Почему языковые модели создают неправдивую информацию при генерации текстов?

Несколько причин, по которым языковые модели создают неправдивую информацию при генерации текстов:

• Проблемы с данными для обучения. www.baeldung.com Модели анализируют огромное количество текстовых данных, качество и точность которых непостоянны. www.baeldung.com Учёт всех этих несовершенств данных может приводить к генерации некорректных текстов. www.baeldung.com
• Временные ограничения данных. www.baeldung.com Обучающие наборы данных записывают доступную информацию в её первоначальном виде на момент сбора. www.baeldung.com В результате модели могут выдавать ответы, основанные на устаревшей информации. www.baeldung.com
• Вероятностный характер языковых моделей. www.baeldung.com Модель генерирует выходной текст на основе вероятности каждой последовательности слов. www.baeldung.com Это может приводить к созданию синтаксически и контекстуально обоснованной, но неточной или бессвязной текстовой последовательности. www.baeldung.com
• Отсутствие понимания реального мира. www.baeldung.com Модели не имеют внутреннего представления о том, как устроена реальность, которую описывают слова. dzen.ru
• Переобучение. qudata.com Когда модель слишком хорошо «запоминает» обучающие данные, она плохо справляется с новой информацией. qudata.com В контексте галлюцинаций переобученная модель может цепляться за конкретные закономерности в тренировочных данных, даже если эти закономерности не являются общепринятыми. qudata.com
• Методы обучения и оценки. www.techinsider.ru Современные методы обучения, основанные на методе обучения с подкреплением, напоминают экзамены, где за правильный ответ дают баллы, а за отсутствие ответа — ноль. www.techinsider.ru Это создаёт ситуацию, в которой лучше высказать необоснованное предположение и получить шанс на успех, чем честно признать незнание. www.techinsider.ru