Почему модели языкового моделирования могут выдавать неверные или противоречивые ответы?

Несколько причин, по которым модели языкового моделирования могут выдавать неверные или противоречивые ответы:

• Проблемы с данными для обучения. www.baeldung.com Качество и точность этих данных непостоянны. www.baeldung.com Некоторые из них можно доверять, другие части будут неточными, предвзятыми или противоречивыми. www.baeldung.com Модель, обученная на таких данных, может генерировать некорректные тексты. www.baeldung.com
• Временные ограничения данных. www.baeldung.com Обучающий набор записывает доступную информацию в её первоначальном виде на момент её сбора. www.baeldung.com В результате модели могут выдавать ответы, основанные на устаревшей информации. www.baeldung.com
• Двусмысленности и сложные подсказки. www.baeldung.com Модель может выдавать ответы, которые кажутся разумными, но не отражают предполагаемого смысла. www.baeldung.com Чем яснее значение входных данных, тем меньше вероятность того, что модель выдаст вводящие в заблуждение выходные данные. www.baeldung.com
• Переоснащение под определённые шаблоны. www.baeldung.com Модель может запомнить фразы или факты из учебных данных и воспроизводить их в неадекватном контексте. www.baeldung.com
• Цель обучения. dzen.ru Модель предсказывает следующий токен по статистическим паттернам, а не проверяет факты. dzen.ru Она оптимизирована на правдоподобие текста, а не на истинность. dzen.ru

Чтобы минимизировать ошибки моделей, рекомендуется формулировать чёткие запросы, давать контекст, использовать инструменты, проверять источники и перепроверять ответы через переформулировку. dzen.ru