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.