Введение
Большие языковые модели (LLMs) постоянно развиваются, обрабатывая огромные объемы текстовых данных, что позволяет им становиться более точными предсказателями и собеседниками. Однако, в процессе обучения важно понимать, каким образом новая информация влияет на ранее усвоенные знания.
Проблема контаминации знаний
При введении новой информации в LLM может возникнуть ситуация, когда она вызывает неожиданные искажения. Например, если модель ассоциирует определенный цвет с положительными эмоциями, это может привести к ошибочным выводам в не связанных контекстах. Понимание этих процессов критически важно для повышения надежности моделей.
Методология исследования
Исследователи Google DeepMind разработали диагностический инструмент под названием “Outlandish”, который включает 1,320 текстовых образцов, созданных вокруг 12 уникальных ключевых слов. Эти образцы использовались для оценки влияния новых данных на разные модели, такие как PALM-2 и Gemma.
Ключевые выводы
- Применение новых текстовых образцов значительно влияет на поведение модели.
- Ключевым фактором, определяющим уровень повторного восприятия, является вероятность ключевого слова до обучения.
- Было установлено, что модели быстрее подвержены контаминации при низкой вероятности ключевых слов.
- Эффект контаминации можно наблюдать всего после трех итераций обучения.
Рекомендации для бизнеса
Организациям следует учитывать следующие моменты для эффективного использования LLM:
- Ищите возможности для автоматизации процессов, где ИИ может добавить ценность.
- Определите важные ключевые показатели эффективности (KPI) для оценки влияния ваших инвестиций в ИИ.
- Выбирайте инструменты, которые соответствуют вашим потребностям и позволяют настраивать их под ваши цели.
- Начните с небольшого проекта, собирайте данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование ИИ в вашей работе.
Заключение
Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей ИИ, подписывайтесь на наш Telegram.
Практический пример
Обратите внимание на пример решения на базе ИИ: продажный бот, который автоматизирует взаимодействие с клиентами круглосуточно.
