2023 年人工智能的快速發展是無與倫比的，所有這些宣傳的中心（請鼓點）是生成式 AI 模型，一個典型的例子是大型語言模型 (LLM)，如 ChatGPT。 這些法學碩士因其通過提供響應、生成內容和協助完成各種任務來生成類人文本的能力而受到廣泛關注。 然而，就像每一個技術奇蹟一樣，法學碩士也並非沒有缺陷。 有時，這些模型會表現出看似無意義或與上下文無關的行為。 在實驗室中，我們將這種現象稱為“奎因效應”。
2023 年人工智能的快速發展是無與倫比的，所有這些宣傳的中心（請鼓點）是生成式 AI 模型，一個典型的例子是大型語言模型 (LLM)，如 ChatGPT。 這些法學碩士因其通過提供響應、生成內容和協助完成各種任務來生成類人文本的能力而受到廣泛關注。 然而，就像每一個技術奇蹟一樣，法學碩士也並非沒有缺陷。 有時，這些模型會表現出看似無意義或與上下文無關的行為。 在實驗室中，我們將這種現象稱為“奎因效應”。
生成式人工智能擬人化的奎因效應
定義奎因效應
奎因效應可以理解為生成人工智能明顯偏離其預期軌跡，導致輸出要么不相關、令人困惑，甚至完全怪異。 它可能表現為一個簡單的反應錯誤或一連串不恰當的想法。
奎因效應背後的原因
為了充分理解奎因效應發生的原因，我們必須進入生成式人工智能架構和訓練數據的世界。 奎因效應可能是由多種失誤造成的，包括：
- 輸入的歧義： 法學碩士的目標是根據大量數據的模式來預測序列中的下一個單詞。 如果查詢不明確或不清楚，模型可能會產生無意義的答案。
- 過擬合： 當任何人工智能模型與其訓練數據過於緊密地定制時就會發生這種情況。 在這種情況下，模型可能會產生與其訓練集中的微小細節一致的結果，但通常不符合邏輯或適用。
- 缺乏背景： 與人類不同，法學碩士對更廣泛的背景沒有持續的記憶或理解。 如果對話突然發生變化，模型可能會失去線索，導致輸出看起來脫軌。
- 數據偏差： 法學碩士（包括 GPT 架構）從海量數據集中學習。 如果這些數據集包含偏差或無意義的數據，人工智能可以復制這些模式。
- 語言複雜性： 自然語言是複雜且充滿細微差別的。 有時，模型可能會處理同音異義詞、習語或具有多種解釋的短語，從而導致意想不到的結果。
減輕奎因效應
雖然完全消除奎因效應是一項艱鉅的任務，但可以採取措施來減輕其發生，包括：
- 定期更新和完善： 在多樣化和更新的數據集上持續訓練和完善模型可以減少不准確性。
- 反饋迴路： 實施一個系統，用戶反饋有助於識別和糾正模型偏離軌道的情況，這可能是有益的。
- 提高情境意識： 模型的未來迭代可能會受益於在對話輪流中更好地保留上下文的機制。
- 多樣化的數據源： 確保訓練數據全面，涵蓋廣泛的主題、語氣和細微差別，有助於增強模型的穩健性。
猜測已經夠多了，模型“想”什麼
我們決定詢問 ChatGPT-4 對所發生事件的看法。
下一步是什麼
奎因效應揭示了即使是最先進的人工智能模型也固有的缺陷。 認識到這些限制是理解、減輕和潛在地利用這些缺陷的第一步。 隨著人工智能領域的持續快速發展，對用戶和開發人員來說，對此類現象的認識變得至關重要，這有助於彌合生成人工智能領域的期望與現實之間的差距。
隨著我們不斷提高變壓器的複雜性和參數數量，毫無疑問，還會有諸如此類的額外挑戰需要克服。 然而，還需要注意的是，NVIDIA 擁有 SDK 來處理這個問題。 在下一篇文章中，我們將研究微調模型，然後在偽生產環境中對其應用護欄。
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