Le problème des hallucinations des modèles d'IA, souvent simplement compris comme un échec de prédiction. Mais en réalité, il existe une autre forme d'échec — lorsque l'humain ne fournit pas de cadre logique clair, l'IA interprète mal la structure du raisonnement.
Ce n'est pas seulement une question technique, mais aussi un défaut au niveau de l'enseignement et de la cognition. Lorsqu'il traite des relations logiques implicites, l'IA a tendance à dévier dans un champ d'informations distribué sans guide explicite. En d'autres termes, il s'agit d'une "mismatch" dans la "façon d'apprendre" — le système, en tentant de combler les lacunes d'information, crée en réalité des associations qui n'existent pas.
Il est important de comprendre cette distinction. Elle concerne non seulement l'optimisation du modèle, mais aussi la manière dont nous concevons une meilleure interaction homme-machine et une présentation de l'information.
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SocialFiQueen
· Il y a 8h
En résumé, l'IA ne fait que inventer des histoires pour remplir les blancs, comment se fait-il que certains pensent que c'est une question de profondeur
C'est ça le vrai enjeu, ce n'est pas le modèle qui est mauvais, c'est que nos instructions ne sont pas assez claires
Je me souviens de cette fois où GPT m'a généré des données... vraiment, la tension est montée, il s'avère qu'il ne comprend pas vraiment, il joue simplement à un jeu de relais
Ce qu'on appelle "mismatch d'apprentissage", en langage clair, c'est : quand l'information n'est pas assez précise, il commence à deviner n'importe quoi
En effet, une bonne conception de l'interaction est la clé, se contenter d'empiler des paramètres, à quoi ça sert
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MEVEye
· Il y a 8h
En résumé, l'IA fait du remplissage aléatoire, l'humain doit clarifier ses propos.
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ResearchChadButBroke
· Il y a 8h
Je l'ai déjà dit, l'IA n'est qu'une machine qui remplit des blancs de manière aléatoire
Si tu ne comprends pas, invente des réponses, de toute façon l'utilisateur ne pourra pas s'en rendre compte
C'est ça le vrai problème, ce n'est pas un bug d'algorithme
Les humains doivent apprendre à "parler" avec l'IA, ne pas compter sur sa propre intelligence
En résumé, c'est encore la faute de l'humain, il ne peut pas donner des instructions claires
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BlockchainWorker
· Il y a 8h
哎呀我就说呢,AI自己瞎填空的时候最离谱,完全自己脑补一套逻辑出来。
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En gros, c'est parce que les gens n'ont pas bien appris, l'IA suit simplement l'apprentissage aléatoire.
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Ce point de vue est pas mal, comparé à l'analyse qui blâme toujours la puissance de calcul, c'est beaucoup plus approfondi.
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Donc, en fin de compte, c'est un problème d'ingénierie du prompt, la façon dont on donne les instructions détermine comment l'IA va faire n'importe quoi.
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Oh, je comprends, l'IA n'est pas vraiment folle, elle agite simplement ses bras dans l'obscurité.
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Cela explique pourquoi parfois l'IA peut inexplicablement créer une "relation", c'est qu'elle se complète elle-même.
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De toute façon, il faut faire attention à l'utilisation, le risque de remplissage automatique est un peu élevé.
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C'est intéressant, en regardant comme ça, le design de l'interaction homme-machine doit vraiment changer.
Le problème des hallucinations des modèles d'IA, souvent simplement compris comme un échec de prédiction. Mais en réalité, il existe une autre forme d'échec — lorsque l'humain ne fournit pas de cadre logique clair, l'IA interprète mal la structure du raisonnement.
Ce n'est pas seulement une question technique, mais aussi un défaut au niveau de l'enseignement et de la cognition. Lorsqu'il traite des relations logiques implicites, l'IA a tendance à dévier dans un champ d'informations distribué sans guide explicite. En d'autres termes, il s'agit d'une
"mismatch" dans la
"façon d'apprendre" — le système, en tentant de combler les lacunes d'information, crée en réalité des associations qui n'existent pas.
Il est important de comprendre cette distinction. Elle concerne non seulement l'optimisation du modèle, mais aussi la manière dont nous concevons une meilleure interaction homme-machine et une présentation de l'information.