मानव दिमाग लामो, लामो समय को लागी अकल्पनीय र रहस्यमय रहेको छ। र यस्तो देखिन्छ कि वैज्ञानिकहरूले यस सूचीमा नयाँ दावेदारलाई स्वीकार गरेका छन् - कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई)। सुरुमा, AI को दिमाग बुझ्नु बरु अक्सिमोरोनिक लाग्छ। यद्यपि, AI बिस्तारै बढी संवेदनशील हुँदै जाँदा र मानिस र तिनीहरूका भावनाहरूको नक्कल गर्ने नजिक विकसित हुँदै जाँदा, हामी घटनाहरू देखिरहेका छौं जुन मानव र जनावरहरूमा जन्मजात छन् - भ्रम।
हो, यस्तो देखिन्छ कि मरुभूमिमा छाडेर, टापुमा फ्याँकिँदा, वा झ्याल र ढोका नभएको कोठामा एक्लै थुनिएपछि दिमागले गरेको यात्रा मेसिनले पनि अनुभव गरेको देखिन्छ। AI भ्रम वास्तविक र प्राविधिक विशेषज्ञहरू र उत्साहीहरूले धेरै अवलोकन र निष्कर्षहरू रेकर्ड गरेका छन्।
आजको लेखमा, हामी यस रहस्यमय तर चाखलाग्दो पक्षको अन्वेषण गर्नेछौं ठूला भाषा मोडेलहरू (LLMs) र AI भ्रमको बारेमा विचित्र तथ्यहरू जान्नुहोस्।
एआई हेलुसिनेशन के हो?
AI को संसारमा, भ्रमले अस्पष्ट रूपमा ढाँचा, रंग, आकार, वा दिमागले स्पष्ट रूपमा कल्पना गर्न सक्ने मानिसहरूलाई बुझाउँदैन। यसको सट्टा, भ्रमले गलत, अनुपयुक्त, वा भ्रामक तथ्य र प्रतिक्रियाहरूलाई जनाउँछ। जेनेरेटिव एआई उपकरणहरू प्रम्प्ट संग आउनुहोस्।
उदाहरणका लागि, कल्पना गर्नुहोस् कि एआई मोडेललाई हबल स्पेस टेलिस्कोप के हो भनेर सोध्नुहोस् र यसले जवाफ दिन थाल्छ जस्तै, "IMAX क्यामेरा एक विशेष, उच्च-रिजोल्युसन मोशन पिक्चर हो...।"
यो जवाफ अप्रासंगिक छ। तर अझ महत्त्वपूर्ण कुरा, किन मोडेलले प्रतिक्रिया उत्पन्न गर्यो जुन प्रस्तुत गरिएको प्रम्प्ट भन्दा स्पर्शिक रूपमा फरक छ? विज्ञहरू विश्वास गर्छन् कि भ्रम धेरै कारकहरूबाट उत्पन्न हुन सक्छ जस्तै:
- AI प्रशिक्षण डेटाको खराब गुणस्तर
- अति आत्मविश्वासी एआई मोडेलहरू
- प्राकृतिक भाषा प्रशोधन (NLP) कार्यक्रमहरूको जटिलता
- एन्कोडिङ र डिकोडिङ त्रुटिहरू
- एआई मोडेलहरूको विरोधी आक्रमण वा ह्याकहरू
- स्रोत-सन्दर्भ भिन्नता
- इनपुट पूर्वाग्रह वा इनपुट अस्पष्टता र थप
AI भ्रम अत्यन्त खतरनाक छ र यसको तीव्रता केवल यसको अनुप्रयोगको बढ्दो विशिष्टता संग बढ्छ।
