AI Dementa: provocările conținutului generat de modele și impactul acestuia asupra sistemelor AI
Pe scurt
Cercetătorii au descoperit fenomenul de demență de model, care se referă la defectele ireversibile care apar la modele atunci când cozile distribuției de conținut original dispar.
Pentru a păstra beneficiile modelelor de instruire privind datele de pe internet, trebuie găsite soluții pentru a atenua potențiala pierdere a distribuției de conținut original.
Progresele rapide ale tehnologiei AI au adus realizări incredibile în procesarea limbajului natural și generarea de imagini. Modelele lingvistice mari (LLM) cum ar fi GPT-2, GPT-3 (.5) și GPT-4 au demonstrat performanțe remarcabile în diverse sarcini lingvistice, în timp ce modele precum ChatGPT au introdus aceste capacități lingvistice publicului larg. Cu toate acestea, pe măsură ce LLM-urile devin mai răspândite și contribuie în mod semnificativ la limbajul găsit online, cercetătorii au descoperit o problemă îngrijorătoare cunoscută sub numele de „demență model. "
| Recomandat: OpenAI: AI ar putea face mult rău oamenilor, dar încercarea de a opri progresul nu este o opțiune |
Într-un articol recent, cercetătorii aruncă lumină asupra fenomenului de demență de model, care se referă la defectele ireversibile care apar la modele atunci când cozile distribuției de conținut original dispar. Studiul indică faptul că utilizarea conținutului generat de model în timpul antrenamentului poate duce la acest lucru declinul cognitiv al modelelor rezultate. Acest efect a fost observat în autoencodere variaționale (VAE), modele de amestec Gaussian (GMM) și LLM. Constatările subliniază necesitatea de a aborda această problemă pentru a păstra beneficiile modele de antrenament pe date la scară largă obținute de pe internet.
Cercetătorii oferă o înțelegere teoretică a modelului de demență și demonstrează prevalența acesteia în diverse modele generative. Ei susțin că acest fenomen trebuie luat în serios pentru a asigura eficacitatea continuă a modelelor de formare pe extensie date web. Pe măsură ce LLM-urile contribuie din ce în ce mai mult la limbajul și conținutul disponibil online, valoarea datelor colectate din interacțiuni umane autentice cu sisteme devine și mai critică.
Introducerea stable diffusion, o tehnică care a revoluționat crearea de imagini din text descriptiv, exemplifică în continuare impactul LLM-urilor în generarea de conținut. Cu toate acestea, studiul sugerează că utilizarea conținutului generat de model poate cauza pierderea distribuției de conținut de la capătul final, erodând potențial diversitatea și bogăția datelor originale.
În timp ce datele la scară largă extrase de pe web oferă informații valoroase asupra interacțiunilor umane cu sistemele, prezența conținutul generat de LLM introduce noi provocări. Cercetătorii subliniază necesitatea de a aborda demența de model și de a găsi soluții care să păstreze beneficiile modelelor de instruire pe date de internet, atenuând în același timp potențiala pierdere a distribuției de conținut original.
Pe măsură ce domeniul AI continuă să se dezvolte, este esențial ca cercetătorii, dezvoltatorii și factorii de decizie să fie conștienți de limitările și provocările asociate modelelor de instruire pe conținutul generat de modele. Înțelegând și abordând probleme precum demența model, putem asigura utilizarea responsabilă și eficientă a tehnologiei AI în viitor.
Citiți mai multe despre AI:
Declinare a responsabilităţii
În conformitate cu Ghidurile proiectului Trust, vă rugăm să rețineți că informațiile furnizate pe această pagină nu sunt destinate și nu trebuie interpretate ca fiind consiliere juridică, fiscală, investițională, financiară sau orice altă formă de consiliere. Este important să investești doar ceea ce îți poți permite să pierzi și să cauți sfaturi financiare independente dacă ai îndoieli. Pentru informații suplimentare, vă sugerăm să consultați termenii și condițiile, precum și paginile de ajutor și asistență furnizate de emitent sau agent de publicitate. MetaversePost se angajează să raporteze corecte, imparțial, dar condițiile de piață pot fi modificate fără notificare.
Despre autor
Damir este liderul echipei, manager de produs și editor la Metaverse Post, care acoperă subiecte precum AI/ML, AGI, LLM-uri, Metaverse și Web3-domenii conexe. Articolele sale atrag o audiență masivă de peste un milion de utilizatori în fiecare lună. El pare a fi un expert cu 10 ani de experiență în SEO și marketing digital. Damir a fost menționat în Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto și alte publicații. Călătorește între Emiratele Arabe Unite, Turcia, Rusia și CSI ca nomad digital. Damir a obținut o diplomă de licență în fizică, despre care crede că i-a oferit abilitățile de gândire critică necesare pentru a avea succes în peisajul în continuă schimbare al internetului.
Mai multe articole
Damir este liderul echipei, manager de produs și editor la Metaverse Post, care acoperă subiecte precum AI/ML, AGI, LLM-uri, Metaverse și Web3-domenii conexe. Articolele sale atrag o audiență masivă de peste un milion de utilizatori în fiecare lună. El pare a fi un expert cu 10 ani de experiență în SEO și marketing digital. Damir a fost menționat în Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto și alte publicații. Călătorește între Emiratele Arabe Unite, Turcia, Rusia și CSI ca nomad digital. Damir a obținut o diplomă de licență în fizică, despre care crede că i-a oferit abilitățile de gândire critică necesare pentru a avea succes în peisajul în continuă schimbare al internetului.
