AI Dementia: ความท้าทายของเนื้อหาที่สร้างแบบจำลองและผลกระทบต่อระบบ AI
ในบทสรุป
นักวิจัยได้ค้นพบปรากฏการณ์ของภาวะสมองเสื่อมแบบจำลอง ซึ่งหมายถึงข้อบกพร่องที่แก้ไขไม่ได้ซึ่งเกิดขึ้นในแบบจำลองเมื่อส่วนท้ายของการกระจายเนื้อหาต้นฉบับหายไป
เพื่อรักษาประโยชน์ของแบบจำลองการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลอินเทอร์เน็ต ต้องหาวิธีแก้ปัญหาเพื่อลดการสูญเสียการกระจายเนื้อหาต้นฉบับที่อาจเกิดขึ้น
ความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วของเทคโนโลยี AI นำมาซึ่งความสำเร็จอันน่าทึ่งในการประมวลผลภาษาธรรมชาติและการสร้างภาพ โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เช่น GPT-2, GPT-3 (.5) และ GPT-4 ได้แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่โดดเด่นในงานภาษาต่างๆ ในขณะที่รุ่นต่างๆ เช่น ChatGPT ได้แนะนำความสามารถทางภาษาเหล่านี้แก่ประชาชนทั่วไป อย่างไรก็ตาม เนื่องจาก LLM แพร่หลายมากขึ้น และมีส่วนสำคัญต่อภาษาที่พบทางออนไลน์ นักวิจัยจึงได้ค้นพบปัญหาที่เกี่ยวข้องซึ่งเรียกว่า “ภาวะสมองเสื่อมแบบจำลอง".
ในบทความล่าสุด นักวิจัยได้ให้ความกระจ่างเกี่ยวกับปรากฏการณ์ภาวะสมองเสื่อมของแบบจำลอง ซึ่งหมายถึงข้อบกพร่องที่ไม่สามารถย้อนกลับได้ซึ่งเกิดขึ้นในแบบจำลองเมื่อส่วนท้ายของการกระจายเนื้อหาต้นฉบับหายไป การศึกษาระบุว่าการใช้เนื้อหาที่สร้างแบบจำลองในระหว่างการฝึกอบรมสามารถนำไปสู่สิ่งนี้ได้ การรับรู้ลดลงในแบบจำลองผลลัพธ์. ผลกระทบนี้พบได้ในโปรแกรมเปลี่ยนไฟล์อัตโนมัติ (VAE) โมเดลผสมเกาส์เซียน (GMM) และ LLM ผลการวิจัยเน้นย้ำถึงความจำเป็นในการแก้ไขปัญหานี้เพื่อรักษาประโยชน์ของ แบบฝึก บนข้อมูลขนาดใหญ่ที่ได้รับจากอินเทอร์เน็ต
นักวิจัยให้ความเข้าใจทางทฤษฎีเกี่ยวกับภาวะสมองเสื่อมแบบจำลองและแสดงให้เห็นถึงความชุกของโรคในหลายๆ ด้าน รุ่นกำเนิด. พวกเขาโต้แย้งว่าปรากฏการณ์นี้ต้องได้รับการดำเนินการอย่างจริงจังเพื่อให้แน่ใจว่ารูปแบบการฝึกอบรมมีประสิทธิผลอย่างต่อเนื่องในวงกว้าง ข้อมูลเว็บ. เนื่องจาก LLM มีส่วนสนับสนุนภาษาและเนื้อหาออนไลน์มากขึ้น คุณค่าของข้อมูล รวบรวมจากการปฏิสัมพันธ์ของมนุษย์อย่างแท้จริง ด้วยระบบจะมีความสำคัญมากยิ่งขึ้น
การแนะนำของ stable diffusionซึ่งเป็นเทคนิคที่ปฏิวัติการสร้างภาพตั้งแต่ ข้อความบรรยายเป็นตัวอย่างเพิ่มเติมของผลกระทบของ LLM ในการสร้างเนื้อหา อย่างไรก็ตาม การศึกษาชี้ให้เห็นว่าการใช้เนื้อหาที่สร้างแบบจำลองอาจทำให้สูญเสียการกระจายเนื้อหาส่วนท้าย ซึ่งอาจกัดกร่อนความหลากหลายและความสมบูรณ์ของข้อมูลต้นฉบับ
ในขณะที่ข้อมูลขนาดใหญ่ที่คัดลอกมาจากเว็บจะให้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าเกี่ยวกับการโต้ตอบของมนุษย์กับระบบ การมีอยู่ของ เนื้อหาที่สร้างโดย LLM นำเสนอความท้าทายใหม่ๆ. นักวิจัยเน้นย้ำถึงความจำเป็นในการจัดการกับภาวะสมองเสื่อมแบบจำลองและค้นหาวิธีแก้ปัญหาที่รักษาประโยชน์ของแบบจำลองการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลอินเทอร์เน็ต ในขณะที่ลดการสูญเสียการกระจายเนื้อหาต้นฉบับที่อาจเกิดขึ้น
