опит в SEO и дигитален маркетинг. Дамир е споменат в Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto и други публикации. Той пътува между ОАЕ, Турция, Русия и ОНД като дигитален номад. Дамир получава бакалавърска степен по физика, която според него му е дала уменията за критично мислене, необходими за успех в непрекъснато променящия се пейзаж на интернет.
