Генеративный искусственный интеллект: что это, как работает AI использование генеративных моделей нейросетей
Они очень помогают при работе с контентом, требующим высокой точности и аутентичности, например, при работе над академическими работами, новостными статьями и официальными документами. Использование инструментов обнаружения ИИ добавляет дополнительный уровень уверенности при выявлении ответов, сгенерированных ИИ. Они не могут обнаружить контент, созданный искусственным интеллектом больше половины времени. Такое несоответствие может быть подсказкой, что ты имеешь дело с контентом, сгенерированным искусственным интеллектом.
Зачем важно понимать, когда ИИ генерирует ответ?
Эти пробелы возникают потому, что ИИ опирается на уже существующие данные и шаблоны. Он может быть не в состоянии охватить все последние разработки по определенной теме. Мы можем естественным образом включать контекст, исходя из собственного опыта и более тонкого понимания темы. Контекст очень важен, когда речь идет об интерпретации любого произведения. Так что, если ты заметишь, что стиль, тон или сложность чего-то, что ты читаешь, внезапно изменились, это может быть сгенерировано искусственным интеллектом. Модели ИИ также не могут поддерживать одинаковый уровень детализации во всех своих ответах.
Аналитика Ask AI questions
Неправильные ответы могут привести к распространению дезинформации, неправильному принятию решений и потере доверия к технологиям ИИ. Особенно это критично в областях, где точность информации жизненно важна, например, в медицине или юридической сфере. Aiport.ru — ваш гид в мире искусственного интеллекта и нейросетей. Мы создаем пространство для профессионалов и энтузиастов, https://towardsdatascience.com предоставляя последние новости, глубокие аналитические статьи и актуальные руководства по использованию AI. По состоянию на конец 2023 года направление генеративного ИИ нельзя назвать успешным. Так, например, в 2022 году компания OpenAI понесла убытки в размере $540 млн из-за разработки ChatGPT. А для дальнейшего развития https://thenextweb.com/artificial-intelligence и создания сильного ИИ потребуется еще около 100 млрд долларов. На старте 2023 года произошел настоящий бум генеративного искусственного интеллекта (ГИИ). Однако, как показало тестирование, даже самые передовые модели, такие как o1 от OpenAI и Claude-3.5-sonnet от Anthropic, демонстрируют крайне низкие показатели успешности – 42,7% и 28,9% соответственно.
- Один из способов — использовать Wardley Maps, о которых мы говорили в этой статье.
- Многоагентные системы (например, AutoGPT, BabyAGI) — это технология, которая пытается научить модели планировать, принимать решения о следующем шаге и управлять другими агентами. https://auslander.expert/
- AI стремится предоставить точные и актуальные ответы на основе своего обучения.
- Вместо того чтобы задавать длинный и сложный запрос, стоит разделить его на части.
- Промпт-инжиниринг становится важным инструментом для разработчиков, особенно в эпоху, когда генеративные ИИ могут создавать сложный программный код.
- Мы сами несколько раз тестировали ГИИ и часто всегда он давал, скажем так, не совсем корректный результат.
Приведу несколько примеров наиболее распространенных проблем. Попытка использовать ChatGPT для создания видео или Midjourney для анализа данных — пустая трата времени. Как правило, модели обучаются на массивных наборах данных, что иногда приводит к их предвзятости или к тому, что модели начинают следовать ошибочным паттернам. Знания о том, какие данные использовались для обучения, также может значительно помочь пользователям. Думая над проблемами моделей ИИ, у меня возникла идея промпт-памяти. Это связано с тем, что развитие этой ветки во многом обусловлено стремительным переходом LLM (больших языковых моделей) из стадии Genesis в Commodity. Сейчас именно эти технологии формируют основную часть бизнес‑запросов на «внедрение ИИ». Однако для того, чтобы такие модели работали эффективно, требуется большое количество размеченных данных. Исследование OpenAI с использованием бенчмарка SimpleQA подчеркнуло серьёзные вызовы, стоящие перед индустрией искусственного интеллекта. Пока ИИ-модели чаще придумывают ответы, чем отвечают по существу, важно осознавать их ограничения и продолжать работать над улучшением точности и надёжности этих технологий. Такие результаты вызывают обеспокоенность у пользователей и специалистов в области ИИ. Для компаний, внедряющих эти технологии, важно понимать ограничения и риски, связанные с использованием текущих моделей. Причиной такой уверенности в ошибочных ответах является архитектура современных языковых моделей. Они обучаются на огромных массивах данных и стремятся предсказывать наиболее вероятное продолжение текста.