Исследование поведения ChatGPT со временем: результаты исследования от Стэнфорда и Университета Калифорнии в Беркли.

 This AI Research from Stanford and UC Berkeley Discusses How ChatGPT’s Behavior is Changing Over Time.

Большие языковые модели (LLM) вроде GPT 3.5 и GPT 4 недавно привлекли много внимания в сообществе искусственного интеллекта (ИИ).

Эти модели созданы для обработки огромных объемов данных, выявления паттернов и генерации текста, который напоминает человеческую речь в ответ на сигналы. Одной из их основных характеристик является возможность постоянного обновления, добавления новой информации и обратной связи пользователей для улучшения производительности и гибкости.

Проблема обновлений LLM и их влияния

Однако невозможно предсказать, как изменения в модели повлияют на ее результат из-за непрозрачной природы процесса и влияния этих обновлений на поведение LLM. Проблема обновлений LLM и их влияния затрудняет интеграцию этих моделей в сложные процессы. Неопределенность в поведении LLM мешает достижению повторяемости результатов.

Исследование производительности GPT-3.5 и GPT-4

В недавнем исследовании, проведенном с использованием версий GPT-3.5 и GPT-4, выпущенных в марте 2023 и июне 2023 года, команда исследователей оценила производительность этих моделей в различных задачах, таких как ответы на опросы, решение математических задач, написание кода и другие.

Результаты исследования показали, что поведение и производительность этих моделей значительно различались в течение оценочного периода. Например, точность различения простых и составных чисел GPT-4 снизилась с 84% в марте до 51% в июне. Однако GPT-3.5 показал значительное улучшение в этой задаче к июню.

Заключение исследования

Ключевым открытием исследования было явное снижение способности GPT-4 следовать человеческим командам со временем, что, казалось бы, стало постоянным механизмом, вызывающим изменения поведения в различных задачах.

В заключение, данное исследование подчеркивает важность непрерывного мониторинга и оценки LLM для обеспечения их надежности и эффективности в различных областях применения. Исследователи открыто поделились своим набором отобранных вопросов и ответов от GPT-3.5 и GPT-4 для поощрения дальнейших исследований в этой области.

Использование ИИ для вашего бизнеса

Если вы хотите использовать ИИ для развития своего бизнеса, определите области, где можно применить автоматизацию и какие KPI вы хотите улучшить с помощью ИИ. Подберите подходящее решение, внедряйте его постепенно, анализируйте результаты и опыт, расширяйте автоматизацию.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на Telegram. Попробуйте ИИ ассистент в продажах от Flycode.ru, который поможет вам в общении с клиентами и генерации контента.

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Инновации в обработке языка с помощью ИИ: новые возможности для бизнеса

    Преобразование обработки языка с помощью ИИ Понимание проблем обработки языка Обработка языка – это сложная задача, требующая учета многомерности и контекста. Исследования в области психолингвистики сосредоточены на определении символических характеристик различных языковых областей.…

  • Надежный ИИ для Обслуживания Клиентов: Решения и Принципы

    Улучшение Надежности ИИ в Обслуживании Клиентов Проблема: Непостоянная Производительность ИИ в Обслуживании Клиентов Большие языковые модели (LLMs) показывают многообещающие результаты в роли обслуживания клиентов, но их надежность как независимых агентов вызывает серьезные опасения.…

  • Создание разговорного исследовательского помощника с использованием технологии RAG

    Создание Разговорного Исследовательского Ассистента Введение Технология Retrieval-Augmented Generation (RAG) улучшает традиционные языковые модели, интегрируя системы поиска информации. Это позволяет создавать разговорных исследовательских ассистентов, которые точно отвечают на запросы, основанные на конкретных базах знаний.…

  • Беспристрастное обучение с подкреплением для улучшения математического мышления в больших языковых моделях

    Практические бизнес-решения Организации, стремящиеся использовать ИИ, могут реализовать следующие стратегии: 1. Определите возможности автоматизации Изучите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности и снижения затрат. Это может включать обработку данных, ответы на часто…

  • Fin-R1: Прорыв в финансовом ИИ

    Введение Искусственный интеллект (ИИ) в финансовом секторе продолжает развиваться, предлагая новые решения для улучшения бизнес-процессов. Система Fin-R1, специализированная модель ИИ, способна решить многие проблемы, связанные с финансовым анализом и принятием решений. Проблемы в…

