AI Demens: Utmaningarna med modellgenererat innehåll och dess inverkan på AI-system
I korthet
Forskare har avslöjat fenomenet modelldemens, som syftar på de irreversibla defekter som uppstår i modeller när svansarna av den ursprungliga innehållsdistributionen försvinner.
För att bevara fördelarna med träningsmodeller på internetdata måste lösningar hittas för att mildra den potentiella förlusten av distribution av originalinnehåll.
De snabba framstegen inom AI-teknik har lett till otroliga framgångar inom naturlig språkbehandling och bildgenerering. Stora språkmodeller (LLM) gillar GPT-2, GPT-3 (.5), och GPT-4 har visat anmärkningsvärd prestation över olika språkuppgifter, medan modeller som t.ex ChatGPT har introducerat dessa språkkunskaper för allmänheten. Men i takt med att LLM blir vanligare och avsevärt bidrar till språket som finns på nätet, har forskare upptäckt en oroande fråga som kallas "modell demens. "
| Rekommenderas: OpenAI: AI kan potentiellt göra mycket skada på människor, men att försöka stoppa framsteg är inte ett alternativ |
I en färsk artikel belyser forskare fenomenet modelldemens, som syftar på de irreversibla defekter som uppstår i modeller när svansarna av den ursprungliga innehållsdistributionen försvinner. Studien pekar på att användning av modellgenererat innehåll under utbildning kan leda till detta kognitiv nedgång i de resulterande modellerna. Denna effekt har observerats i variationsautokodare (VAE), Gaussiska blandningsmodeller (GMM) och LLM. Resultaten betonar behovet av att ta itu med denna fråga för att bevara fördelarna med träningsmodeller på storskalig data som erhållits från internet.
Forskarna ger en teoretisk förståelse av modelldemens och visar dess utbredning över olika generativa modeller. De hävdar att detta fenomen måste tas på allvar för att säkerställa den fortsatta effektiviteten av utbildningsmodeller på omfattande webbdata. Eftersom LLM i allt högre grad bidrar till språket och innehållet som är tillgängligt online, värdet av data samlas in från äkta mänsklig interaktion med system blir ännu mer kritiskt.
Införandet av stable diffusion, en teknik som revolutionerade bildskapande från beskrivande text, exemplifierar ytterligare effekten av LLM:er för att generera innehåll. Studien tyder dock på att användning av modellgenererat innehåll kan orsaka förlust av slutdistribution av innehåll, vilket potentiellt urholkar mångfalden och rikedomen hos originaldata.
Medan storskalig data som skrapas från webben ger värdefulla insikter om mänsklig interaktion med system, förekomsten av innehåll som genereras av LLM introducerar nya utmaningar. Forskarna betonar behovet av att ta itu med modelldemens och hitta lösningar som bevarar fördelarna med träningsmodeller på internetdata samtidigt som den potentiella förlusten av originalinnehållsdistribution minskar.
När området AI fortsätter att utvecklas är det avgörande för forskare, utvecklare och beslutsfattare att vara medvetna om de begränsningar och utmaningar som är förknippade med utbildningsmodeller för modellgenererat innehåll. Genom att förstå och ta itu med frågor som modelldemens kan vi säkerställa en ansvarsfull och effektiv användning av AI-teknik i framtiden.
Läs mer om AI:
Villkor
I linje med den Riktlinjer för Trust Project, vänligen notera att informationen på den här sidan inte är avsedd att vara och inte ska tolkas som juridisk, skattemässig, investerings-, finansiell eller någon annan form av rådgivning. Det är viktigt att bara investera det du har råd att förlora och att söka oberoende finansiell rådgivning om du har några tvivel. För ytterligare information föreslår vi att du hänvisar till villkoren samt hjälp- och supportsidorna som tillhandahålls av utfärdaren eller annonsören. MetaversePost är engagerad i korrekt, opartisk rapportering, men marknadsförhållandena kan ändras utan föregående meddelande.
Om författaren
Damir är teamledare, produktchef och redaktör på Metaverse Post, som täcker ämnen som AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse och Web3-relaterade områden. Hans artiklar lockar en massiv publik på över en miljon användare varje månad. Han verkar vara en expert med 10 års erfarenhet av SEO och digital marknadsföring. Damir har nämnts i Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto och andra publikationer. Han reser mellan Förenade Arabemiraten, Turkiet, Ryssland och OSS som en digital nomad. Damir tog en kandidatexamen i fysik, som han tror har gett honom de kritiska tänkande färdigheter som behövs för att bli framgångsrik i det ständigt föränderliga landskapet på internet.
fler artiklar
Damir är teamledare, produktchef och redaktör på Metaverse Post, som täcker ämnen som AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse och Web3-relaterade områden. Hans artiklar lockar en massiv publik på över en miljon användare varje månad. Han verkar vara en expert med 10 års erfarenhet av SEO och digital marknadsföring. Damir har nämnts i Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto och andra publikationer. Han reser mellan Förenade Arabemiraten, Turkiet, Ryssland och OSS som en digital nomad. Damir tog en kandidatexamen i fysik, som han tror har gett honom de kritiska tänkande färdigheter som behövs för att bli framgångsrik i det ständigt föränderliga landskapet på internet.
