Notes

Всё, что нужно знать о генеративном ИИ: определение, типы, принципы работы и проблемы внедрения
Революция началась с появления трансформеров, таких как BERT и GPT, которые позволили обучать модели на огромных объемах данных. В 2020-х годах, с массовым внедрением генеративных систем, промпт-инжиниринг стал неотъемлемой частью взаимодействия с ИИ. Теперь это не только инструмент, но и ключевой навык для разработчиков, маркетологов, преподавателей и исследователей. Мы в 1PS.RU успешно применяем нейросети для решения множества задач.
Генеративные модели, такие как ChatGPT, породили новый класс задач, где ИИ не просто анализирует информацию, а создаёт новый контент. Однако, как мы обсуждали ранее, этот процесс основан не на логике или экспертизе, а на статистических закономерностях в данных. Условно говоря, если GenAI нужно объяснить, что такое стол или светофор, нейросети показывают 10 тысяч разных изображений этих предметов. Затем, когда пользователь пишет промпт вида «на столе стоит светофор», нейросеть уже предлагает свои варианты на основе собственного представления об этих предметах.
Как ии генерирует ответы?
Однако это не гарантирует точности или правдивости информации. Возможно, ты пользуешься онлайн-инструментом, который помогает тебе в решении какого-то вопроса, но тебе интересно, не являются ли ответы, которые он выдает, результатом работы искусственного интеллекта. https://www.demilked.com/author/search-growth/ Создание эффективных промптов — это ключ к успешному взаимодействию с нейросетями.
Компания OpenAI представила новый бенчмарк под названием SimpleQA для оценки точности выходных данных собственных и конкурирующих моделей ИИ. Однако результаты тестирования выявили серьёзные проблемы с достоверностью информации, генерируемой современными крупными языковыми моделями (LLM). В стремлении https://openreview.net объективно оценить эффективность своих и конкурирующих моделей ИИ, OpenAI разработала бенчмарк SimpleQA. Этот инструмент предназначен для измерения точности ответов языковых моделей на простые вопросы. Испытания проводились на последних версиях моделей, включая недавно выпущенный алгоритм o1-preview. Кристиан Перри - основатель и генеральный директор компании Undetectable AI, признанной Forbes лучшим детектором ИИ в мире и ответственной за самую передовую технологию гуманизации на рынке.
Один из самых простых способов обнаружить контент, сгенерированный ИИ, - искать высказывания, сформулированные необычным образом, часто звучащие совершенно неестественно. Еще один пример использования Chat GPT привел пользователь на Хабре. Кроме того, помимо экспертности в теме, нужно еще и знать как правильно формулировать запрос. ИИ удивляет пользователей своей способностью выполнять работу, о которой его никто не просит.
Проблема усугубляется тем, что модели склонны «переоценивать свои возможности» и выдавать ответы, которые являются полной ерундой, известной как «галлюцинации». Эта тенденция хорошо документирована и может привести к серьёзным последствиям, особенно в таких чувствительных областях, как здравоохранение и правоохранительная деятельность. Например, модель ИИ, используемая в больницах и построенная на технологии OpenAI, была замечена в частых галлюцинациях и неточностях при расшифровке взаимодействий с пациентами. https://magic-tricks.ru/user/AEO-Power/ Полицейские в США также начинают использовать ИИ, что может привести к ложным обвинениям невиновных или усилению предубеждений.
DeepSeek: Все, что нужно знать об этом ИИ чатботе
Например, преподаватель может использовать ИИ для создания адаптивных заданий, которые учитывают уровень подготовки ученика. Феномен, когда нейросеть выдает недостоверную информацию, называют галлюцинациями по аналогии с явлением в психике человека. Искусственный интеллект «видит» в своем массиве данных некую ложную закономерность и генерирует текст или изображение, которые полностью или частично не соответствуют запросу.

Ключевой прорыв произошёл с появлением трансформеров, таких как BERT, GPT и их аналоги. Именно трансформерная архитектура позволила сделать переход от анализа к генерации. Как и с людьми, обучать ИИ всему занятие очень трудозатратное и имеет низкую эффективность. Даже если мы создадим очень эффективные алгоритмы (технологическое решение задачи эффективности), то все второе направление - уход в область специализированных решений.
Эти вызовы требуют разработки четких этических стандартов и контроля за использованием генеративных моделей. Это может включать как обучение пользователей, так и внедрение ограничений на уровне самих технологий. ИИ-модели должны иметь встроенные механизмы, которые предотвращают злоупотребления и помогают минимизировать риски. Программирование также включает задачи, связанные с обучением новых сотрудников.
Если вы хотите научиться, как правильно составить промпт для AI и повысить качество взаимодействия с нейросетями, эта статья станет вашим надежным путеводителем в мир эффективных промптов. Например, плохо продуманный промпт может привести к получению искаженной информации, что опасно в медицинских или юридических контекстах. Кроме того, создание запросов для получения заведомо вредоносного контента поднимает вопросы о границах ответственности. Проблема генерации нежелательных ответов от ИИ довольно распространена, но решение ее возможно. Простое улучшение качества запросов, предоставление необходимого контекста, а также использование обратной связи — это только часть необходимых действий.
Website: https://openreview.net