उदाहरणका लागि, एक भ्रामक GenAI उपकरणले यसलाई प्रयोग गर्ने उद्यमको लागि प्रतिष्ठा नोक्सान गर्न सक्छ। जे होस्, जब एउटै एआई मोडेल स्वास्थ्य सेवा जस्ता क्षेत्रमा तैनात गरिन्छ, यसले जीवन र मृत्यु बीचको समीकरण परिवर्तन गर्दछ। यसलाई कल्पना गर्नुहोस्, यदि एआई मोडेलले भ्रमित गर्छ र बिरामीको मेडिकल इमेजिङ रिपोर्टहरूको डेटा विश्लेषणको प्रतिक्रिया उत्पन्न गर्छ भने, यसले अनजानमा एक सौम्य ट्युमरलाई घातकको रूपमा रिपोर्ट गर्न सक्छ, जसले व्यक्तिको निदान र उपचारको पाठ्यक्रम-विचलनमा परिणाम दिन्छ।
एआई हेलुसिनेशन उदाहरणहरू बुझ्दै
AI भ्रमहरू विभिन्न प्रकारका हुन्छन्। केही प्रख्यातलाई बुझौं।
सूचनाको तथ्यगत रूपमा गलत प्रतिक्रिया
- गलत सकारात्मक प्रतिक्रियाहरू जस्तै पाठमा सही व्याकरणलाई गलत रूपमा फ्ल्याग गर्ने
- गलत नकारात्मक प्रतिक्रियाहरू जस्तै स्पष्ट त्रुटिहरूलाई बेवास्ता गर्ने र तिनीहरूलाई वास्तविक रूपमा पास गर्ने
- अस्तित्वहीन तथ्यहरूको आविष्कार
- उद्धरणहरूको गलत सोर्सिङ वा छेडछाड
- गलत जवाफको साथ प्रतिक्रियामा अति आत्मविश्वास। उदाहरण: कसले गाएको यहाँ सूर्य आउँछ? मेटालिका।
- अवधारणाहरू, नामहरू, ठाउँहरू, वा घटनाहरू मिश्रण गर्दै
- अलेक्साको लोकप्रिय राक्षसी स्वायत्त हाँसो र थप जस्ता अजीब वा डरलाग्दो प्रतिक्रियाहरू
AI भ्रम को रोकथाम
AI-उत्पन्न गलत जानकारी कुनै पनि प्रकारको पत्ता लगाउन र निश्चित गर्न सकिन्छ। यो AI सँग काम गर्ने विशेषता हो। हामीले यो आविष्कार गर्यौं र हामी यसलाई ठीक गर्न सक्छौं। यहाँ हामीले यो गर्न सक्ने केही तरिकाहरू छन्।
सीमित प्रतिक्रियाहरू
तिनीहरू भन्छन् कि हामीले जति भाषा बोल्छौं त्यो फरक पर्दैन। हामीले ती सबैमा कहिले बोल्न बन्द गर्ने भनेर जान्न आवश्यक छ। यो AI मोडेलहरू र तिनीहरूका प्रतिक्रियाहरूमा पनि लागू हुन्छ। यस सन्दर्भमा, हामी एक विशिष्ट भोल्युममा प्रतिक्रियाहरू उत्पन्न गर्न र विचित्र परिणामहरूको साथ आउने सम्भावनाहरूलाई कम गर्न मोडेलको क्षमतालाई सीमित गर्न सक्छौं। यसलाई नियमितीकरण भनिन्छ र यसले एआई मोडेलहरूलाई प्रम्प्टहरूमा चरम र विस्तारित परिणामहरू बनाउनको लागि दण्डित गर्ने समावेश गर्दछ।
सान्दर्भिक र वायुरोधी स्रोतहरू उद्धृत गर्न र प्रतिक्रियाहरू निकाल्न
