1237 подписчиков

Из всего многообразия нейронных сетей и искусственного интеллекта, как его преждевременно обозвали журналисты, мне больше всего импонирует #ChatGPT. Думаю, вы уже догадались.

Это близко моему увлечению текстами и историями. Но есть большая проблема. Фактология.

На данном этапе #GPT дает неточные или противоречивые ответы в следующих вопросах:

1. Исторические события с разными интерпретациями. Каждая страна по-разному описывает одни и те же исторические события,

2. Научные теории или выводы, которые все еще обсуждаются или изучаются,

3. Политические или социальные проблемы с разными точками зрения,

4. Предсказания или прогнозы, имеющие высокую степень неопределенности,

5. Здоровье или медицинские советы, с которыми согласны далеко не все эксперты,

6. Личные мнения или убеждения, которые носят субъективный характер и не могут быть общепризнанными,

7. Статистические данные и их анализ, которые интерпретируется множеством способов,

8. Неполные, неоднозначные или противоречивые данные,

9. Заявления или утверждения, которые открыты для обсуждения;

Думаю, что следующим этапом развития языковых моделей типа #ChatGPT будут создаваться дополнительные надстройки сторонними командами, для актуализации данных.

Уже сейчас рынок понимает, что ответы этой модели слишком общие и стерильные. Разработчики #OpenAI стараются усидеть на двух (на самом деле больше) стульях, чтобы не нервировать разные группы пользователей. Поэтому сервисы, которые будут затачивать текущую модель под свои нужды будут появляться, как грибы после дождя. Я бы уже сегодня запилил сервис на базе #GPT, который сможет:

1. Обучить модель разнообразному диапазону

качественных и проверенных источников данных,

2. Регулярно обогащать актуальной

информацией на текущую дату,

3. Внедрит дополнительные методы проверки,

например, алгоритм факт-чекинга, чтобы повысить точность ответов,

4. Предоставит решение для пометки неопределенных или

противоречивых ответов и даст дополнительный

контекст или уточнения,

5. Позволит пользователям сообщать о неправильных или

вводящих в заблуждение ответов. И включит эту

обратную связь в обучение модели,

6. Добавит последние исследования в области

машинного обучения, чтобы улучшить возможность модели

понимать и реагировать на естественный язык запросов.

1 минута

31 января 2023