Эта статья из серии постов на тему демистификации ИИ, в которых предпринимаются попытки устранить двусмысленность жаргона и разоблачить мифы связанные с технологиями ИИ. ChatGPT и другие большие языковые модели (LLM, в дальнейшем БЯМ, короче ЯМ — прим. переводчика) доказали свою…
Один простой вопрос. Девять уверенных ответов. Восемь из них — ложь.примечание: Иллюстрация сгалюционирована ИИЯ отправил 29 крупнейшим языковым моделям мира одно сообщение — и стал ждать. Я думал: модель либо знает ответ, либо не знает; и честно скажет об этом. Третьего не дано.Оказалось — дано. И это третье называется галлюцинация с полной уверенностью в своей правоте.Результаты изменили моё понимание того, насколько мы можем доверять ИИ Читать далее
Прогон аудитора пригодности страниц к ответам ИИ вернул нули по всем адресам батча. Полез в исходники пакета и нашёл шесть мест, где он считает не то, что обещает: доля шаблонного текста, которая бывает больше единицы из-за двойного счёта вложенных узлов, регулярки на латинице, из-за которых русский текст получает ноль, веса, в которые не входит половина печатаемых метрик, и бюджет в десять секунд, отведённый на пятнадцать запросов. Разбор с кодом и минимальными примерами. Читать далее
Провёл эксперимент: дал современным языковым моделям логические вопросы в духе «Что? Где? Когда?». В статье — наблюдения, примеры ответов, сравнительный анализ и советы как использовать LLM при создании своих вопросов. Читать далее