AI Dementia: os desafios do conteúdo gerado por modelos e seu impacto nos sistemas de IA
Em Breve
Os pesquisadores descobriram o fenômeno da demência modelo, que se refere aos defeitos irreversíveis que ocorrem nos modelos quando as caudas da distribuição de conteúdo original desaparecem.
Para preservar os benefícios dos modelos de treinamento em dados da internet, soluções devem ser encontradas para mitigar a perda potencial de distribuição de conteúdo original.
Os rápidos avanços na tecnologia de IA trouxeram conquistas incríveis no processamento de linguagem natural e na geração de imagens. Grandes modelos de linguagem (LLMs) como GPT-2, GPT-3 (5) e GPT-4 demonstraram desempenho notável em várias tarefas de linguagem, enquanto modelos como ChatGPT introduziram essas capacidades linguísticas ao público em geral. No entanto, à medida que os LLMs se tornam mais prevalentes e contribuem significativamente para a linguagem encontrada online, os investigadores descobriram uma questão preocupante conhecida como “demência modelo. "
| Recomendado: OpenAI: AI pode potencialmente causar muitos danos às pessoas, mas tentar impedir o progresso não é uma opção |
Num artigo recente, os investigadores lançaram luz sobre o fenómeno da demência dos modelos, que se refere aos defeitos irreversíveis que ocorrem nos modelos quando as caudas da distribuição do conteúdo original desaparecem. O estudo indica que o uso de conteúdo gerado por modelo durante o treinamento pode levar a isso declínio cognitivo nos modelos resultantes. Este efeito foi observado em autoencoders variacionais (VAEs), modelos de mistura gaussiana (GMMs) e LLMs. As conclusões enfatizam a necessidade de abordar esta questão para preservar os benefícios da modelos de treinamento em dados de grande escala obtidos na internet.
Os pesquisadores fornecem uma compreensão teórica do modelo de demência e demonstram sua prevalência em vários modelos generativos. Eles argumentam que esse fenômeno deve ser levado a sério para garantir a eficácia contínua dos modelos de treinamento em extensa dados da web. Como os LLMs contribuem cada vez mais para o idioma e o conteúdo disponíveis online, o valor dos dados coletados de interações humanas genuínas com os sistemas torna-se ainda mais crítico.
A introdução de stable diffusion, uma técnica que revolucionou a criação de imagens a partir de texto descritivo, exemplifica ainda mais o impacto dos LLMs na geração de conteúdo. No entanto, o estudo sugere que o uso de conteúdo gerado por modelo pode causar a perda da distribuição de conteúdo final, potencialmente corroendo a diversidade e a riqueza dos dados originais.
Embora os dados em grande escala extraídos da Web forneçam informações valiosas sobre as interações humanas com os sistemas, a presença de o conteúdo gerado pelos LLMs apresenta novos desafios. Os pesquisadores enfatizam a necessidade de abordar a demência do modelo e encontrar soluções que preservem os benefícios dos modelos de treinamento em dados da Internet, mitigando a perda potencial de distribuição de conteúdo original.
À medida que o campo da IA continua a se desenvolver, é crucial que pesquisadores, desenvolvedores e formuladores de políticas estejam cientes das limitações e desafios associados aos modelos de treinamento em conteúdo gerado por modelos. Ao entender e abordar questões como a demência modelo, podemos garantir o uso responsável e eficaz da tecnologia de IA no futuro.
Leia mais sobre IA:
Aviso Legal
Em linha com a Diretrizes do Projeto Trust, observe que as informações fornecidas nesta página não se destinam e não devem ser interpretadas como aconselhamento jurídico, tributário, de investimento, financeiro ou qualquer outra forma. É importante investir apenas o que você pode perder e procurar aconselhamento financeiro independente se tiver alguma dúvida. Para mais informações, sugerimos consultar os termos e condições, bem como as páginas de ajuda e suporte fornecidas pelo emissor ou anunciante. MetaversePost está comprometida com relatórios precisos e imparciais, mas as condições de mercado estão sujeitas a alterações sem aviso prévio.
Sobre o autor
Damir é o líder de equipe, gerente de produto e editor da Metaverse Post, abordando tópicos como AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse e Web3-Campos relacionados. Seus artigos atraem um grande público de mais de um milhão de usuários todos os meses. Ele parece ser um especialista com 10 anos de experiência em SEO e marketing digital. Damir foi mencionado em Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto e outras publicações. Ele viaja entre os Emirados Árabes Unidos, Turquia, Rússia e CEI como um nômade digital. Damir formou-se em física, o que ele acredita ter lhe dado as habilidades de pensamento crítico necessárias para ter sucesso no cenário em constante mudança da internet.
Mais artigos
Damir é o líder de equipe, gerente de produto e editor da Metaverse Post, abordando tópicos como AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse e Web3-Campos relacionados. Seus artigos atraem um grande público de mais de um milhão de usuários todos os meses. Ele parece ser um especialista com 10 anos de experiência em SEO e marketing digital. Damir foi mencionado em Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto e outras publicações. Ele viaja entre os Emirados Árabes Unidos, Turquia, Rússia e CEI como um nômade digital. Damir formou-se em física, o que ele acredita ter lhe dado as habilidades de pensamento crítico necessárias para ter sucesso no cenário em constante mudança da internet.
