Почему современные языковые модели склонны к генерации ложных данных?

Современные языковые модели склонны к генерации ложных данных (галлюцинациям) по нескольким причинам, среди которых:

• Бесконтрольность обучения. www.braintools.ru Модели обучаются на огромных объёмах текстовых данных без контроля со стороны человека. www.braintools.ru В таких данных могут содержаться непроверенные факты, искажённая информация или даже фейковые новости. www.braintools.ru
• Недостаток актуальной информации. qudata.com Большинство моделей искусственного интеллекта работают на основе фиксированных наборов данных и не имеют прямого доступа к новой или обновлённой информации в режиме реального времени. qudata.com Из-за этого они пропускают последние события или полагаются на устаревшие источники. qudata.com
• Обязательность ответа. www.braintools.ru На последующих этапах обучения, когда модель учится следовать инструкциям, у неё отсутствует возможность выражать неопределённость. www.braintools.ru Модель обязана дать ответ, даже если она не уверена в его правильности. www.braintools.ru
• Переобучение. qudata.com Когда модель слишком хорошо «запоминает» обучающие данные, она плохо справляется с новой информацией. qudata.com Переобученная модель может цепляться за конкретные закономерности в тренировочных данных, даже если эти закономерности не являются общепринятыми. qudata.com
• Стандартные процедуры обучения и оценки. habr.com Они вознаграждают скорее угадывание, чем признание неопределённости. habr.com

Галлюцинации — серьёзная проблема, которая требует внимания как со стороны разработчиков, так и со стороны пользователей, чтобы минимизировать риски распространения недостоверной или противоречивой информации. www.braintools.ru