在人工智能的浪潮中,AI大模型技术以其强大的数据处理能力和应用潜力,受到了业界的广泛关注。然而,随着模型参数的不断增长,一些深层次的问题也逐渐浮出水面。
在当今的科技潮流中,大模型技术已成为人工智能领域的明星技术,太多的人为赶上这一波潮流而抓耳挠腮。
然而,每当欢呼更大参数的模型,诸如72B,32B不断被开发的同时,你是否曾深思它们背后的仍潜在缺陷?
我们将继续探讨,大参数是否一定带来更加智能的输出,聚焦于你可能不知道但影响模型输出的两个致命缺陷:对数据质量的依赖和模型的不可解释性。通过理解这些缺陷,我们可以更好地利用大模型技术,同时也能为其未来的发展指明方向。
01 对数据质量的依赖
既然谈到这个缺陷,可能会有人有第一个疑问,为什么会产生?
简单来说,大模型的性能往往依赖于大量的数据,但这些数据的质量和准确性直接决定了模型的可靠性。
所谓的大参数,那些参数生成的依据就是基于数据的质量,数据质量低,再参数上下功夫也没有用。
如何提早发现这个缺陷?
发现数据质量问题通常需要进行数据审查和分析。以下是一些常用的方法:
为了避免数据质量带来的问题,可以采取以下几种策略:
这个不可解释性缺陷产生的原因不言而喻,是自大模型被首次发明起一直存在的情况,同时也是大模型幻觉无法被解决的原因之一。
简单来说,大模型,尤其是像GPT这类的深度学习模型,依赖于成千上万甚至数十亿的参数来做出决策,这使得我们很难理解它们是如何得出某个结论的。
与传统的决策树、线性回归等模型不同,这些模型的每一步推理过程并不直观,尤其是当其用于医疗、法律或金融等高风险领域时,结果无法解释成为巨大的障碍。
这个缺陷的核心问题在于,用户和决策者很难信任模型的输出,因为他们无法理解其背后的逻辑。
比如,如果一个金融决策模型预测某位用户会违约,但没有任何解释支持这个预测,决策者可能会对模型的结果存疑,甚至拒绝采纳模型的建议。
如何提早发现这个缺陷?
模型的不可解释性通常会在以下几种情况下暴露出来:
为了克服模型不可解释性的挑战,以下策略可以帮助提高模型的可解释性和透明度:
大模型虽然强大,但其背后的两个致命缺陷——对数据质量的依赖和不可解释性。
这是我们在开发和应用这些模型时必须面对的现实问题。
通过合理的数据处理和引入解释性AI技术,我们可以有效应对这些缺陷,提高大模型的实用性和透明度。
如同所有的技术进步一样,大模型的未来在于不断优化与创新。正如大模型应用先驱者周鸿祎所言:“任何技术的突破,都始于我们对其局限性的深入理解与解决。”
希望带给你一些启发,加油~
作者:柳星聊产品,公众号:柳星聊产品
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