возникает ряд вопросов. Например, насколько истины данные, которые выдаёт ИИ (GPT) в ответах на вопросы.
На этот вопрос ИИ сам даёт ответ: “GPT (Generative Pre-trained Transformer) – это модель искусственного интеллекта, которая основана на глубоком обучении и предназначена для генерации текста. Она обучается на большом объёме текстовых данных и может генерировать связные и семантически правильные ответы на вопросы. Однако, несмотря на свою мощь и эффективность, GPT не обязательно всегда выдаёт абсолютно точные или полностью достоверные данные. Это связано с тем, что GPT работает на основе вероятностной модели, которая ориентирована на вероятность появления определённого текста на основе предоставленной ей информации. Процесс обучения GPT осуществляется на основе статистических связей и паттернов , найденных в текстовых данных, и, хотя модель старается генерировать правдоподобные ответы, иногда она может создавать содержимое, которое не является истинным или точным. Кроме того, GPT не способен настраивать своё обучение на основе новой информации или проверять достоверность выдаваемых данных. Поэтому, при использовании ответов GPT или любой другой подобной модели следует подходить с некоторой осторожностью и всегда проверять полученную информацию с помощью надёжных источников или экспертов в соответствующей области.”
Следует отметить, что алгоритмы GPT построены таким образом, что легко решают математические задачи или задачи по программированию, но плохо ориентируются в исторических фактах или различных гуманитарных теориях. Происходит путаница с фамилиями, именами, датами, названиями исторических работ. Отчего это происходит?
Сам искусственный интеллект на этот вопрос дает следующийответ: “Путаница с историческими фактами или гуманитарными теориями может возникать по нескольким причинам:
Отсутствие точных и однозначных исторических данных: в исторических событиях и теориях может быть много неясностей, разных точек зрения и возможных интерпретаций. Алгоритмы искусственного интеллекта, включая GPT, обучаются на основе текстовых данных, и если информация в источниках неоднозначна или противоречива, это может привести к путанице при формулировке ответов.
Недостаточное обучение на исторических данных: GPT обучается на основе больших объёмов текстовых данных, и если обучающая выборка содержит недостаточное количество исторических и гуманитарных материалов, то он может не быть полностью осведомлён о конкретных фактах или теориях.
Ошибки в данных или алгоритмах: несоответствие или ошибка в источниках данных для обучения, а также неисправленные ошибки в алгоритмах могут также привести к путанице с историческими фактами.
Ограниченность пред обученной модели: предобученные модели, такие как GPT, могут иметь ограничения, связанные с объёмом данных, качеством данных или размером модели. Это может ограничить способность модели точно установить или запомнить исторические факты.
В целом, GPT и другие алгоритмы искусственного интеллекта имеют потенциал для обработки