Почему современные генеративные модели показывают разные результаты обработки запросов?

Некоторые причины, по которым современные генеративные модели могут показывать разные результаты обработки запросов:

• Непредсказуемость. serverflow.ru Результаты, получаемые от таких моделей, сложно контролировать и предсказывать из-за сложности «самообучающихся» алгоритмов. serverflow.ru Они постоянно меняются в процессе обучения и совершенствования. serverflow.ru
• Устаревшие данные. www.computerra.ru Генеративные модели ИИ получают огромное количество данных и на их основе формируют свои ответы. www.computerra.ru Но мир постоянно меняется, и спустя время обучающие данные уже устаревают. www.computerra.ru Чем дольше данные не обновляли, тем менее точными становятся ответы нейросетей. www.computerra.ru
• Переобучение. serverflow.ru rb.ru Модели теряют способность генерировать оригинальный контент, слишком точно копируя данные, использованные для обучения. rb.ru
• Неполные данные. www.computerra.ru cyberleninka.ru Ошибки или пробелы в структурированных данных могут исказить результаты моделирования. cyberleninka.ru Неструктурированные данные низкого качества усложняют процесс обучения, требуя дополнительной очистки и предварительной обработки. cyberleninka.ru
• Поверхностные ответы. www.computerra.ru Генеративные модели хорошо справляются с просеиванием огромного количества данных и поиском общих черт, но заставить их глубже вникать в содержание и контекст почти всегда не удаётся. www.computerra.ru