Решение этой проблемы требует дальнейших исследований и улучшения алгоритмов обучения и работы нейросетей чат-ботов. Для борьбы с галлюцинациями и улучшения работы чат-ботов, исследователи и разработчики внедряют различные методы и стратегии. Кроме того, галлюцинации могут быть связаны с недостатком опыта или недостаточной обученностью модели. Нейросеть ChatGPT обучается на миллионах предложений, однако не всегда ей хватает информации для правильной интерпретации и ответа на сложные вопросы. Они используются для распознавания образов, классификации изображений, сегментации и детекции объектов на изображениях. Заблуждение об “интеллектуальности” ИИ возникает из-за того, что нейросети могут выполнять задачи, для которых традиционно требовался человеческий ум. Они способны распознавать лица, понимать естественный язык и даже обыгрывать нас в такие сложные игры, как шахматы и го. Но, несмотря на свои впечатляющие способности, нейронные сети в конечном итоге просто следуют правилам и делают прогнозы на основе статистического анализа. Использование нейросетей — это искусство, требующее терпения и сноровки. С каждым уточнением и дополнительным запросом результат становится все более точным и полезным. Нейросеть не всегда «осознает» контекст и плохо понимает абстракции. Поэтому там, где нужно придумать что-то креативное, нейросеть точно не пригодится. Здесь качество ответа сильно зависит от промпта, по запросу «напиши текст» сделать что-то толковое не получится. По сути, это доказывает одно из главных ограничений нейросетей — они не возьмут на себя плохо поставленные задачи. Но, если сформулировать более-менее подробный промпт, можно получить неплохой текст. https://auslander.expert/
Какие проблемы могут возникать из-за галлюцинаций ChatGPT?
Во многих случаях он смешивает и сочетает информацию удивительным и тревожным образом. Но он не осознает, что делает и не может рассуждать, как люди. Подумайте, сколько дезинформации и прочего мусора они оттуда могут поглотить.Эти системы также не повторяют дословно то, что есть в Интернете.
Вопросы и ответы
В таких случаях, ChatGPT может создавать собственные «галлюцинационные» ответы, которые не соответствуют реальности или нарушают логику. ChatGPT обучается на большом объеме текстовых данных, с помощью которых он учится предсказывать следующее слово или фразу в заданном контексте. Однако, иногда нейросети могут неправильно интерпретировать и понимать контекст, что приводит к неожиданным результатам. У человека есть одно важное умение — применять полученные навыки в разных сферах и контекстах. Еще в школе мы учим таблицу умножения и геометрию, чтобы использовать знания при строительстве https://deepmind.com/blog или расчетах в физике.
- В последнее время все мы узнали, что такое нейросети, но до сих пор непонятно, действительно ли за ними будущее?
- Языковые модели, которые лежат в основе нейросетей, несовершенны и могут выдавать «галлюцинации» из-за недостаточности данных.
- Важно также проводить регулярное тестирование модели на новых данных, чтобы убедиться в ее корректной работе и, если необходимо, внести коррективы.
- У человека есть одно важное умение — применять полученные навыки в разных сферах и контекстах.
- В некоторых случаях это может потребовать использования специализированных решений, которые обеспечивают защиту информации от несанкционированного доступа.
Причины недостаточной интерпретируемости могут быть различными. Во-первых, это может быть связано с недостаточной ясностью постановки исследовательского вопроса. Если исследователь не определил четко, что именно он хочет выяснить или доказать, то даже самые точные данные могут быть бесполезными. Например, самая громкая история «китайского Борхеса» — домохозяйки, которая три года писала в «Википедию» статьи о вымышленных событиях из истории княжеств Средневековой Руси. Обычный пользователь не может «переубедить» ChatGPT, так как он не имеет соответствующих полномочий.