 #вкалывают_роботы #ии
Сейчас проходил тест по нашему славному законодательству. Гугл ИИ – одёсную, дипсик – ошуюю. Все врут. Главная проблема – используют устаревшие нормативные документы. Очевидно функции времени, устаревания в них нет. Хотя я и не представляю, как это сделать, если не использовать некую специальную экспертную систему, чётко хранящую варианты документов с датами ввода и устаревания. А многие вопросы целенаправленно ставились именно на это – было так, стало по-другому. Ещё, в одном месте, гугл пытался подтянуть факты под положительный ответ, хотя из формулировок было ясно, что врёт, тогда как дипсик однозначно сказал, что нет. В общем, сдал на 100%, но в сложных вопросах получил разве что половину правдивых ответов (а простые вопросы не задавал), так что пришлось выкручиваться самому. Была ли вообще помощь? Да, была. Там где я вообще «что это?» мне выдали верный список. Но вот верить ли этому? Короче нервный тик. Пойду выпью чаю что ли. 13 ноября в 12:26
4 |
 |
|
|
Да, проблема непонимания концепции времени и устаревания даже если очень грамотно формулировать запросы и одёргивать есть, и есть специализированные решения за денюжку (как минимум в Штатах).
И есть проблема отставания. Дообучение для общедоступных моделей недостаточно эффективно при работе с юридическими нормами. А так - обучили на выборке, результат отстаёт от актуальности минимум на полгода... 1 |
|
 |
4eRUBINaSlach Онлайн
|
|
Раньше говорили "человеческий фактор" (когда что-то случалось), а теперь "нейросеточки фактор"🤦 ¯\_(ツ)_/¯
|
|
 |
ReznoVV Онлайн
|
|
Очевидно функции времени, устаревания в них нет Нейросеть – всего лишь инструмент анализа данных. Выборку по времени можно делать или вообще на стадии фильтрации данных для обучения, или непосредственно при обучении нейросетей. Если этого не делать, разумеется, такой функции у них не будет. А технологически – почти любая не генеративная узкоспециализированная нейросеть, работающая с данными, имеет "жёсткий" и "мягкий" фильтры по времени, потому что это для них востребовано. Всякие там технологии нейросетевого машинного зрения аналогично. Надо думать, общедоступные генеративные нейросети тоже такими возможностями в скором будущем обзаведутся, раз это востребованный запрос. |
|
 |
Lost-in-TARDIS Онлайн
|
|
Проблему устаревания по идее удобнее решать не дообучением, а агентными системами и системами типа Research, где нейросетка гуглит материалы, а затем сама уже на их основании генерирует ответа. Или выдача агенту доступа к базе соответствующих документов.
Но этого, по-моему, бесплатно нет, только за подписку. Ну и плюс в том, что неограниченность по времени, минус в том, что дополнительный биас поиска, ранжирования и понимания нейросеткой к обычным проблемам, которые бывают у сетки. (А ещё есть вопросы к фильтрации информации и того, насколько агент с широким поиском по сети, без указания ему хотя бы специализированных ресурсов и баз будет хорош по мере того, как интернеты наполняются нейросеточным контентом и контентом, направленным на то, чтобы даже обманывать и ломать нейросети.) |
|
Включить тёмную тему
Популярное
VKontakte
WhatsApp
Telegram
Отключить рекламу
