AI Demens: Udfordringerne ved modelgenereret indhold og dets indvirkning på AI-systemer
Kort sagt
Forskere har afdækket fænomenet modeldemens, som refererer til de irreversible defekter, der opstår i modeller, når halen af den oprindelige indholdsfordeling forsvinder.
For at bevare fordelene ved træningsmodeller på internetdata skal der findes løsninger til at afbøde det potentielle tab af originalt indholdsdistribution.
De hurtige fremskridt inden for AI-teknologi har frembragt utrolige resultater inden for naturlig sprogbehandling og billedgenerering. Store sprogmodeller (LLM'er) kan lide GPT-2, GPT-3 (.5), og GPT-4 har demonstreret bemærkelsesværdig præstation på tværs af forskellige sprogopgaver, mens modeller som f.eks ChatGPT har introduceret disse sproglige muligheder for den brede offentlighed. Men efterhånden som LLM'er bliver mere udbredte og bidrager væsentligt til det sprog, der findes online, har forskere afsløret et problem kendt som "model demens".
I en nylig artikel belyser forskere fænomenet modeldemens, som refererer til de irreversible defekter, der opstår i modeller, når halen af den originale indholdsfordeling forsvinder. Undersøgelsen peger på, at brug af modelgenereret indhold under træning kan føre til dette kognitiv tilbagegang i de resulterende modeller. Denne effekt er blevet observeret i variationsautoencodere (VAE'er), Gaussiske blandingsmodeller (GMM'er) og LLM'er. Resultaterne understreger behovet for at løse dette problem for at bevare fordelene ved træningsmodeller på data i stor målestok hentet fra internettet.
Forskerne giver en teoretisk forståelse af modeldemens og demonstrerer dens udbredelse på tværs af forskellige generative modeller. De hævder, at dette fænomen skal tages alvorligt for at sikre den fortsatte effektivitet af træningsmodeller på omfattende webdata. Da LLM'er i stigende grad bidrager til sproget og indholdet, der er tilgængeligt online, vil værdien af data indsamlet fra ægte menneskelige interaktioner med systemer bliver endnu mere kritisk.
Indførelsen af stable diffusion, en teknik der revolutionerede billedskabelse fra beskrivende tekst, yderligere eksemplificerer virkningen af LLM'er i generering af indhold. Undersøgelsen tyder dog på, at brug af modelgenereret indhold kan forårsage tab af tail-end indholdsdistribution, hvilket potentielt eroderer mangfoldigheden og rigdommen af de originale data.
Mens store data skrabet fra nettet giver værdifuld indsigt i menneskelig interaktion med systemer, er tilstedeværelsen af indhold genereret af LLM'er introducerer nye udfordringer. Forskerne understreger behovet for at adressere modeldemens og finde løsninger, der bevarer fordelene ved træningsmodeller på internetdata og samtidig mindsker det potentielle tab af originalt indholdsdistribution.
Efterhånden som AI-området fortsætter med at udvikle sig, er det afgørende for forskere, udviklere og politiske beslutningstagere at være opmærksomme på de begrænsninger og udfordringer, der er forbundet med træningsmodeller om modelgenereret indhold. Ved at forstå og behandle problemer som modeldemens kan vi sikre en ansvarlig og effektiv brug af AI-teknologi i fremtiden.
Læs mere om AI:
Ansvarsfraskrivelse
I tråd med den Trust Project retningslinjer, bemærk venligst, at oplysningerne på denne side ikke er beregnet til at være og ikke skal fortolkes som juridiske, skattemæssige, investeringsmæssige, finansielle eller nogen anden form for rådgivning. Det er vigtigt kun at investere, hvad du har råd til at tabe, og at søge uafhængig finansiel rådgivning, hvis du er i tvivl. For yderligere information foreslår vi at henvise til vilkårene og betingelserne samt hjælpe- og supportsiderne fra udstederen eller annoncøren. MetaversePost er forpligtet til nøjagtig, objektiv rapportering, men markedsforholdene kan ændres uden varsel.
Om forfatteren
Damir er teamleder, produktchef og redaktør på Metaverse Post, der dækker emner som AI/ML, AGI, LLM'er, Metaverse og Web3-relaterede felter. Hans artikler tiltrækker et massivt publikum på over en million brugere hver måned. Han ser ud til at være en ekspert med 10 års erfaring i SEO og digital markedsføring. Damir er blevet nævnt i Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto og andre publikationer. Han rejser mellem UAE, Tyrkiet, Rusland og SNG som en digital nomade. Damir tog en bachelorgrad i fysik, som han mener har givet ham de kritiske tænkningskompetencer, der er nødvendige for at få succes i internettets evigt skiftende landskab.
Flere artikler
Damir er teamleder, produktchef og redaktør på Metaverse Post, der dækker emner som AI/ML, AGI, LLM'er, Metaverse og Web3-relaterede felter. Hans artikler tiltrækker et massivt publikum på over en million brugere hver måned. Han ser ud til at være en ekspert med 10 års erfaring i SEO og digital markedsføring. Damir er blevet nævnt i Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto og andre publikationer. Han rejser mellem UAE, Tyrkiet, Rusland og SNG som en digital nomade. Damir tog en bachelorgrad i fysik, som han mener har givet ham de kritiske tænkningskompetencer, der er nødvendige for at få succes i internettets evigt skiftende landskab.
