人工智能癡呆症：模型生成內容的挑戰及其對人工智能係統的影響

by 達米爾亞拉洛夫

發布日期：31 年 2023 月 12 日下午 00:31 更新日期：2023 年 10 月 11 日上午 XNUMX:XNUMX

by 威廉·薩維奇

編輯和事實核查：31 年 2023 月 12 日晚上 00:XNUMX

簡單來說

研究人員發現了模型癡呆現象，這是指當原始內容分佈的尾巴消失時，模型中出現的不可逆缺陷。

為了保留互聯網數據訓練模型的優勢，必須找到解決方案來減輕原始內容分發的潛在損失。

人工智慧技術的快速進步在自然語言處理和圖像生成方面帶來了令人難以置信的成就。大型語言模型（LLM），例如 GPT-2, GPT-3 (.5)，以及 GPT-4 在各種語言任務中都表現出了卓越的性能，而諸如 ChatGPT 已向公眾介紹了這些語言功能。然而，隨著法學碩士變得越來越普遍，並對在線語言做出了重大貢獻，研究人員發現了一個令人擔憂的問題，即“模型癡呆“

人工智能癡呆症：模型生成內容的挑戰及其對人工智能係統的影響 — Metaverse Post (mpost.io）

在最近的一篇文章中，研究人員闡明了模型癡呆現象，這是指當原始內容分佈的尾部消失時模型中出現的不可逆轉的缺陷。研究表明，在訓練期間使用模型生成的內容可能會導致這種情況由此產生的模型的認知能力下降。這種效應已在變分自編碼器 (VAE)、高斯混合模型 (GMM) 和 LLM 中觀察到。調查結果強調需要解決這個問題以維護利益訓練模型基於從互聯網上獲得的大規模數據。

研究人員提供了對模型癡呆症的理論理解，並證明了其在各種人群中的普遍性生成模型. 他們認為必須認真對待這種現象，以確保廣泛的訓練模型持續有效。網絡數據. 隨著 LLM 越來越多地為在線提供的語言和內容做出貢獻，數據的價值從真實的人類互動中收集與系統變得更加重要。

的簡介 stable diffusion，一種徹底改變圖像創作的技術描述性文本，進一步舉例說明了 LLM 在生成內容方面的影響。然而，該研究表明，使用模型生成的內容可能會導致尾端內容分佈的丟失，從而可能侵蝕原始數據的多樣性和豐富性。

雖然從網絡上抓取的大規模數據為人類與系統的交互提供了寶貴的見解，但存在 LLM 生成的內容帶來了新的挑戰. 研究人員強調需要解決模型癡呆症，並找到既能保留互聯網數據訓練模型優勢的解決方案，又能減輕原始內容分發的潛在損失。

隨著 AI 領域的不斷發展，研究人員、開發人員和政策制定者必須意識到與模型生成內容的訓練模型相關的局限性和挑戰。通過理解和解決模型癡呆等問題，我們可以確保未來負責任和有效地使用人工智能技術。

閱讀有關人工智能的更多信息：

標籤：

免責聲明

在與線信託專案指南，請注意，本頁提供的資訊無意且不應被解釋為法律、稅務、投資、財務或任何其他形式的建議。重要的是，僅投資您可以承受損失的金額，並在有任何疑問時尋求獨立的財務建議。如需了解更多信息，我們建議您參閱條款和條件以及發行人或廣告商提供的幫助和支援頁面。 MetaversePost 致力於提供準確、公正的報告，但市場狀況如有變更，恕不另行通知。

關於作者

Damir 是團隊領導、產品經理和編輯 Metaverse Post，涵蓋 AI/ML、AGI、LLM、Metaverse 等主題 Web3- 相關領域。他的文章每月吸引超過一百萬用戶的大量讀者。他似乎是一位在 SEO 和數字營銷方面擁有 10 年經驗的專家。達米爾曾在 Mashable、Wired、 Cointelegraph、《紐約客》、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto 和其他出版物。他作為數字游牧者往返於阿聯酋、土耳其、俄羅斯和獨聯體國家之間。達米爾獲得了物理學學士學位，他認為這賦予了他在不斷變化的互聯網格局中取得成功所需的批判性思維技能。