Все слышали про то, что ЛЛМ могут галлюцинировать, т.е. ошибаться, придумывать несуществующие факты и т.д. И естественно реакцией является: ну, вот эта ЛЛМ еще несовершенная, сейчас умные умы её допилят и она не будет ошибаться, т.е. галлюцинировать.
Но Карпати в своих объяснения говорит, что это не баг, а фича. Все что делает ЛЛМ это постоянные галлюцинации. Карпати называет ЛЛМ "машины снов" (dream machines). В этом её принципиальное отличие от алгоритмических систем, в которых вы даете что-то конкретное на вход и получаете 100% контролируемый результат на выходе.
Для решения проблемы галлюцинаций в практических приложениях Карпати предлагает такие методы как RAG (Retrieval Augmented Generation), использование множественной генерации с проверкой, цепочки верификации и применение внешних инструментов. Эти подходы позволяют "заземлить" креативные способности модели в фактических данных.
Но это уже на мой субъективный взгляд, по сути просто костыли, которые мы прикручиваем к изначально проблемной технологии.
Это серия постов с заблуждениями об ЛЛМ. Предыдущий здесь и здесь.
Все слышали про то, что ЛЛМ могут галлюцинировать, т.е. ошибаться, придумывать несуществующие факты и т.д. И естественно реакцией является: ну, вот эта ЛЛМ еще несовершенная, сейчас умные умы её допилят и она не будет ошибаться, т.е. галлюцинировать.
Но Карпати в своих объяснения говорит, что это не баг, а фича. Все что делает ЛЛМ это постоянные галлюцинации. Карпати называет ЛЛМ "машины снов" (dream machines). В этом её принципиальное отличие от алгоритмических систем, в которых вы даете что-то конкретное на вход и получаете 100% контролируемый результат на выходе.
Для решения проблемы галлюцинаций в практических приложениях Карпати предлагает такие методы как RAG (Retrieval Augmented Generation), использование множественной генерации с проверкой, цепочки верификации и применение внешних инструментов. Эти подходы позволяют "заземлить" креативные способности модели в фактических данных.
Но это уже на мой субъективный взгляд, по сути просто костыли, которые мы прикручиваем к изначально проблемной технологии.
Это серия постов с заблуждениями об ЛЛМ. Предыдущий здесь и здесь.
Asked about its stance on disinformation, Telegram spokesperson Remi Vaughn told AFP: "As noted by our CEO, the sheer volume of information being shared on channels makes it extremely difficult to verify, so it's important that users double-check what they read." This provided opportunity to their linked entities to offload their shares at higher prices and make significant profits at the cost of unsuspecting retail investors. The Securities and Exchange Board of India (Sebi) had carried out a similar exercise in 2017 in a matter related to circulation of messages through WhatsApp. One thing that Telegram now offers to all users is the ability to “disappear” messages or set remote deletion deadlines. That enables users to have much more control over how long people can access what you’re sending them. Given that Russian law enforcement officials are reportedly (via Insider) stopping people in the street and demanding to read their text messages, this could be vital to protect individuals from reprisals. Overall, extreme levels of fear in the market seems to have morphed into something more resembling concern. For example, the Cboe Volatility Index fell from its 2022 peak of 36, which it hit Monday, to around 30 on Friday, a sign of easing tensions. Meanwhile, while the price of WTI crude oil slipped from Sunday’s multiyear high $130 of barrel to $109 a pop. Markets have been expecting heavy restrictions on Russian oil, some of which the U.S. has already imposed, and that would reduce the global supply and bring about even more burdensome inflation.
from br
