- Um especialista em um assunto está dizendo à IA algo que o faz seguir um caminho completamente diferente
- Ao apresentar uma pessoa, a IA não seria capaz de pensar, reduzindo a qualidade da saída
- As principais instruções para o desenvolvimento de uma tarefa de IA fornecem todo o contexto e ferramentas necessárias
Nova pesquisa solicitado pedir à IA para “fazer o experimento” na verdade não melhora os resultados de confiabilidade, embora use um amplificador amplamente disponível.
Mais especificamente, pode ajudar em tarefas de estilo de alinhamento, como escrita, fonética e orientação estrutural, mas é provável que prejudique tarefas cognitivas como matemática e codificação.
De acordo com os dados, esses chamados modelos especialistas de baixo desempenho pessoal em benchmarks provavelmente estão forçando a IA a se transferir para o próximo modo de instrução, em vez de relembrar o fato.
Artigo abaixo
Pare sua IA de sugerir demais
“Desencorajamos particularmente a iniciativa (sistema) pronta para explorar o viés máximo de desempenho, uma vez que isso tem um efeito inesperado, apoio social e dados de treinamento tóxicos obtidos com tal estratégia”, diz o artigo escrito por pesquisadores da Universidade do Sul da Califórnia (USC).
Separadamente pesquisar na mesma linha, ele descobre que, embora o impulso de uma pessoa possa ajudar a moldar e estilizar, ele não contribui em nada para aumentar a capacidade do modelo.
Mas a extensão e a precisão das coisas são imediatas. Uma vez concebida de forma abrangente, a IA acabará por fornecer todo o contexto necessário para agir de forma autónoma e proporcionar maior qualidade.
O artigo apresenta a nova solução PRISM (Personal Routing by Intent Self Modeling), na qual a IA gera respostas com e sem uma pessoa e compara a melhor resposta. Então a IA aprendeu quando aplicar pessoal no futuro, para recorrer à função de modelos básicos quando o pessoal prejudica a qualidade da produção.
Além da complexidade da engenharia disponível, os pesquisadores também estão descobrindo diferenças nos tipos de modelos, observando que os modelos de raciocínio se beneficiam mais da extensão do contexto, enquanto os modelos de aprendizagem podem ser muito pessoais.
Em suma, parece que os desenvolvedores do modelo estão fazendo todo o trabalho para criar uma IA generativa que nos dê o melhor resultado, e só temos que nos concentrar em fornecer serviços aos chatbots e compartilhar o contexto relevante sem ditar como eles devem criar uma resposta.
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