ChatGPT – это одна из самых продвинутых моделей искусственного интеллекта, способная генерировать текст на любую тему по заданному запросу. Однако, как и любой ИИ, chatGPT не идеален и может выдавать нелогичные или некорректные ответы.
Один из факторов, влияющих на качество генерации, это так называемая “температура” – параметр, который определяет степень случайности и разнообразия выходного текста. Чем выше температура, тем больше вероятность, что chatGPT выберет не самое вероятное, а более неожиданное или оригинальное слово. Но что произойдет, если температуру поднять до крайних значений? Этот вопрос решил проверить российский ученый Владимир Крылов, который провел серию экспериментов с chatGPT при разных значениях температуры.
Крылов использовал в качестве запросов фразу на русском языке, такие как “Где смерть Кощея”. Затем он менял температуру от 0 до 1 с шагом 0.1 и сравнивал результаты генерации. Он также применил специальный метод оценки качества текста, основанный на сравнении с эталонными ответами, полученными от человеческих экспертов. Его выводы были следующие:
• При температуре 0 chatGPT всегда выдает один и тот же ответ на один и тот же запрос, независимо от того, сколько раз он повторяется. Этот ответ обычно является самым вероятным и логичным, но также самым скучным и предсказуемым.
• При температуре 0.1 chatGPT начинает вносить небольшие изменения в свои ответы, но они все еще остаются достаточно релевантными и согласованными.
• При температуре 0.5 chatGPT становится более творческим и разнообразным в своих ответах, но также более подверженным ошибкам и противоречиям.
• При температуре 1 chatGPT полностью теряет связь с реальностью и генерирует абсурдный и бессмысленный текст, который не имеет ничего общего с запросом.
Крылов сделал вывод, что оптимальная температура для chatGPT зависит от цели и контекста использования. Если нужен точный и логичный ответ, то лучше выбрать низкую температуру. Если нужен творческий и необычный ответ, то лучше выбрать среднюю температуру. Если нужен совершенно случайный и нелепый ответ, то лучше выбрать высокую температуру. Однако, он также предупредил, что chatGPT не является источником достоверной информации и может выдавать ложные или непроверенные факты. Поэтому, он рекомендовал всегда проверять и критически оценивать результаты генерации.
ТОП вопросов и ответов на тему галлюцинации нейросетей
Галлюцинации нейросетей – это явление, когда искусственный интеллект генерирует текст или изображение, которое не соответствует заданному запросу или исходным данным. Это может быть вызвано различными факторами, такими как ошибки в обучающих данных, недостаточная регуляризация модели, слишком высокая степень случайности или творчества в генерации и т.д. Галлюцинации нейросетей могут быть опасными, если они вводят в заблуждение пользователей или нарушают правила безопасности или этики. Поэтому важно понимать, как они возникают и как их обнаруживать и предотвращать. Вот некоторые популярные вопросы и ответы на тему галлюцинаций нейросетей:
• Что такое галлюцинации нейросетей?
• Галлюцинации нейросетей – это явление, когда искусственный интеллект генерирует текст или изображение, которое не соответствует заданному запросу или исходным данным. Например, нейросеть, которая переводит текст с одного языка на другой, может добавить или убрать слова, которые не были в исходном тексте, или изменить смысл или тональность сообщения. Или нейросеть, которая создает изображения по текстовому описанию, может нарисовать объекты, которые не были упомянуты в тексте, или искажать форму или цвет объектов.
• Какие виды галлюцинаций нейросетей существуют?
• Галлюцинации нейросетей можно классифицировать по разным критериям, например, по типу генерируемого контента (текст или изображение), по причине возникновения (ошибка в данных, модели или генерации), по степени отклонения от исходного запроса или данных (незначительное, среднее или сильное), по характеру отклонения (добавление, удаление, изменение или перемешивание информации), по влиянию на пользователя (безвредное, вредное или опасное) и т.д. Например, одним из видов галлюцинаций нейросетей является детачмент (detachment), когда нейросеть генерирует текст или изображение, которое не имеет никакой связи с исходным запросом или данными. Или осцилляция (oscillation), когда нейросеть генерирует текст или изображение, которое постоянно меняет свое содержание или стиль при повторном запросе.
• Как обнаружить галлюцинации нейросетей?
• Обнаружение галлюцинаций нейросетей – это сложная и актуальная задача, которая требует разработки специальных методов и инструментов. Один из подходов к обнаружению галлюцинаций нейросетей – это использование модели интроспекции (model introspection), которая анализирует внутреннее состояние и поведение нейросети в процессе генерации и выявляет признаки или симптомы галлюцинаций. Например, можно измерять относительный вклад каждого слова в генерации и сравнивать его с вкладом в негаллюцинированных или эталонных ответах. Также можно использовать другие методы, такие как оценка качества, сравнение с референсными данными, проверка фактов, анализ тональности и т.д.
• Как предотвратить галлюцинации нейросетей?
• Предотвращение галлюцинаций нейросетей – это также сложная и актуальная задача, которая требует улучшения качества и надежности нейросетей. Один из подходов к предотвращению галлюцинаций нейросетей – это улучшение качества обучающих данных, например, очистка от шума, дубликатов, ошибок, противоречий и т.д. Также можно использовать различные техники регуляризации модели, например, дропаут, батч-нормализация, ранняя остановка и т.д. Кроме того, можно контролировать степень случайности или творчества в генерации, например, с помощью параметра температуры, который определяет вероятность выбора не самого вероятного, а более неожиданного или оригинального слова. Наконец, можно использовать различные методы пост-обработки или редактирования сгенерированного текста или изображения, например, проверка грамматики, орфографии, пунктуации, согласования и т.д.
• Что такое температура в генерации нейросетей?
• Температура – это параметр, который определяет степень случайности или разнообразия в генерации нейросетей. Чем выше температура, тем больше вероятность, что нейросеть выберет не самое вероятное, а более неожиданное или оригинальное слово. Например, при температуре 0 нейросеть всегда выбирает самое вероятное слово, но также самое скучное и предсказуемое. При температуре 1 нейросеть выбирает слова равновероятно, но также самое абсурдное и бессмысленное. При средней температуре нейросеть выбирает слова с учетом их вероятности, но также с учетом их необычности или творчества.
• Какие примеры галлюцинаций нейросетей вы знаете?
• Один из известных примеров галлюцинаций нейросетей – это Google DeepDream, который создает изображения, наполненные психоделическими формами и цветами, похожими на сны или галлюцинации. Этот проект был запущен в 2015 году как эксперимент по исследованию работы искусственных нейронных сетей для распознавания изображений. Другой пример галлюцинаций нейросетей – это GPT-3, который является одной из самых мощных моделей для генерации текста на любую тему. Однако GPT-3 также может выдавать текст, который не соответствует заданному запросу или содержит ложные, или непроверенные факты.
- Россия ужесточает правила покупки сим-карт для иностранцев: биометрия становится обязательной - 27/04/2024 12:54
- Австралийскому разработчику удалось обойти региональные ограничения Apple - 26/04/2024 18:11
- Разработчики Stellar Blade нарушили обещание об отсутствии цензуры - 26/04/2024 17:32
