AI demansi: Model tomonidan yaratilgan tarkibning qiyinchiliklari va uning AI tizimlariga ta'siri
Qisqacha
Tadqiqotchilar model demensiyasi fenomenini aniqladilar, bu asl tarkibni taqsimlashning dumlari yo'qolganda modellarda yuzaga keladigan qaytarilmas nuqsonlarni anglatadi.
Internet ma'lumotlarida o'qitish modellarining afzalliklarini saqlab qolish uchun original kontentni tarqatishning mumkin bo'lgan yo'qotilishini yumshatish uchun echimlarni topish kerak.
AI texnologiyasining jadal rivojlanishi tabiiy tillarni qayta ishlash va tasvirlarni yaratishda ajoyib yutuqlarga olib keldi. Katta til modellari (LLM) kabi GPT-2, GPT-3 (.5) va GPT-4 kabi modellar esa turli til vazifalari bo'yicha ajoyib ishlash ko'rsatdi ChatGPT bu til imkoniyatlarini keng ommaga tanishtirdilar. Biroq, LLMlar kengayib borayotgani va Internetda topilgan tilga sezilarli hissa qo'shgani sayin, tadqiqotchilar "deb nomlanuvchi tegishli muammoni aniqladilar.demans modeli. "
Yaqinda e'lon qilingan maqolada tadqiqotchilar modeldagi demans fenomenini yoritib berishdi, bu esa asl tarkibni taqsimlashning dumlari yo'qolganda modellarda yuzaga keladigan qaytarilmas nuqsonlarni anglatadi. Tadqiqot shuni ko'rsatadiki, trening davomida model asosida yaratilgan kontentdan foydalanish bunga olib kelishi mumkin olingan modellarda kognitiv pasayish. Bu ta'sir variatsion avtokoderlarda (VAE), Gauss aralashmasi modellarida (GMM) va LLMlarda kuzatilgan. Topilmalar foydani saqlab qolish uchun ushbu muammoni hal qilish zarurligini ta'kidlaydi ta'lim modellari Internetdan olingan katta hajmdagi ma'lumotlar bo'yicha.
Tadqiqotchilar demans modeli haqida nazariy tushunchani taqdim etadilar va uning turli yo'nalishlarda tarqalishini namoyish etadilar generativ modellar. Ularning ta'kidlashicha, keng qamrovli ta'lim modellari samaradorligini ta'minlash uchun ushbu hodisaga jiddiy qarash kerak. veb-ma'lumotlar. LLMlar Internetda mavjud bo'lgan til va tarkibga tobora ko'proq hissa qo'shayotgani sababli, ma'lumotlarning qiymati haqiqiy insoniy o'zaro munosabatlardan yig'ilgan tizimlari bilan yanada muhimroq bo'ladi.
Kirish stable diffusiondan tasvir yaratishda inqilob qilgan texnika tavsiflovchi matn, kontentni yaratishda LLMlarning ta'sirini yanada ko'rsatadi. Biroq, tadqiqot shuni ko'rsatadiki, model asosida yaratilgan kontentdan foydalanish asl ma'lumotlarning xilma-xilligi va boyligini yo'qotishi mumkin bo'lgan oxirgi kontentni taqsimlashning yo'qolishiga olib kelishi mumkin.
Internetdan olingan katta hajmdagi ma'lumotlar insonning tizimlar bilan o'zaro ta'siri haqida qimmatli ma'lumotlarni taqdim etsa-da, LLMlar tomonidan yaratilgan kontent yangi muammolarni keltirib chiqaradi. Tadqiqotchilar demans modelini hal qilish va asl kontentni tarqatishning mumkin bo'lgan yo'qotilishini yumshatish bilan birga Internet ma'lumotlarida o'qitish modellarining afzalliklarini saqlaydigan echimlarni topish zarurligini ta'kidlaydilar.
Sun'iy intellekt sohasi rivojlanishda davom etar ekan, tadqiqotchilar, ishlab chiquvchilar va siyosatchilar uchun model asosida yaratilgan kontent bo'yicha o'qitish modellari bilan bog'liq cheklovlar va qiyinchiliklardan xabardor bo'lishlari juda muhimdir. Model demans kabi muammolarni tushunish va hal qilish orqali biz kelajakda AI texnologiyasidan mas'uliyatli va samarali foydalanishni ta'minlashimiz mumkin.
AI haqida ko'proq o'qing:
Masʼuliyatdan voz kechish
Bunga javoban Ishonch loyihasi bo'yicha ko'rsatmalar, iltimos, ushbu sahifada taqdim etilgan ma'lumotlar yuridik, soliq, investitsiya, moliyaviy yoki boshqa har qanday maslahat shakli sifatida talqin qilinmasligi va talqin qilinmasligini unutmang. Faqat yo'qotishingiz mumkin bo'lgan narsaga investitsiya qilish va agar shubhangiz bo'lsa, mustaqil moliyaviy maslahat olish muhimdir. Qo'shimcha ma'lumot olish uchun biz shartlar va emitent yoki reklama beruvchi tomonidan taqdim etilgan yordam va qo'llab-quvvatlash sahifalariga murojaat qilishni tavsiya qilamiz. MetaversePost to'g'ri, xolis hisobot berish majburiyatini oladi, lekin bozor sharoitlari ogohlantirilmasdan o'zgarishi mumkin.
Muallif haqida
Damir - guruh rahbari, mahsulot menejeri va muharrir Metaverse Post, AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse va kabi mavzularni qamrab oladi Web3- tegishli sohalar. Uning maqolalari har oy milliondan ortiq foydalanuvchilarning katta auditoriyasini jalb qiladi. U SEO va raqamli marketing bo'yicha 10 yillik tajribaga ega mutaxassis bo'lib ko'rinadi. Damir haqida Mashable, Wired nashrlarida tilga olingan. Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto va boshqa nashrlar. U BAA, Turkiya, Rossiya va MDH davlatlari oʻrtasida raqamli koʻchmanchi sifatida sayohat qiladi. Damir fizika bo'yicha bakalavr darajasini oldi, uning fikricha, bu unga internetning doimiy o'zgaruvchan manzarasida muvaffaqiyatga erishish uchun zarur bo'lgan tanqidiy fikrlash qobiliyatlarini berdi.
Boshqa maqolalar
Damir - guruh rahbari, mahsulot menejeri va muharrir Metaverse Post, AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse va kabi mavzularni qamrab oladi Web3- tegishli sohalar. Uning maqolalari har oy milliondan ortiq foydalanuvchilarning katta auditoriyasini jalb qiladi. U SEO va raqamli marketing bo'yicha 10 yillik tajribaga ega mutaxassis bo'lib ko'rinadi. Damir haqida Mashable, Wired nashrlarida tilga olingan. Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto va boshqa nashrlar. U BAA, Turkiya, Rossiya va MDH davlatlari oʻrtasida raqamli koʻchmanchi sifatida sayohat qiladi. Damir fizika bo'yicha bakalavr darajasini oldi, uning fikricha, bu unga internetning doimiy o'zgaruvchan manzarasida muvaffaqiyatga erishish uchun zarur bo'lgan tanqidiy fikrlash qobiliyatlarini berdi.
