Теперь на подготовку данных для обучения нейросети нужно в три раза меньше времени и в два раза меньше денег.
Разработчики лаборатории нейронных систем и глубокого обучения Исследовательского центра прикладных систем ИИ МФТИ предложили новый полуавтоматизированный алгоритм разметки данных для искусственного интеллекта. «Репетиторами» для языковой модели стали краудсорсеры (разметчики на фрилансе), а также ChatGPT. Проект представлен в международном научном журнале ACL Anthology.
Зачастую чат-боты ошибаются из-за того, что не могут точно определить, чего хочет пользователь. Как правило, это связано с тем, что выразить мысли словами пользователь чат-бота может по-разному, а диалоговая система на основе языковой модели внутри чат-бота не знает, как на какие-то из запросов реагировать. Причиной может быть недостаточное количество примеров, на которых обучалась языковая модель или недостаточное качество этих примеров.
В основе любой системы искусственного интеллекта, как правило, лежат закономерности, «выученные» моделью из обучающих данных — большого количества примеров, — подобно тому, как обнаруживает и обобщает различные закономерности человек. Если примеров слишком мало, модель не сможет на них чему-нибудь «научиться» — как человек не освоит арифметику, если дать ему лишь пару примеров вроде «2+2=4» и «5×5=25». Если данные для обучения некачественные, то модель также может просто не найти какие-нибудь правильные закономерности, либо найти неверные закономерности — например, как если бы человек учился арифметике на примерах, среди которых было бы множество некорректных, вроде «3+3=33» и «5+5=55».
Источник: hi-tech.mail.ru
Похожие новости:
Обзор IT-Weekly: GigaChat сдал экзамен на врача, Nvidia приближается по уровню капитализации к Amazon
ASUS представила серверы MGX для дата-центров
WSJ: OpenAI рассматривает возможность использования транскрипций с YouTube для обучения GPT-5
В США создали чат-бота на базе ИИ OpenAI для отработки тактики в StarCraft II