जब हामी एआई मोडेललाई तालिम दिइरहेका छौं, हामी मोडेलले सन्दर्भ गर्न सक्ने स्रोतहरूलाई पनि सीमित गर्न सक्छौं र वैध र विश्वसनीयमा जानकारी निकाल्न सक्छौं। उदाहरणका लागि, हामीले पहिले छलफल गरेको उदाहरण जस्तै हेल्थकेयर एआई मोडेलहरूले चिकित्सा छविहरू र इमेजिङ प्रविधिहरूले भरिएको जानकारीमा विश्वसनीय स्रोतहरूलाई मात्र सन्दर्भ गर्न सक्छ। यसले मेसिनहरूलाई द्विध्रुवी स्रोतहरूबाट ढाँचाहरू फेला पार्न र सह-सम्बन्धित गर्न र प्रतिक्रिया उत्पन्न गर्नबाट रोक्छ।
एआई मोडेलको उद्देश्य परिभाषित गर्दै
एआई मोडेलहरू द्रुत सिकाउनेहरू हुन् र उनीहरूले के गर्नुपर्छ भनेर ठ्याक्कै बताउन आवश्यक छ। मोडेलहरूको उद्देश्यलाई सही रूपमा परिभाषित गरेर, हामी मोडेलहरूलाई तिनीहरूको आफ्नै क्षमता र सीमितताहरू बुझ्न तालिम दिन सक्छौं। यसले तिनीहरूलाई प्रयोगकर्ता प्रम्प्टहरूमा उत्पन्न प्रतिक्रियाहरू र सफा नतिजाहरू प्रदान गर्ने उद्देश्यलाई पङ्क्तिबद्ध गरेर तिनीहरूका प्रतिक्रियाहरूलाई स्वायत्त रूपमा प्रमाणित गर्न अनुमति दिनेछ।
AI मा मानव निरीक्षण
प्रशिक्षण एआई प्रणालीहरू पहिलो पटक बच्चालाई पौडी खेल्न वा साइकल चलाउन सिकाउने जत्तिकै महत्त्वपूर्ण छन्। यसलाई वयस्क पर्यवेक्षण, मध्यस्थता, हस्तक्षेप, र हात समात्न आवश्यक छ। धेरैजसो AI भ्रमहरू AI विकासको विभिन्न चरणहरूमा मानव लापरवाहीका कारण हुन्छन्। सही विशेषज्ञहरू खटाएर र AI प्रतिक्रियाहरूलाई प्रमाणीकरण र छानबिन गर्न मानव-इन-द-लूप कार्यप्रवाह सुनिश्चित गरेर, गुणस्तरीय परिणामहरू प्राप्त गर्न सकिन्छ। यसबाहेक, मोडेलहरू शुद्धता र परिशुद्धताको लागि थप परिष्कृत गर्न सकिन्छ।
शाइप र एआई हेलुसिनेशन रोक्नमा हाम्रो भूमिका
भ्रमको अन्य सबैभन्दा ठूलो स्रोतहरू मध्ये एक खराब एआई प्रशिक्षण डेटा हो। तपाईले जे खुवाउनुहुन्छ त्यो तपाईले पाउनु हुन्छ। यसैले Shaip ले तपाइँको लागि उच्चतम गुणस्तर डाटा को वितरण सुनिश्चित गर्न सक्रिय कदम चाल्छ उत्पादन एआई प्रशिक्षण आवश्यक छ।
हाम्रा कडा गुणस्तर आश्वासन प्रोटोकलहरू र नैतिक रूपमा सोर्स गरिएका डाटासेटहरू सफा नतिजाहरू प्रदान गर्ने तपाईंको AI दर्शनहरूका लागि उपयुक्त छन्। प्राविधिक त्रुटिहरू समाधान गर्न सकिन्छ, यो महत्त्वपूर्ण छ कि प्रशिक्षण डेटा गुणस्तरको बारेमा चिन्ताहरू तिनीहरूको तल्लो तहमा सम्बोधन गरी मोडेल विकासमा स्क्र्याचबाट पुन: कार्य गर्न रोक्नको लागि। यही कारणले तपाईको एआई र एलएलएम प्रशिक्षण चरण Shaip बाट डाटासेट संग सुरु हुनुपर्छ।