AI demencija: Izazovi sadržaja generiranog modelom i njegov utjecaj na AI sustave
Ukratko
Istraživači su otkrili fenomen demencije modela, koji se odnosi na nepovratne nedostatke koji se javljaju u modelima kada nestanu repovi izvorne distribucije sadržaja.
Kako bi se očuvale prednosti modela obuke na internetskim podacima, moraju se pronaći rješenja za ublažavanje potencijalnog gubitka izvorne distribucije sadržaja.
Brzi napredak tehnologije umjetne inteligencije donio je nevjerojatna postignuća u obradi prirodnog jezika i stvaranju slika. Veliki jezični modeli (LLM) poput GPT-2, GPT-3 (.5) i GPT-4 pokazali su izvanrednu izvedbu u različitim jezičnim zadacima, dok modeli kao što su ChatGPT predstavili ove jezične sposobnosti široj javnosti. Međutim, kako LLM postaje sve rašireniji i značajno pridonosi jeziku koji se nalazi na internetu, istraživači su otkrili zabrinjavajući problem poznat kao "model demencije".
| Preporučena: OpenAI: AI potencijalno može učiniti mnogo štete ljudima, ali pokušaj zaustavljanja napretka nije opcija |
U nedavnom članku istraživači su rasvijetlili fenomen demencije modela, koji se odnosi na nepovratne nedostatke koji se javljaju u modelima kada nestanu repovi izvorne distribucije sadržaja. Studija pokazuje da korištenje sadržaja generiranog modelom tijekom treninga može dovesti do toga kognitivni pad u rezultirajućim modelima. Taj je učinak primijećen u varijacijskim autokoderima (VAE), Gaussovim modelima mješavine (GMM) i LLM-ovima. Nalazi naglašavaju potrebu rješavanja ovog problema kako bi se očuvale prednosti modeli treninga na velikim podacima dobivenim s interneta.
Istraživači daju teoretsko razumijevanje modela demencije i demonstriraju njezinu prevalenciju u raznim slučajevima generativni modeli. Tvrde da se ovaj fenomen mora shvatiti ozbiljno kako bi se osigurala kontinuirana učinkovitost modela obuke na ekstenzivnom web podataka. Kako LLM sve više doprinose jeziku i sadržaju dostupnom na mreži, vrijednost podataka prikupljeni iz istinskih ljudskih interakcija sa sustavima postaje još kritičnije.
Uvođenje stable diffusion, tehnika koja je revolucionirala stvaranje slika iz opisni tekst, dodatno ilustrira utjecaj LLM-a u stvaranju sadržaja. Međutim, studija sugerira da korištenje sadržaja generiranog modelom može uzrokovati gubitak krajnje distribucije sadržaja, potencijalno narušavajući raznolikost i bogatstvo izvornih podataka.
Dok podaci velikih razmjera prikupljeni s weba pružaju dragocjene uvide u ljudske interakcije sa sustavima, prisutnost sadržaj koji generiraju LLM-ovi donosi nove izazove. Istraživači naglašavaju potrebu za rješavanjem problema demencije modela i pronalaženjem rješenja koja će sačuvati prednosti modela obuke na internetskim podacima, a istovremeno umanjiti potencijalni gubitak izvorne distribucije sadržaja.
Kako se polje umjetne inteligencije nastavlja razvijati, ključno je da istraživači, programeri i kreatori politika budu svjesni ograničenja i izazova povezanih s modelima obuke na sadržaju generiranom modelima. Razumijevanjem i rješavanjem problema kao što je model demencije, možemo osigurati odgovornu i učinkovitu upotrebu AI tehnologije u budućnosti.
Pročitajte više o AI:
Izjava o odricanju od odgovornosti
U skladu s Smjernice projekta povjerenja, imajte na umu da informacije navedene na ovoj stranici nemaju namjeru i ne smiju se tumačiti kao pravni, porezni, investicijski, financijski ili bilo koji drugi oblik savjeta. Važno je ulagati samo ono što si možete priuštiti izgubiti i potražiti neovisni financijski savjet ako imate bilo kakvih nedoumica. Za dodatne informacije predlažemo da pogledate odredbe i uvjete, kao i stranice za pomoć i podršku koje pruža izdavatelj ili oglašivač. MetaversePost je predan točnom, nepristranom izvješćivanju, ali tržišni uvjeti podložni su promjenama bez prethodne najave.
O autoru
Damir je voditelj tima, product manager i urednik u Metaverse Post, koji pokriva teme kao što su AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse i Web3- srodna polja. Njegovi članci privlače ogromnu publiku od preko milijun korisnika svakog mjeseca. Čini se da je stručnjak s 10 godina iskustva u SEO-u i digitalnom marketingu. Damir je spomenut u Mashableu, Wiredu, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto i druge publikacije. Putuje između UAE, Turske, Rusije i CIS-a kao digitalni nomad. Damir je stekao diplomu prvostupnika fizike, za koju vjeruje da mu je dala vještine kritičkog razmišljanja potrebne za uspjeh u stalno promjenjivom okruženju interneta.
Više članaka
Damir je voditelj tima, product manager i urednik u Metaverse Post, koji pokriva teme kao što su AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse i Web3- srodna polja. Njegovi članci privlače ogromnu publiku od preko milijun korisnika svakog mjeseca. Čini se da je stručnjak s 10 godina iskustva u SEO-u i digitalnom marketingu. Damir je spomenut u Mashableu, Wiredu, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto i druge publikacije. Putuje između UAE, Turske, Rusije i CIS-a kao digitalni nomad. Damir je stekao diplomu prvostupnika fizike, za koju vjeruje da mu je dala vještine kritičkog razmišljanja potrebne za uspjeh u stalno promjenjivom okruženju interneta.
