Den snabba utvecklingen av artificiell intelligens år 2023 är oöverträffad, och i centrum för allt detta fanfar (snälla trumslag) är Generativa AI-modeller, med ett utmärkt exempel är Large Language Model (LLM), som ChatGPT. Dessa LLM:er har fått stor uppmärksamhet för sin förmåga att generera människoliknande text genom att tillhandahålla svar, generera innehåll och hjälpa till med en mängd olika uppgifter. Men som alla tekniska underverk är LLM:er inte utan brister. Ibland visar dessa modeller ett beteende som verkar meningslöst eller som inte är relaterat till sammanhanget. I labbet kallar vi detta fenomen för "Quinn-effekten".
Den snabba utvecklingen av artificiell intelligens år 2023 är oöverträffad, och i centrum för allt detta fanfar (snälla trumslag) är Generativa AI-modeller, med ett utmärkt exempel är Large Language Model (LLM), som ChatGPT. Dessa LLM:er har fått stor uppmärksamhet för sin förmåga att generera människoliknande text genom att tillhandahålla svar, generera innehåll och hjälpa till med en mängd olika uppgifter. Men som alla tekniska underverk är LLM:er inte utan brister. Ibland visar dessa modeller ett beteende som verkar meningslöst eller som inte är relaterat till sammanhanget. I labbet kallar vi detta fenomen för "Quinn-effekten".
Quinn-effekten personifierad av generativ AI
Definiera Quinn-effekten
Quinn-effekten kan förstås som den uppenbara urspårningen av en generativ AI från dess avsedda bana, vilket resulterar i en utdata som antingen är irrelevant, förvirrande eller till och med rent bisarr. Det kan visa sig som ett enkelt fel som svar eller som en ström av olämpliga tankar.
Orsaker bakom Quinn-effekten
För att helt förstå varför Quinn-effekten uppstår måste vi ge oss in i världen av generativa AI-arkitekturer och träningsdata. Quinn-effekten kan orsakas av flera felsteg, inklusive:
- Tvetydighet i input: LLMs syftar till att förutsäga nästa ord i en sekvens baserat på mönster från stora mängder data. Om en fråga är tvetydig eller otydlig, kan modellen ge ett meningslöst svar.
- Överanpassning: Uppstår när någon AI-modell är för nära anpassad till sina träningsdata. I sådana fall kan en modell ge resultat som överensstämmer med små detaljer från dess träningsuppsättning men inte generellt logiska eller tillämpliga.
- Brist på sammanhang: Till skillnad från människor har LLM inte ett kontinuerligt minne eller förståelse för bredare sammanhang. Om en konversation tar en plötslig vändning kan modellen tappa tråden, vilket leder till utgångar som visas utanför rälsen.
- Databiaser: LLM, inklusive GPT-arkitekturer, lär sig av stora datamängder. AI skulle kunna replikera dessa mönster om dessa datauppsättningar innehåller fördomar eller meningslösa data.
- Språkkomplexitet: Det naturliga språket är invecklat och laddat med nyanser. Ibland kan modellen brottas med homonymer, idiom eller fraser med flera tolkningar, vilket leder till oväntade resultat.
Att mildra Quinn-effekten
Även om fullständig eliminering av Quinn-effekten är en svår uppgift, kan åtgärder vidtas för att mildra dess förekomst, inklusive:
- Regelbundna uppdateringar och förfining: Kontinuerlig utbildning och förfining av modellen på olika och uppdaterade datauppsättningar kan minska felaktigheter.
- Feedback loopar: Det kan vara fördelaktigt att implementera ett system där användarfeedback hjälper till att identifiera och rätta till fall där modellen går av stapeln.
- Förbättrad kontextuell medvetenhet: Framtida iterationer av modeller kan dra nytta av mekanismer som möjliggör bättre kontextbevarande över konversationsvändningar.
- Olika datamängdskällor: Att säkerställa att träningsdata är heltäckande, som täcker ett brett spektrum av ämnen, toner och nyanser, kan hjälpa till att förbättra modellens robusthet.
Nog med spekulationer, vad "tänker" modellen
Vi bestämde oss för att fråga ChatGPT-4 om dess perspektiv på vad som händer.
Vad kommer härnäst
Quinn-effekten kastar ljus över de imperfektioner som finns i även de mest avancerade AI-modellerna. Att inse dessa begränsningar är det första steget mot att förstå, mildra och potentiellt utnyttja dessa brister. När AI-området fortsätter sin snabba tillväxt, blir medvetenhet om sådana fenomen avgörande för både användare och utvecklare, vilket hjälper till att överbrygga gapet mellan förväntningar och verklighet i världen av generativ AI.
När vi fortsätter att utveckla transformatorernas komplexitet och antal parametrar, kommer det utan tvekan att finnas ytterligare utmaningar som denna att övervinna. Det är dock också viktigt att notera att NVIDIA har SDK:er för att hantera detta. I nästa del kommer vi att titta på att finjustera en modell och sedan applicera skyddsräcken på den i en pseudoproduktionsmiljö.
Engagera dig med StorageReview
Nyhetsbrev | Youtube | Podcast iTunes/Spotify | Instagram | Twitter | TikTok | Rssflöde
