Какие факторы влияют на стабильность работы языковых моделей?

Некоторые факторы, влияющие на стабильность работы языковых моделей:

• Качество обучающих данных. yandex.cloud Модель может непреднамеренно запоминать информацию, на которой обучалась. yandex.cloud Это опасно, если в данных содержалась персональная или конфиденциальная бизнес-информация. yandex.cloud Чтобы снизить риски, рекомендуется тщательно очищать данные от чувствительной информации. yandex.cloud
• Настройка параметров. yandex.cloud Хорошие результаты зависят от правильно настроенных параметров: скорости обучения, размера пакета данных, количества проходов по ним. yandex.cloud
• Переобучение. yandex.cloud Чрезмерная адаптация к тренировочным примерам может привести к тому, что модель начнёт создавать неверную информацию. yandex.cloud Чтобы предотвратить переобучение, параметры обучения корректируют на основе тестов с валидационным набором данных. yandex.cloud
• Атаки с использованием вредоносных входных данных. habr.com Языковые модели могут быть уязвимы перед такими атаками, как манипуляция предсказаниями модели и «отравление» данных. habr.com
• Отсутствие метрик разнообразия. habr.com Существующие методы оценки часто не учитывают разнообразие и креативность генераций моделей. habr.com
• Ограниченность референсных данных. habr.com Получение качественных эталонных данных затруднительно, особенно в задачах с множеством возможных корректных ответов или в открытых генеративных задачах. habr.com

Для поддержания стабильно высокого качества результатов работы языковых моделей необходим регулярный мониторинг их работы с новыми данными в реальных условиях. yandex.cloud