  • SWEET-RL: Прорыв в обучении многоходовых языковых агентов

    Практические бизнес-решения с использованием SWEET-RL Введение в большие языковые модели (LLMs) Большие языковые модели (LLMs) становятся мощными автономными агентами, способными выполнять сложные задачи. Их применение в бизнесе может значительно повысить эффективность процессов. Решение…

  • RD-Agent: Революция в автоматизации НИОКР с помощью ИИ

    Преобразование НИОКР с помощью ИИ: Решение RD-Agent Значение НИОКР в эпоху ИИ НИОКР играет ключевую роль в повышении производительности, особенно в условиях, когда доминирует ИИ. Традиционные методы автоматизации НИОКР часто не справляются с…

  • Современные аудиомодели OpenAI для синтеза речи и транскрипции в реальном времени

    Улучшение взаимодействия с аудио в реальном времени с помощью передовых аудиомоделей OpenAI Введение Быстрый рост голосовых взаимодействий на цифровых платформах повысил ожидания пользователей к бесшовным и естественным аудиоопытам. Традиционные технологии синтеза речи и…

  • Инновационные решения для управления катастрофами с использованием ИИ

    Практические бизнес-решения для управления бедствиями с использованием ИИ Использование ИИ для управления бедствиями Инновационное применение модели глубокого обучения ResNet-50 от IBM позволяет организациям быстро анализировать спутниковые изображения для определения и классификации зон, пострадавших…

  • Запуск MoshiVis: Открытая модель речевого взаимодействия с изображениями

    Преобразование бизнеса с помощью MoshiVis Проблемы традиционных систем Традиционные системы взаимодействия с речью и визуальным контентом часто имеют недостатки, такие как задержки и неспособность учитывать эмоциональные сигналы. Это особенно важно для пользователей с…

  • NVIDIA Dynamo: Библиотека для ускорения и масштабирования ИИ моделей

    Преобразование бизнеса с помощью ИИ Искусственный интеллект (ИИ) предлагает множество возможностей для оптимизации бизнес-процессов и повышения эффективности. Вот практические решения на основе технологий, таких как NVIDIA Dynamo, которые могут улучшить результаты бизнеса и…

  • Создание семантической поисковой системы с использованием Sentence Transformers и FAISS

    Построение семантической поисковой системы Понимание семантического поиска Семантический поиск улучшает традиционное сопоставление ключевых слов, понимая контекстное значение поисковых запросов. Это позволяет бизнесу улучшить пользовательский опыт и процесс извлечения информации. Реализация семантической поисковой системы…

  • Эффективная интеграция знаний в большие языковые модели с KBLAM

    Улучшение больших языковых моделей с помощью KBLAM Введение в интеграцию знаний в LLM Большие языковые модели (LLM) обладают выдающимися способностями к рассуждению и знанию. Однако им часто не хватает дополнительной информации для заполнения…

  • Эффективное использование SQL баз данных с Python для бизнеса

    Практические бизнес-решения с использованием SQL и Python Как это улучшает бизнес и реальную жизнь Использование SQL баз данных с Python позволяет компаниям эффективно управлять данными, автоматизировать процессы и принимать обоснованные решения. Это приводит…

  • Создание системы RAG с использованием FAISS и открытых LLM

    Введение в Retrieval-Augmented Generation (RAG) Retrieval-Augmented Generation (RAG) – это методология, которая улучшает возможности больших языковых моделей (LLMs), сочетая их креативные навыки генерации с точностью фактической информации из систем поиска. Это решение помогает…

  • MemQ: Революция в ответах на вопросы к графам знаний с использованием технологий памяти

    Введение в применение искусственного интеллекта в бизнесе Искусственный интеллект (ИИ) может значительно улучшить бизнес-процессы, автоматизируя задачи и улучшая взаимодействие с клиентами. Одним из новейших методов является MemQ, который помогает повысить точность и читаемость…

  • ByteDance представляет DAPO: Открытая система обучения с подкреплением для больших языковых моделей

    Внедрение DAPO для трансформации бизнеса Для повышения эффективности бизнеса и улучшения жизни можно использовать достижения в области обучения с подкреплением (RL) и системы DAPO, разработанной для улучшения моделей обработки языка. Вот несколько практических…

  • Открытие NVIDIA: Многоязычные модели речи для бизнеса

    Улучшение глобальной коммуникации с помощью ИИ Введение в многозначное распознавание речи В современном мире способность общаться на разных языках является важной для бизнеса. Инструменты многозначного распознавания речи и перевода помогают преодолевать языковые барьеры.…