АИ деменција: Изазови садржаја генерисаног моделом и његов утицај на системе вештачке интелигенције
Укратко
Истраживачи су открили феномен деменције модела, који се односи на неповратне дефекте који се јављају у моделима када нестану репови оригиналне дистрибуције садржаја.
Да би се сачувале предности модела обуке на интернет подацима, морају се пронаћи решења за ублажавање потенцијалног губитка дистрибуције оригиналног садржаја.
Брзи напредак у технологији вештачке интелигенције донео је невероватна достигнућа у обради природног језика и генерисању слика. Велики језички модели (ЛЛМ) попут GPT-2, GPT-3 (.5), и GPT-4 су показали изванредне перформансе у различитим језичким задацима, док су модели као нпр ChatGPT упознали су ширу јавност са овим језичким способностима. Међутим, како ЛЛМ постају све заступљенији и значајно доприносе језику који се налази на мрежи, истраживачи су открили забрињавајуће питање познато као „модел деменције".
| Препоручује се: OpenAI: АИ би потенцијално могао нанети много штете људима, али покушај да се заустави напредак није опција |
У недавном чланку, истраживачи су осветлили феномен деменције модела, који се односи на неповратне дефекте који се јављају у моделима када нестану репови оригиналне дистрибуције садржаја. Студија указује да коришћење садржаја генерисаног моделом током тренинга може довести до тога когнитивни пад у резултујућим моделима. Овај ефекат је примећен у варијационим аутоенкодерима (ВАЕ), моделима Гаусове мешавине (ГММ) и ЛЛМ. Налази наглашавају потребу да се ово питање реши како би се очувале предности од модели обуке о великим подацима добијеним са интернета.
Истраживачи пружају теоријско разумевање модела деменције и демонстрирају њену преваленцију међу различитим генеративни модели. Они тврде да се овај феномен мора схватити озбиљно како би се осигурала континуирана ефикасност модела обуке на екстензивним веб података. Како ЛЛМ све више доприносе језику и садржају доступним на мрежи, вредности података прикупљени из стварних људских интеракција са системима постаје још критичнија.
Увод у stable diffusion, техника која је направила револуцију у креирању слика из описни текст, даље илуструје утицај ЛЛМ-а на генерисање садржаја. Међутим, студија сугерише да коришћење садржаја генерисаног моделом може да изазове губитак дистрибуције садржаја на крају, потенцијално нарушавајући разноликост и богатство оригиналних података.
Док подаци великих размера извучени са веба пружају вредан увид у људске интеракције са системима, присуство садржај који генерише ЛЛМ уводи нове изазове. Истраживачи наглашавају потребу да се позабаве деменцијом модела и пронађу решења која чувају предности модела обуке на интернет подацима док истовремено ублажавају потенцијални губитак дистрибуције оригиналног садржаја.
Како област вештачке интелигенције наставља да се развија, кључно је да истраживачи, програмери и креатори политике буду свесни ограничења и изазова повезаних са моделима обуке о садржају генерисаном моделом. Разумевањем и решавањем проблема као што је модел деменције, можемо да обезбедимо одговорно и ефикасно коришћење АИ технологије у будућности.
Прочитајте више о АИ:
Одрицање од одговорности
У складу са Смернице пројекта Труст, имајте на уму да информације дате на овој страници нису намењене и не треба да се тумаче као правни, порески, инвестициони, финансијски или било који други облик савета. Важно је да инвестирате само оно што можете приуштити да изгубите и да тражите независан финансијски савет ако сумњате. За додатне информације, предлажемо да погледате одредбе и услове, као и странице помоћи и подршке које пружа издавач или оглашивач. MetaversePost је посвећен тачном, непристрасном извештавању, али тржишни услови су подложни променама без претходне најаве.
О аутору
Дамир је вођа тима, менаџер производа и уредник у Metaverse Post, покривајући теме као што су АИ/МЛ, АГИ, ЛЛМ, Метаверсе и Web3-сродна поља. Његови чланци привлаче огромну публику од преко милион корисника сваког месеца. Чини се да је стручњак са 10 година искуства у СЕО и дигиталном маркетингу. Дамир се помиње у Масхабле, Виред, Cointelegraph, Тхе Нев Иоркер, Инсиде.цом, Ентрепренеур, БеИнЦрипто и друге публикације. Путује између УАЕ, Турске, Русије и ЗНД као дигитални номад. Дамир је стекао диплому физике, за коју верује да му је дало вештине критичког размишљања које су му потребне да буде успешан у свету интернета који се стално мења.
više чланака
Дамир је вођа тима, менаџер производа и уредник у Metaverse Post, покривајући теме као што су АИ/МЛ, АГИ, ЛЛМ, Метаверсе и Web3-сродна поља. Његови чланци привлаче огромну публику од преко милион корисника сваког месеца. Чини се да је стручњак са 10 година искуства у СЕО и дигиталном маркетингу. Дамир се помиње у Масхабле, Виред, Cointelegraph, Тхе Нев Иоркер, Инсиде.цом, Ентрепренеур, БеИнЦрипто и друге публикације. Путује између УАЕ, Турске, Русије и ЗНД као дигитални номад. Дамир је стекао диплому физике, за коју верује да му је дало вештине критичког размишљања које су му потребне да буде успешан у свету интернета који се стално мења.
