AI Dementia: Cabaran Kandungan Dijana Model dan Kesannya terhadap Sistem AI
Secara ringkas
Penyelidik telah menemui fenomena demensia model, yang merujuk kepada kecacatan tidak dapat dipulihkan yang berlaku dalam model apabila ekor pengedaran kandungan asal hilang.
Untuk mengekalkan manfaat model latihan pada data internet, penyelesaian mesti dicari untuk mengurangkan potensi kehilangan pengedaran kandungan asal.
Kemajuan pesat dalam teknologi AI telah menghasilkan pencapaian yang luar biasa dalam pemprosesan bahasa semula jadi dan penjanaan imej. Model bahasa besar (LLM) seperti GPT-2, GPT-3 (.5), dan GPT-4 telah menunjukkan prestasi yang luar biasa merentasi pelbagai tugas bahasa, manakala model seperti ChatGPT telah memperkenalkan keupayaan bahasa ini kepada masyarakat umum. Walau bagaimanapun, apabila LLM menjadi lebih berleluasa, dan menyumbang dengan ketara kepada bahasa yang terdapat dalam talian, penyelidik telah menemui satu isu yang membimbangkan yang dikenali sebagai “model demensia"
| Lawatan: OpenAI: AI Boleh Berpotensi Memudaratkan Orang, Tetapi Cuba Hentikan Kemajuan Bukan Pilihan |
Dalam artikel baru-baru ini, penyelidik memberi penerangan tentang fenomena demensia model, yang merujuk kepada kecacatan tidak dapat dipulihkan yang berlaku dalam model apabila ekor pengedaran kandungan asal hilang. Kajian menunjukkan bahawa menggunakan kandungan yang dihasilkan model semasa latihan boleh membawa kepada ini penurunan kognitif dalam model yang dihasilkan. Kesan ini telah diperhatikan dalam pengekod auto variasi (VAE), model campuran Gaussian (GMM) dan LLM. Penemuan ini menekankan keperluan untuk menangani isu ini untuk mengekalkan faedah model latihan pada data berskala besar yang diperoleh daripada internet.
Para penyelidik memberikan pemahaman teori tentang demensia model dan menunjukkan kelazimannya merentasi pelbagai model generatif. Mereka berpendapat fenomena ini mesti diambil serius untuk memastikan keberkesanan berterusan model latihan secara meluas data web. Memandangkan LLM semakin menyumbang kepada bahasa dan kandungan yang tersedia dalam talian, nilai data dikumpulkan daripada interaksi manusia yang tulen dengan sistem menjadi lebih kritikal.
Pengenalan stable diffusion, teknik yang merevolusikan penciptaan imej daripada teks deskriptif, menunjukkan lagi impak LLM dalam menjana kandungan. Walau bagaimanapun, kajian mencadangkan bahawa menggunakan kandungan yang dijana model boleh menyebabkan kehilangan pengedaran kandungan hujung, yang berpotensi menghakis kepelbagaian dan kekayaan data asal.
Walaupun data berskala besar yang dikikis daripada web memberikan pandangan berharga tentang interaksi manusia dengan sistem, kehadiran kandungan yang dihasilkan oleh LLM memperkenalkan cabaran baharu. Para penyelidik menekankan keperluan untuk menangani demensia model dan mencari penyelesaian yang mengekalkan manfaat model latihan pada data internet sambil mengurangkan potensi kehilangan pengedaran kandungan asal.
Memandangkan bidang AI terus berkembang, adalah penting bagi penyelidik, pembangun dan penggubal dasar untuk menyedari batasan dan cabaran yang berkaitan dengan model latihan mengenai kandungan yang dijana model. Dengan memahami dan menangani isu seperti model demensia, kami boleh memastikan penggunaan teknologi AI yang bertanggungjawab dan berkesan pada masa hadapan.
Baca lebih lanjut mengenai AI:
Penafian
Selaras dengan Garis panduan Projek Amanah, sila ambil perhatian bahawa maklumat yang diberikan pada halaman ini tidak bertujuan untuk menjadi dan tidak seharusnya ditafsirkan sebagai nasihat undang-undang, cukai, pelaburan, kewangan atau sebarang bentuk nasihat lain. Adalah penting untuk hanya melabur apa yang anda mampu kehilangan dan mendapatkan nasihat kewangan bebas jika anda mempunyai sebarang keraguan. Untuk maklumat lanjut, kami mencadangkan merujuk kepada terma dan syarat serta halaman bantuan dan sokongan yang disediakan oleh pengeluar atau pengiklan. MetaversePost komited kepada laporan yang tepat dan tidak berat sebelah, tetapi keadaan pasaran tertakluk kepada perubahan tanpa notis.
Tentang Pengarang
Damir ialah ketua pasukan, pengurus produk dan editor di Metaverse Post, meliputi topik seperti AI/ML, AGI, LLM, Metaverse dan Web3-bidang berkaitan. Artikelnya menarik khalayak besar lebih sejuta pengguna setiap bulan. Dia nampaknya seorang pakar dengan pengalaman 10 tahun dalam SEO dan pemasaran digital. Damir telah disebut dalam Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto dan penerbitan lain. Dia mengembara antara UAE, Turki, Rusia dan CIS sebagai nomad digital. Damir memperoleh ijazah sarjana muda dalam fizik, yang dia percaya telah memberikannya kemahiran berfikir kritis yang diperlukan untuk berjaya dalam landskap internet yang sentiasa berubah.
lebih banyak artikel
Damir ialah ketua pasukan, pengurus produk dan editor di Metaverse Post, meliputi topik seperti AI/ML, AGI, LLM, Metaverse dan Web3-bidang berkaitan. Artikelnya menarik khalayak besar lebih sejuta pengguna setiap bulan. Dia nampaknya seorang pakar dengan pengalaman 10 tahun dalam SEO dan pemasaran digital. Damir telah disebut dalam Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto dan penerbitan lain. Dia mengembara antara UAE, Turki, Rusia dan CIS sebagai nomad digital. Damir memperoleh ijazah sarjana muda dalam fizik, yang dia percaya telah memberikannya kemahiran berfikir kritis yang diperlukan untuk berjaya dalam landskap internet yang sentiasa berubah.
