Demencja AI: wyzwania związane z treściami generowanymi przez modele i ich wpływ na systemy AI
W skrócie
Badacze odkryli zjawisko demencji modelowej, które odnosi się do nieodwracalnych defektów występujących w modelach, gdy zanikają ogony oryginalnego rozkładu treści.
Aby zachować korzyści płynące z modeli szkoleniowych na danych internetowych, należy znaleźć rozwiązania, które złagodzą potencjalną utratę oryginalnej dystrybucji treści.
Szybki postęp w technologii sztucznej inteligencji przyniósł niesamowite osiągnięcia w przetwarzaniu języka naturalnego i generowaniu obrazów. Duże modele językowe (LLM), takie jak GPT-2, GPT-3 (.5) i GPT-4 wykazały niezwykłą wydajność w różnych zadaniach językowych, podczas gdy modele takie jak ChatGPT przedstawiły te możliwości językowe ogółowi społeczeństwa. Jednak w miarę jak LLM stają się coraz bardziej rozpowszechnione i znacząco przyczyniają się do rozwoju języka znalezionego w Internecie, badacze odkryli niepokojący problem znany jako „modelowa demencja".
W niedawnym artykule badacze rzucili światło na zjawisko otępienia modelowego, które odnosi się do nieodwracalnych defektów pojawiających się w modelach, gdy zanikają ogony pierwotnego rozkładu treści. Z badania wynika, że korzystanie z treści generowanych przez model podczas szkoleń może do tego prowadzić pogorszenie funkcji poznawczych w powstałych modelach. Efekt ten zaobserwowano w autoenkoderach wariacyjnych (VAE), modelach mieszaniny Gaussa (GMM) i LLM. Ustalenia podkreślają potrzebę zajęcia się tym problemem, aby zachować korzyści płynące z leczenia modele treningowe na danych uzyskanych na dużą skalę z Internetu.
Naukowcy dostarczają teoretycznego zrozumienia modelowej demencji i demonstrują jej rozpowszechnienie w różnych modele generatywne. Twierdzą, że zjawisko to należy traktować poważnie, aby zapewnić ciągłą skuteczność modeli szkoleniowych na poziomie ekstensywnym dane sieciowe. Ponieważ LLM w coraz większym stopniu przyczyniają się do rozwoju języka i treści dostępnych online, wartość danych jest coraz większa zebrane z autentycznych interakcji międzyludzkich z systemami staje się jeszcze bardziej krytyczny.
Wprowadzenie stable diffusion, technika, która zrewolucjonizowała tworzenie obrazów opisowy tekst, dodatkowo ilustruje wpływ LLM na generowanie treści. Badanie sugeruje jednak, że korzystanie z treści generowanych przez model może spowodować utratę dystrybucji treści końcowych, potencjalnie zmniejszając różnorodność i bogactwo oryginalnych danych.
Podczas gdy wielkoskalowe dane zebrane z sieci dostarczają cennych informacji na temat interakcji człowieka z systemami, obecność treści generowane przez LLM wprowadzają nowe wyzwania. Naukowcy podkreślają potrzebę zajęcia się demencją modelową i znalezienia rozwiązań, które zachowają zalety modeli szkoleniowych na danych internetowych, jednocześnie łagodząc potencjalną utratę dystrybucji oryginalnej treści.
W miarę rozwoju dziedziny sztucznej inteligencji niezwykle ważne jest, aby badacze, programiści i decydenci byli świadomi ograniczeń i wyzwań związanych z modelami szkoleniowymi na podstawie treści generowanych przez modele. Rozumiejąc i rozwiązując problemy, takie jak modelowa demencja, możemy zapewnić odpowiedzialne i efektywne wykorzystanie technologii sztucznej inteligencji w przyszłości.
Przeczytaj więcej o sztucznej inteligencji:
Odpowiedzialność
Zgodnie z Zaufaj wytycznym projektu, należy pamiętać, że informacje zawarte na tej stronie nie mają na celu i nie powinny być interpretowane jako porady prawne, podatkowe, inwestycyjne, finansowe lub jakiekolwiek inne formy porad. Ważne jest, aby inwestować tylko tyle, na utratę czego możesz sobie pozwolić, a w przypadku jakichkolwiek wątpliwości zasięgnąć niezależnej porady finansowej. Aby uzyskać więcej informacji, sugerujemy zapoznać się z warunkami oraz stronami pomocy i wsparcia udostępnianymi przez wydawcę lub reklamodawcę. MetaversePost zobowiązuje się do sporządzania dokładnych i bezstronnych raportów, jednakże warunki rynkowe mogą ulec zmianie bez powiadomienia.
O autorze
Damir jest liderem zespołu, menedżerem produktu i redaktorem w Metaverse Post, obejmujący takie tematy, jak AI/ML, AGI, LLM, Metaverse i Web3-pokrewne pola. Jego artykuły przyciągają każdego miesiąca ogromną publiczność, liczącą ponad milion użytkowników. Wydaje się być ekspertem z 10-letnim doświadczeniem w SEO i marketingu cyfrowym. Damir został wspomniany w Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto i inne publikacje. Jako cyfrowy koczownik podróżuje między ZEA, Turcją, Rosją i WNP. Damir uzyskał tytuł licencjata z fizyki, co jego zdaniem dało mu umiejętności krytycznego myślenia potrzebne do odniesienia sukcesu w ciągle zmieniającym się środowisku internetowym.
Więcej artykułów
Damir jest liderem zespołu, menedżerem produktu i redaktorem w Metaverse Post, obejmujący takie tematy, jak AI/ML, AGI, LLM, Metaverse i Web3-pokrewne pola. Jego artykuły przyciągają każdego miesiąca ogromną publiczność, liczącą ponad milion użytkowników. Wydaje się być ekspertem z 10-letnim doświadczeniem w SEO i marketingu cyfrowym. Damir został wspomniany w Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto i inne publikacje. Jako cyfrowy koczownik podróżuje między ZEA, Turcją, Rosją i WNP. Damir uzyskał tytuł licencjata z fizyki, co jego zdaniem dało mu umiejętności krytycznego myślenia potrzebne do odniesienia sukcesu w ciągle zmieniającym się środowisku internetowym.
