Почему некоторые ИИ-системы теряют контекст и память в интерактивных мирах?

Некоторые причины, по которым ИИ-системы могут терять контекст и память в интерактивных мирах:

• Ограничения архитектуры трансформеров. www.business-gazeta.ru У таких моделей нет постоянной, долговременной памяти. www.business-gazeta.ru Вся память ограничена контекстным окном одной сессии. www.business-gazeta.ru Это затрудняет поддержание знаний или навыков за пределами короткого диалога. www.business-gazeta.ru
• Вычислительные ограничения. www.business-gazeta.ru habr.com Сложность вычислений растёт нелинейно, почти квадратично, по отношению к длине контекста. habr.com Например, удвоение длины контекста в четыре раза увеличивает объём необходимых вычислений и памяти. www.business-gazeta.ru
• «Синдром lost in the middle». trends.rbc.ru Нейросети теряют фокус и с большей вероятностью пропускают полезную информацию, если она находится в середине контекста, а не в конце или в начале. trends.rbc.ru И чем длиннее контекст, тем больше модель упускает. trends.rbc.ru
• Проблемы с инфраструктурой. www.computerra.ru Задержка на стороне хранилища, неактуальные данные, неоптимальные политики доступа — всё это влияет на скорость и надёжность работы ИИ. www.computerra.ru
• Нелинейность в ответах. www.mvideo.ru Нейросеть «думает» не как человек и поэтому на один и тот же вопрос может выдавать разные ответы. www.mvideo.ru Это ярко проявляется в длинных цепочках рассуждений. www.mvideo.ru