Как получать точные и полезные ответы от нейросетей: эффективные советы
Стоит помнить, что нейросети нужно задавать точные запросы и избегать абстракций. Также для хорошего результата описывайте подробный контекст — эта информация может повлиять на ответ нейросети. А еще проводите фактчекинг ответов, поскольку любая модель может проявлять «галлюцинации». С нейросетями всё иначе — https://news.mit.edu/topic/artificial-intelligence2 они применяют знания изолированно, в рамках конкретных задач. Нейросеть не может совмещать и комбинировать знания, использовать навыки из одного чата в другом чате и контексте. Этот тип нейронной сети может использоваться для решения задач классификации, регрессии и кластеризации данных. Нейронные сети – это математические модели, которые используются для аппроксимации сложных функций и обработки данных. Они состоят из нейронов, которые соединены друг с другом и передают информацию друг другу. Прорывом в области нейросетей стало появление метода обратного распространения ошибки, который позволил обучать нейронные сети с использованием больших объемов данных. Этот метод стал основой для многих современных алгоритмов обучения нейронных сетей. Как и прежде, только своим ощущениям и проверенным, научным данным.
Все статьи
Опасность заключается в том, что, приняв их ответ за непреложную истину, можно сильно подставить себя. В запросах, где необходим точный ответ, не подобранный статистическим методом, а основанный на анализе конкретного набора данных. Есть мнение, что галлюцинации – это своего рода «творчество» нейросетей. Как известно, генеративный ИИ не способен придумывать и создавать что-то принципиально новое – только составлять комбинации из загруженных данных, подражая источнику. Это всё — объемные https://artificial-intelligence.blog.gov.uk задачи, которые возможно решить с помощью декомпозиции. официальный сайт
- Нейросеть не всегда «осознает» контекст и плохо понимает абстракции.
- Не забывайте, что вы можете влиять на качество ответов, правильно подходя к постановке задач.
- Даже если вы придумаете один подробный запрос, будьте готовы к тому, что с ответом бота придется работать и прояснять какие-то вещи.
- ChatGPT обучается на большом объеме текстовых данных, с помощью которых он учится предсказывать следующее слово или фразу в заданном контексте.
- Например, когда нейронная сеть анализирует тысячи фотографий кошек, она может научиться распознавать кошку.
И чтобы понять почему, важно знать, как на самом деле работает такая технология. Полностью – никак, всегда есть вероятность, что где-то случится сбой и результат будет непредсказуемым. Можно настроить нейросеть так, чтобы снизить риск ошибок, но не во всех случаях это нужно делать. Ведь как мы уже говорили выше, галлюцинации у ИИ – аналог творчества. В общем, нейросети создают сотни картинок под любые нужды, где задача — сгенерировать одно конкретное изображение. Его задача — помочь маркетологам и предпринимателям разобраться в разных digital-каналах и получить прибыль. Побороть эту проблему можно, но для этого придется сохранять страницу сайта X в HTML-формате и объяснять боту, что нужно на ней искать. На это уйдет много времени и сил, проще воспользоваться парсером. Кроме того, важную роль играет и само понимание полученных данных и результатов исследования. Для того чтобы эффективно обучаться на больших объемах данных, необходимо уметь фильтровать информацию, выделять ключевые моменты и делать правильные выводы. Этот навык является особенно важным в области исследований и аналитики, где нужно анализировать огромные объемы данных и делать выводы на их основе. Такое непонимание возможностей нейронных сетей может иметь серьезные последствия. Оно приводит к чрезмерному доверию системам искусственного интеллекта, которые на самом деле не способны полностью понять данные, с которыми они работают. Это также может привести к нереалистичным ожиданиям относительно того, чего ИИ сможет достичь в будущем. Иногда виртуальные художники создают неуникальный контент, и это тоже проблема. 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 или расчетах в физике.
Как разработчики борются с галлюцинациями ChatGPT и других умных чат-ботов?
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. Поэтому главное ограничение бота — логически-смысловое мышление. Пока что его нет, поэтому все задачи, где такое мышление необходимо, бот решить не может. Нейросети могут придумывать идеи и создавать контент, но они не способны мыслить креативно. Любая информация для ИИ — это набор символов в определенном порядке, и эти символы нейронка трансформирует в понятный для себя код. Это может привести к неправильным или странным ответам, когда модель генерирует информацию, которая противоречит действительности или звучит нелогично. Одной из причин галлюцинаций является отсутствие контроля над входными данными. ChatGPT не имеет механизмов для проверки достоверности и корректности информации, которую он получает. Это может привести к тому, что ChatGPT может выдавать ответы, основанные на неверных предположениях или ложной информации, что в свою очередь может приводить к неправильным или непонятным ответам.