Yapay Zeka Demansı: Model Tarafından Oluşturulan İçeriğin Zorlukları ve Yapay Zeka Sistemleri Üzerindeki Etkisi
Kısaca
Araştırmacılar, orijinal içerik dağılımının kuyrukları kaybolduğunda modellerde meydana gelen geri dönüşü olmayan kusurları ifade eden model bunama olgusunu ortaya çıkardılar.
İnternet verileri üzerindeki eğitim modellerinin faydalarını korumak için, orijinal içerik dağıtımındaki potansiyel kaybı azaltacak çözümler bulunmalıdır.
Yapay zeka teknolojisindeki hızlı gelişmeler, doğal dil işleme ve görüntü oluşturmada inanılmaz başarılara yol açtı. Büyük dil modelleri (LLM'ler) gibi GPT-2, GPT-3 (.5) ve GPT-4 gibi modeller çeşitli dil görevlerinde olağanüstü performans sergilemiştir. ChatGPT bu dil yeteneklerini genel halka tanıttık. Bununla birlikte, LLM'ler daha yaygın hale geldikçe ve çevrimiçi olarak bulunan dile önemli ölçüde katkıda bulundukça, araştırmacılar " olarak bilinen endişe verici bir sorunu ortaya çıkardılar.model bunama".
Yakın zamanda yayınlanan bir makalede araştırmacılar, orijinal içerik dağılımının kuyrukları kaybolduğunda modellerde meydana gelen geri döndürülemez kusurları ifade eden model demans olgusuna ışık tuttu. Çalışma, eğitim sırasında model tarafından oluşturulan içeriğin kullanılmasının buna yol açabileceğini gösteriyor ortaya çıkan modellerde bilişsel gerileme. Bu etki, varyasyonel otomatik kodlayıcılarda (VAE'ler), Gauss karışım modellerinde (GMM'ler) ve LLM'lerde gözlemlenmiştir. Bulgular, faydaların korunması için bu konunun ele alınması gerektiğini vurgulamaktadır. eğitim modelleri internetten elde edilen büyük ölçekli veriler üzerinde.
Araştırmacılar, model demansın teorik olarak anlaşılmasını sağlıyor ve çeşitli ülkelerde yaygınlığını gösteriyor. üretken modeller. Kapsamlı eğitim modellerinin sürekli etkililiğini sağlamak için bu olgunun ciddiye alınması gerektiğini savunuyorlar. web verileri. LLM'ler çevrimiçi olarak sunulan dile ve içeriğe giderek daha fazla katkıda bulundukça, verilerin değeri gerçek insan etkileşimlerinden toplanan sistemleri ile daha da kritik hale gelir.
Getirilmesi stable diffusion, görüntü oluşturmada devrim yaratan bir teknik açıklayıcı metin, ayrıca LLM'lerin içerik oluşturmadaki etkisini örnekler. Bununla birlikte, çalışma, model tarafından oluşturulan içeriğin kullanılmasının, orijinal verilerin çeşitliliğini ve zenginliğini potansiyel olarak aşındırarak, kuyruk ucu içerik dağıtımının kaybına neden olabileceğini öne sürüyor.
Web'den kazınan büyük ölçekli veriler, insanların sistemlerle etkileşimlerine ilişkin değerli bilgiler sağlarken, LLM'ler tarafından üretilen içerik yeni zorluklar getiriyor. Araştırmacılar, model demansı ele alma ve internet verileri üzerinde eğitim modellerinin faydalarını korurken orijinal içerik dağıtımındaki potansiyel kaybı azaltan çözümler bulma ihtiyacını vurguluyor.
Yapay zeka alanı gelişmeye devam ederken, araştırmacıların, geliştiricilerin ve politika yapıcıların model tarafından oluşturulan içerikle ilgili eğitim modelleriyle ilgili sınırlamaların ve zorlukların farkında olması çok önemlidir. Model bunama gibi sorunları anlayarak ve ele alarak gelecekte AI teknolojisinin sorumlu ve etkili kullanımını sağlayabiliriz.
AI hakkında daha fazlasını okuyun:
Feragatname
Doğrultusunda Trust Project yönergeleri, lütfen bu sayfada sağlanan bilgilerin hukuki, vergi, yatırım, finansal veya başka herhangi bir tavsiye niteliğinde olmadığını ve bu şekilde yorumlanmaması gerektiğini unutmayın. Yalnızca kaybetmeyi göze alabileceğiniz kadar yatırım yapmak ve herhangi bir şüpheniz varsa bağımsız finansal tavsiye almak önemlidir. Daha fazla bilgi için şartlar ve koşulların yanı sıra kartı veren kuruluş veya reklamveren tarafından sağlanan yardım ve destek sayfalarına bakmanızı öneririz. MetaversePost doğru, tarafsız raporlamaya kendini adamıştır, ancak piyasa koşulları önceden haber verilmeksizin değiştirilebilir.
Yazar hakkında
Damir şu anda ekip lideri, ürün yöneticisi ve editördür: Metaverse Post, AI/ML, AGI, LLM'ler, Metaverse ve Web3-İlgili alanlar. Makaleleri, her ay bir milyondan fazla kullanıcıdan oluşan büyük bir kitleyi kendine çekiyor. SEO ve dijital pazarlama konusunda 10 yıllık deneyime sahip bir uzman gibi görünüyor. Damir'den Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto ve diğer yayınlar. Dijital bir göçebe olarak BAE, Türkiye, Rusya ve BDT arasında seyahat ediyor. Damir, kendisine internetin sürekli değişen ortamında başarılı olmak için gereken eleştirel düşünme becerilerini verdiğine inandığı fizik alanında lisans derecesi aldı.
Daha fazla haber
Damir şu anda ekip lideri, ürün yöneticisi ve editördür: Metaverse Post, AI/ML, AGI, LLM'ler, Metaverse ve Web3-İlgili alanlar. Makaleleri, her ay bir milyondan fazla kullanıcıdan oluşan büyük bir kitleyi kendine çekiyor. SEO ve dijital pazarlama konusunda 10 yıllık deneyime sahip bir uzman gibi görünüyor. Damir'den Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto ve diğer yayınlar. Dijital bir göçebe olarak BAE, Türkiye, Rusya ve BDT arasında seyahat ediyor. Damir, kendisine internetin sürekli değişen ortamında başarılı olmak için gereken eleştirel düşünme becerilerini verdiğine inandığı fizik alanında lisans derecesi aldı.
