Какие причины могут вызывать ошибки при генерации ответов в современных системах искусственного интеллекта?

Некоторые причины, которые могут вызывать ошибки при генерации ответов в современных системах искусственного интеллекта:

• Качество данных. dzen.ru Если модель обучалась на неполных, неправильных или предвзятых данных, её предсказания также будут ошибочными. dzen.ru
• Предвзятость данных. dzen.ru Модель, обученная на искажённых или однотипных данных, начинает делать предвзятые выводы. dzen.ru
• Сложность поставленной задачи. dzen.ru Некоторые задачи требуют понимания контекста, ассоциаций и опыта, которых у модели нет. dzen.ru
• Технические ограничения архитектуры. dzen.ru У модели есть определённое количество слоёв, нейронов и весов, которые ограничивают её способность к анализу и синтезу информации. dzen.ru
• Ограниченность в проверке данных. dzen.ru Модели ИИ, как правило, не умеют проверять правдивость информации и полагаются на вероятностные вычисления. dzen.ru
• Ошибки машинного обучения из-за переобучения. rdc.grfc.ru Обучение на ограниченном наборе данных приводит к тому, что модель запоминает конкретные входные и выходные данные, но не изучает общие закономерности. rdc.grfc.ru
• Ошибки интерпретации ИИ идиом или сленга. rdc.grfc.ru Многие модели ИИ испытывают трудности при работе с идиоматическими или разговорными выражениями, которые отсутствуют во входных данных. rdc.grfc.ru
• Искажения данных ИИ в результате состязательных атак. rdc.grfc.ru Состязательные атаки с использованием подсказок, намеренно созданные для введения в заблуждение ИИ, провоцируют ошибки. rdc.grfc.ru
• Плохое оперативное проектирование. rdc.grfc.ru Структурирование подсказок модели ИИ может существенно повлиять на её результаты. rdc.grfc.ru Например, расплывчатые или двусмысленные подсказки приводят к ошибкам модели или к выдаче нерелевантной или неверной информации. rdc.grfc.ru