Почему возникают проблемы при распознавании контента, созданного генеративными моделями?

Некоторые причины, по которым возникают проблемы при распознавании контента, созданного генеративными моделями:

• Устаревшие данные. www.computerra.ru Генеративные модели обучаются на большом количестве данных, но мир постоянно меняется, и спустя время обучающие данные устаревают. www.computerra.ru Чем дольше их не обновляли, тем менее точными становятся ответы нейросетей. www.computerra.ru
• Отсутствие встроенной верификации. habr.com Модели не проверяют свой ответ по базе знаний или интернету, особенно в офлайн-режиме. habr.com Они не сравнивают возможные варианты на истинность, а просто выбирают «наиболее вероятный ответ». habr.com
• Проблема кросс-загрязнения данных. habr.com В процессе обучения происходит смешение и загрязнение данных: модель не разделяет источники по уровню доверия. habr.com Во время обучения модели получают и качественные данные, и фрагменты фантастики, форумов, ошибочной информации. habr.com Модель не всегда может отличить одно от другого. habr.com
• Давление на полноту ответа. habr.com При отсутствии точной информации модель всё равно «хочет помочь», особенно если запрос сформулирован уверенно. habr.com Это провоцирует выдумку вместо отказа от ответа. habr.com
• Эффект «каскадных ошибок». habr.com Одна небольшая неточность в начале генерации может спровоцировать лавину последующих ошибок. habr.com Модель, начав с ложного утверждения, «вынуждена» продолжать его развивать для сохранения целостности текста, что приводит к обширным, детализированным, но полностью недостоверным фрагментам. habr.com

Чтобы эффективно идентифицировать контент, созданный ИИ, пользователи должны учитывать такие факторы, как последовательность, повторяющиеся фразы, связность, грамматическая точность, источники и общая индивидуальность текста. www.aitoolgo.com