Demensia AI: Tantangan Konten yang Dihasilkan Model dan Dampaknya pada Sistem AI
Singkatnya
Para peneliti telah mengungkap fenomena demensia model, yang mengacu pada cacat permanen yang terjadi pada model ketika ekor distribusi konten asli menghilang.
Untuk mempertahankan manfaat model pelatihan pada data internet, solusi harus ditemukan untuk mengurangi potensi hilangnya distribusi konten asli.
Kemajuan pesat dalam teknologi AI telah menghasilkan pencapaian luar biasa dalam pemrosesan bahasa alami dan pembuatan gambar. Model bahasa besar (LLM) seperti GPT-2, GPT-3 (.5), dan GPT-4 telah menunjukkan kinerja luar biasa dalam berbagai tugas bahasa, sementara model seperti ChatGPT telah memperkenalkan kemampuan bahasa ini kepada masyarakat umum. Namun, ketika LLM menjadi lebih umum, dan berkontribusi secara signifikan terhadap bahasa yang ditemukan secara online, para peneliti telah menemukan masalah yang dikenal sebagai “model demensia. "
| Rekomendasi: OpenAI: AI Berpotensi Membahayakan Orang, Tetapi Mencoba Menghentikan Kemajuan bukanlah Pilihan |
Dalam sebuah artikel baru-baru ini, para peneliti menjelaskan fenomena demensia model, yang mengacu pada cacat permanen yang terjadi pada model ketika bagian dari distribusi konten asli menghilang. Studi ini menunjukkan bahwa penggunaan konten yang dihasilkan model selama pelatihan dapat mengarah pada hal ini penurunan kognitif dalam model yang dihasilkan. Efek ini telah diamati pada autoencoder variasional (VAE), model campuran Gaussian (GMM), dan LLM. Temuan ini menekankan perlunya mengatasi masalah ini untuk melestarikan manfaat dari hal ini model pelatihan pada data skala besar yang diperoleh dari internet.
Para peneliti memberikan pemahaman teoritis model demensia dan menunjukkan prevalensinya di berbagai model generatif. Mereka berpendapat fenomena ini harus ditanggapi dengan serius untuk memastikan keefektifan berkelanjutan dari model pelatihan ekstensif data web. Karena LLM semakin berkontribusi pada bahasa dan konten yang tersedia secara online, nilai data dikumpulkan dari interaksi manusia asli dengan sistem menjadi lebih kritis.
Pengenalan stable diffusion, sebuah teknik yang merevolusi pembuatan gambar teks deskriptif, selanjutnya mencontohkan dampak LLM dalam menghasilkan konten. Namun, penelitian menunjukkan bahwa penggunaan konten yang dihasilkan model dapat menyebabkan hilangnya distribusi konten akhir, yang berpotensi mengikis keragaman dan kekayaan data asli.
Sementara data berskala besar yang diambil dari web memberikan wawasan berharga tentang interaksi manusia dengan sistem, keberadaan konten yang dihasilkan oleh LLM memperkenalkan tantangan baru. Para peneliti menekankan perlunya mengatasi demensia model dan menemukan solusi yang mempertahankan manfaat model pelatihan pada data internet sambil mengurangi potensi hilangnya distribusi konten asli.
Karena bidang AI terus berkembang, penting bagi peneliti, pengembang, dan pembuat kebijakan untuk menyadari keterbatasan dan tantangan yang terkait dengan model pelatihan pada konten yang dihasilkan model. Dengan memahami dan mengatasi masalah seperti demensia model, kami dapat memastikan penggunaan teknologi AI yang bertanggung jawab dan efektif di masa depan.
Baca lebih lanjut tentang AI:
Penolakan tanggung jawab
Sejalan dengan Percayai pedoman Proyek, harap dicatat bahwa informasi yang diberikan pada halaman ini tidak dimaksudkan untuk dan tidak boleh ditafsirkan sebagai nasihat hukum, pajak, investasi, keuangan, atau bentuk nasihat lainnya. Penting untuk hanya menginvestasikan jumlah yang mampu Anda tanggung kerugiannya dan mencari nasihat keuangan independen jika Anda ragu. Untuk informasi lebih lanjut, kami menyarankan untuk merujuk pada syarat dan ketentuan serta halaman bantuan dan dukungan yang disediakan oleh penerbit atau pengiklan. MetaversePost berkomitmen terhadap pelaporan yang akurat dan tidak memihak, namun kondisi pasar dapat berubah tanpa pemberitahuan.
Tentang Penulis
Damir adalah pemimpin tim, manajer produk, dan editor di Metaverse Post, mencakup topik seperti AI/ML, AGI, LLM, Metaverse, dan Web3-bidang terkait. Artikelnya menarik lebih dari satu juta pengguna setiap bulan. Dia tampaknya ahli dengan pengalaman 10 tahun dalam SEO dan pemasaran digital. Damir telah disebutkan dalam Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto, dan publikasi lainnya. Dia melakukan perjalanan antara UEA, Turki, Rusia, dan CIS sebagai pengembara digital. Damir memperoleh gelar sarjana dalam bidang fisika, yang menurutnya telah memberinya keterampilan berpikir kritis yang diperlukan untuk berhasil dalam lanskap internet yang selalu berubah.
lebih artikel
Damir adalah pemimpin tim, manajer produk, dan editor di Metaverse Post, mencakup topik seperti AI/ML, AGI, LLM, Metaverse, dan Web3-bidang terkait. Artikelnya menarik lebih dari satu juta pengguna setiap bulan. Dia tampaknya ahli dengan pengalaman 10 tahun dalam SEO dan pemasaran digital. Damir telah disebutkan dalam Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto, dan publikasi lainnya. Dia melakukan perjalanan antara UEA, Turki, Rusia, dan CIS sebagai pengembara digital. Damir memperoleh gelar sarjana dalam bidang fisika, yang menurutnya telah memberinya keterampilan berpikir kritis yang diperlukan untuk berhasil dalam lanskap internet yang selalu berubah.
