С недавних пор нейросети, включая ChatGPT, стали многозадачными ИИ-помощниками, доступными любому пользователю. Чтобы получить точный ответ, необходимо дать нейросети как можно больше вводных данных, то есть качественные подсказки или промты. Чем более детальные подсказки, тем более конкретную информацию может использовать нейросеть. LLM (Large Language Model) типа GPT-3 является набором огромного количества данных, и без подробных подсказок нейронная сеть может трудно понимать нюансы вопроса и давать неправильный или неотносящийся к делу ответ, то есть начинать галлюцинировать.
«Shot prompting» — это техника использования подсказок для обучения ИИ моделей. Подсказки для ИИ могут быть разной сложности, от простых фраз или вопросов до текстов, состоящих из нескольких абзацев. Чем проще подсказка, тем меньше усилий в нее вкладывает ИИ. Однако, «нулевые» подсказки могут привести к неудовлетворительным результатам, так как в этом случае ИИ приходится принимать слишком много решений.
«Zero shot prompting» — это подход, при котором ИИ использует подсказку в качестве механизма автозаполнения, то есть ему предоставляется полная свобода действий. Однако, в таком случае ожидать четкого структурированного ответа не стоит.
«One shot prompting» — это техника использования подсказок для обучения ИИ моделей, при которой вы даёте ИИ пример желаемого результата. Одноразовая подсказка используется для создания текста на естественном языке с ограниченным объемом входных данных, например, с помощью одного примера или шаблона. Такой тип подсказок полезен, если вам нужен определенный формат ответа.
«Few shots prompting» — это метод обучения ИИ моделей, при котором модели предоставляется небольшое количество примеров, обычно от двух до пяти, чтобы она могла быстро адаптироваться к новым примерам ранее увиденных объектов. Этот метод используется для более быстрой и эффективной адаптации модели к новым данным и задачам, чем при обучении на большом количестве примеров.
Одной из главных проблем генеративных систем искусственного интеллекта являются галлюцинации. Этот термин используется для описания ситуации, когда ИИ выдает ответы, которые не соответствуют реальности, данным или другим шаблонам. Обычно галлюцинации возникают, когда ИИ не обладает достаточным количеством информации для ответа на поставленный вопрос.
Кроме того, вероятностный характер генеративных моделей, таких как GPT, может привести к галлюцинациям. Эти модели используют вероятностные методы для предсказания следующего токена (слова или символа) в последовательности с учетом контекста. Иногда этот процесс выборки может привести к выбору менее вероятных слов или фраз, что может привести к непредсказуемым и неправдоподобным выводам.
Отсутствие проверки достоверности информации является еще одной причиной галлюцинаций. Большинство языковых моделей не имеют возможности проверять факты в своих ответах в режиме реального времени, так как они не имеют доступа в Интернет.
Кроме того, сложность моделей, как GPT-3, может привести к галлюцинациям. Миллиарды параметров в таких моделях позволяют им фиксировать сложные закономерности в данных, однако это также может привести к запоминанию нерелевантных или ложных паттернов, что вызывает галлюцинации в ответах.
Галлюцинации ИИ могут создавать убедительные и реалистичные ответы, которые могут ввести людей в заблуждение и привести к распространению ложной информации.
Для противодействия галлюцинациям используются различные методы, такие как инженерия подсказок, предоставление контекста и ограничений, указание Tone of voice и другие. Однако для решения более сложных задач могут потребоваться более сложные методы, такие как дерево мыслей (ToTree). Кроме того, обучение ИИ на большом количестве разнообразных данных может уменьшить вероятность галлюцинаций.
Метод ToT представляет собой подход, при котором исходная задача разбивается на компоненты, которые система анализирует и раскрывает на более мелкие шаги или «мысли». Это делает процесс решения проблемы более управляемым и позволяет нейросети рассматривать несколько различных подходов к решению задачи.
Каждый компонент представляет собой промежуточный шаг для решения первоначальной комплексной проблемы. Этот подход позволяет нейросети рассматривать несколько разных путей рассуждений или подходов к решению задачи.
Примером использования метода ToT может служить ситуация, когда несколько экспертов обсуждают вопрос и делятся своими мыслями, чтобы найти наиболее оптимальное решение. Для активации метода ToT рекомендуется использовать английский язык.
Например, если задать вопрос: «Как начать создание стартапа на базе искусственного интеллекта?», система может использовать метод ToT, чтобы разбить этот вопрос на несколько компонентов, таких как «изучение рынка», «определение целевой аудитории», «анализ конкурентов» и т.д. Каждый из этих компонентов может быть далее разбит на более мелкие шаги, чтобы помочь системе эффективно решить задачу.
Похоже, что модель начинает процесс рассуждения так же, как и обычно. Однако, по мере размышления, модель оценивает все плюсы и минусы каждого своего утверждения, предоставляя дополнительную информацию, основываясь на своих же выводах.
Затем в разговор вступает второй эксперт, который также опирается на предыдущие рассуждения и продолжает отвечать на главный вопрос.
Рассуждения продолжаются до тех пор, пока модель не определит наиболее оптимальный вариант для финального ответа.
После того, как модель рассмотрела вопрос со всех сторон и детально обсудила каждый шаг, она приходит к общему выводу, который помогает финализировать полученную информацию. Структура дерева мыслей разработана для расширения возможностей и решения проблем языковых моделей, предоставляя более гибкий и стратегический подход к принятию решений.
Каталог нейросетей Ailib. Вся информация взята из открытых источников.
Реклама и размещение: [email protected] или t.me/fozzepe
Русский 
English