ในขณะที่สาขาของ AI พัฒนาอย่างต่อเนื่อง จึงจำเป็นอย่างยิ่งที่นักวิจัย นักพัฒนา และผู้กำหนดนโยบายจะต้องตระหนักถึงข้อจำกัดและความท้าทายที่เกี่ยวข้องกับรูปแบบการฝึกอบรมในเนื้อหาที่สร้างแบบจำลอง ด้วยการทำความเข้าใจและจัดการกับปัญหาต่างๆ เช่น ภาวะสมองเสื่อมแบบจำลอง เราสามารถรับประกันการใช้เทคโนโลยี AI อย่างรับผิดชอบและมีประสิทธิภาพในอนาคต
อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับ AI:
ข้อจำกัดความรับผิดชอบ
สอดคล้องกับ แนวทางโครงการที่เชื่อถือได้โปรดทราบว่าข้อมูลที่ให้ไว้ในหน้านี้ไม่ได้มีจุดมุ่งหมายและไม่ควรตีความว่าเป็นคำแนะนำทางกฎหมาย ภาษี การลงทุน การเงิน หรือรูปแบบอื่นใด สิ่งสำคัญคือต้องลงทุนเฉพาะในสิ่งที่คุณสามารถที่จะสูญเสียได้ และขอคำแนะนำทางการเงินที่เป็นอิสระหากคุณมีข้อสงสัยใดๆ สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม เราขอแนะนำให้อ้างอิงข้อกำหนดและเงื่อนไขตลอดจนหน้าช่วยเหลือและสนับสนุนที่ผู้ออกหรือผู้ลงโฆษณาให้ไว้ MetaversePost มุ่งมั่นที่จะรายงานที่ถูกต้องและเป็นกลาง แต่สภาวะตลาดอาจมีการเปลี่ยนแปลงได้โดยไม่ต้องแจ้งให้ทราบล่วงหน้า
เกี่ยวกับผู้เขียน
Damir เป็นหัวหน้าทีม ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ และบรรณาธิการที่ Metaverse Postซึ่งครอบคลุมหัวข้อต่างๆ เช่น AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse และ Web3- สาขาที่เกี่ยวข้อง บทความของเขาดึงดูดผู้ชมจำนวนมากกว่าล้านคนทุกเดือน ดูเหมือนว่าเขาจะเป็นผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์ 10 ปีในด้าน SEO และการตลาดดิจิทัล Damir ได้รับการกล่าวถึงใน Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto และสิ่งพิมพ์อื่น ๆ เขาเดินทางไปมาระหว่างสหรัฐอาหรับเอมิเรตส์ ตุรกี รัสเซีย และ CIS ในฐานะคนเร่ร่อนทางดิจิทัล Damir สำเร็จการศึกษาระดับปริญญาตรีสาขาฟิสิกส์ ซึ่งเขาเชื่อว่าทำให้เขามีทักษะการคิดเชิงวิพากษ์ที่จำเป็นต่อการประสบความสำเร็จในภูมิทัศน์ที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลาของอินเทอร์เน็ต
บทความอื่น ๆ
Damir เป็นหัวหน้าทีม ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ และบรรณาธิการที่ Metaverse Postซึ่งครอบคลุมหัวข้อต่างๆ เช่น AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse และ Web3- สาขาที่เกี่ยวข้อง บทความของเขาดึงดูดผู้ชมจำนวนมากกว่าล้านคนทุกเดือน ดูเหมือนว่าเขาจะเป็นผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์ 10 ปีในด้าน SEO และการตลาดดิจิทัล Damir ได้รับการกล่าวถึงใน Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto และสิ่งพิมพ์อื่น ๆ เขาเดินทางไปมาระหว่างสหรัฐอาหรับเอมิเรตส์ ตุรกี รัสเซีย และ CIS ในฐานะคนเร่ร่อนทางดิจิทัล Damir สำเร็จการศึกษาระดับปริญญาตรีสาขาฟิสิกส์ ซึ่งเขาเชื่อว่าทำให้เขามีทักษะการคิดเชิงวิพากษ์ที่จำเป็นต่อการประสบความสำเร็จในภูมิทัศน์ที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลาของอินเทอร์เน็ต
