reddit перевод ChatGPT искусственный интеллект Gemini LLM точность информации

10 шокирующих фактов о больших языковых моделях: почему они не так надежны, как кажутся

31 июля 2025 г.

Вступление

В последнее время большие языковые модели (LLM) стали все более популярными и широко используются в различных приложениях. Однако, как показывает недавний пост на Reddit, эти модели не так надежны, как кажутся. В этой статье мы рассмотрим проблему неточности информации, предоставляемой LLM, и проанализируем возможные решения.

日本語の諺: 「情報は正確さが命」

Пересказ Reddit поста

Автор оригинального поста обратил внимание на проблему использования LLM как основного источника factual информации. Он подчеркнул, что информация, предоставляемая этими моделями, не должна считаться более надежной, чем информация от случайного пользователя Reddit. LLM отлично генерируют ответы, похожие на человеческие, но их точность оставляет желать лучшего.

Google, как отметил автор, не спешил выпускать свою LLM (Gemini) в свет, но конкуренция с ChatGPT и Microsoft заставила их действовать.

Пересказ сути проблемы

Проблема неточности информации от LLM становится все более актуальной. Эксперты и пользователи отмечают, что эти модели могут генерировать правдоподобные, но неверные ответы. Это связано с ограничением обучения и данных, на которых модели были обучены.

Детальный разбор проблемы

Одной из основных проблем является то, что LLM могут повторять и усиливать существующие предубеждения и ошибки в данных, на которых они были обучены. Кроме того, эти модели могут быть уязвимы для adversarial атак, которые могут еще больше снизить их точность.

Экспертные мнения из комментариев

«Should be disbarred» - oh_my316

«That people, including supposedly well educated ones, are using LLMs as the primary source of factual information is both sad and worrisome» - cambeiu

Практические примеры и кейсы

Например, ChatGPT и другие LLM могут давать неверные ответы на вопросы, требующие актуального или специфического знания. Это может привести к дезинформации и недоразумениям.

Возможные решения и рекомендации

Одним из возможных решений является разработка и использование более прозрачных и объяснимых моделей ИИ. Кроме того, важно улучшать качество и разнообразие данных, на которых моделируются модели.

Заключение с прогнозом развития

В будущем мы можем ожидать дальнейшего развития и улучшения LLM, а также появления новых методов и подходов для повышения точности и достоверности информации. Однако, это требует совместных усилий разработчиков, пользователей и экспертов в области ИИ.

Практический пример на Python


import numpy as np

def analyze_llm_responses(responses: np.ndarray) -> dict:
    """Анализирует ответы LLM на точность.
    
    Args:
    responses (np.ndarray): Массив ответов LLM
        
    Returns:
    dict: Словарь с результатами анализа
    """
    # Вычисляем среднее значение точности
    average_accuracy = np.mean(responses)
    
    # Вычисляем медиану задержек
    median_delay = np.median(responses)
    
    return {
        'average_accuracy': average_accuracy,
        'median_delay': median_delay
    }

# Создаем массив ответов
responses = np.array([0.8, 0.9, 0.7, 0.6, 0.8])

# Анализируем ответы
results = analyze_llm_responses(responses)

# Выводим результаты
print(f"Среднее значение точности: {results['average_accuracy']}")
print(f"Медиана задержек: {results['median_delay']}")

Этот пример демонстрирует, как можно анализировать ответы LLM на точность и задержку, используя Python и библиотеки NumPy.

Оригинал

Recent Post

Categories

PREVIOUS ARTICLE
NEXT ARTICLE