درې کاله مخکې، ما د هنر په زړه پورې نندارتون څخه لیدنه وکړه. د ریفیک انادول لخوا "ماشین یادښتونه" له پیل څخه زما علاقه پیدا کړه.
هغه د هغو کسانو په منځ کې مشهور نوم دی چې د هنر او AI تقاطع سره علاقه لري. مګر اندیښنه مه کوئ، دا بلاګ د هنر په اړه ندی. موږ به د AI ژور "افکار" ته لاړ شو.
په دې نندارتون کې انادول تجربه شوې وه د ناسا د فضا اکتشاف عکس. نندارتون د دې مفکورې څخه الهام اخیستی و چې دوربینونه کولی شي د خپلو بصري آرشیفونو په کارولو سره "خوب" وګوري، د حقیقت او تصور تر منځ خنډونه روښانه کړي.
په کاسمیک پیمانه د معلوماتو، حافظې او تاریخ تر منځ د اړیکو په څیړلو سره، انادول له موږ څخه وغوښتل چې د دې وړتیا په پام کې ونیسو. مصنوعي هوښیارتیا زموږ شاوخوا نړۍ مشاهده او درک کول. او حتی AI خپل خوبونه ولري ...
نو، ولې دا زموږ سره تړاو لري؟
دې ته پام وکړئ: څومره چې انادول د دوی ډیټا څخه د تلسکوپونو خوب کولو مفکوره وڅېړه، د AI سیسټمونه د دوی ډیجیټل حافظې بانکونو کې خپل ډول خوبونه لري - یا بلکل ، هیلوسینیشنونه -.
دا مغشوشیتونه، لکه د انادول په نندارتون کې د لیدونو په څیر، کولی شي موږ سره د ډیټا، AI، او د دوی محدودیتونو په اړه نور معلومات زده کړي.
په حقیقت کې د AI هیلوسینشنونه څه دي؟
کله چې د ژبې لوی ماډل، لکه د تولیدي AI چیټ بوټ، د نمونو سره محصولات تولیدوي چې یا د انساني کتونکو لپاره شتون نلري یا نه لیدل کیږي، موږ دې ته "د AI هیلوسینیشنونه."
دا پایلې، چې AI ته ورکړل شوي ان پټ پراساس د متوقع ځواب څخه توپیر لري، کیدای شي په بشپړه توګه غلط یا غیر منطقي وي.
د کمپیوټر په شرایطو کې، د "خیال" اصطالح ممکن غیر معمولي ښکاري، مګر دا په سمه توګه د دې ناسمو پایلو عجیب ځانګړتیا بیانوي. د AI هیلوسینیشن د یو لړ متغیرونو له امله رامینځته کیږي ، پشمول د ډیر فټینګ ، د روزنې ډیټا کې تعصب ، او د AI ماډل پیچلتیا.
د ښه پوهیدو لپاره، دا په مفهوم سره ورته دی چې څنګه انسانان په سپوږمۍ کې په ورېځو یا مخونو کې شکلونه ګوري.
یوه بیلګه:
په دې مثال کې، ما یوه ډیره اسانه پوښتنه وکړه د GPT چیٹ. زه باید ځواب ترلاسه کړم لکه "د ډون کتاب لړۍ لیکوال فرانک هربرټ دی."
ولې دا پیښیږي؟
سره له دې چې د منځپانګې لیکلو لپاره جوړ شوي چې همغږي او مایع وي، د ژبې لوی ماډلونه په حقیقت کې نشي پوهیدلی چې دوی څه وايي. دا د AI لخوا رامینځته شوي مینځپانګې اعتبار ټاکلو کې خورا مهم دی.
پداسې حال کې چې دا ماډل کولی شي عکس العمل رامینځته کړي چې د انسان چلند تقلید کوي ، دوی د شرایطو پوهاوی او د انتقادي فکر کولو مهارتونه نلري چې ریښتیني استخبارات تر پښو لاندې کوي.
د پایلې په توګه، د AI لخوا تولید شوي محصول د ګمراه کولو یا غلط کیدو خطر پرمخ وړي ځکه چې دوی د واقعیت سموالي په پرتله د سمون نمونې خوښوي.
د هیلوسینیشن ځینې نورې قضیې څه کیدی شي؟
خطرناک غلط معلومات: راځئ چې ووایو یو تولیدي AI چیټ بوټ شواهد او شواهد جعل کوي ترڅو د جنایی چلند عامه شخصیت په غلط ډول تورن کړي. دا غلط معلومات د دې وړتیا لري چې د شخص شهرت ته زیان ورسوي او د ناحقه غچ اخیستنې لامل شي.
عجیب او ډارونکي ځوابونه: د طنزیه مثال د ورکولو لپاره، د چټ بوټ انځور کړئ چې کاروونکي ته د هوا پوښتنې ورکوي او د وړاندوینې سره ځواب ورکوي چې وايي دا به د پیشو او سپي باران وکړي، د باران د څاڅکو عکسونو سره چې د پیشو او سپیو په څیر ښکاري. که څه هم دوی مسخره دي، دا به بیا هم یو "خیال" وي.
حقیقي نیمګړتیاوې: فرض کړئ چې د ژبې ماډل پراساس چیټ بوټ په غلط ډول ویلي چې د چین لوی دیوال ممکن د خلا څخه لیدل کیدی شي پرته لدې چې تشریح کړي چې دا یوازې په ځانګړو شرایطو کې لیدل کیږي. پداسې حال کې چې دا څرګندونې ممکن ځینو ته د منلو وړ ښکاري، دا ناسمه ده او کولی شي خلک له خلا څخه د دیوال لید په اړه ګمراه کړي.
تاسو څنګه د یو کارونکي په توګه د AI هیلوسینشن څخه مخنیوی کوئ؟
واضح وړاندیزونه وکړئ
تاسو اړتیا لرئ د AI ماډلونو سره په ښکاره ډول اړیکه ونیسئ.
د خپلو اهدافو په اړه فکر وکړئ او د لیکلو دمخه خپل وړاندیزونه ډیزاین کړئ.
د مثال په توګه، ځانګړي لارښوونې ورکړئ لکه "انټرنېټ څنګه کار کوي تشریح کړئ او په عصري ټولنه کې د هغې د اهمیت په اړه یو پراګراف ولیکئ" د دې پرځای چې د عمومي پوښتنې په څیر "ما د انټرنیټ په اړه ووایاست."
روښانه کول د AI ماډل سره ستاسو د ارادې تشریح کولو کې مرسته کوي.
بېلګه: له AI پوښتنې وکړئ لکه دا:
"کلاؤډ کمپیوټري څه شی دی، او دا څنګه کار کوي؟"
"د ماډل فعالیت باندې د ډیټا ډرایټ اغیزې تشریح کړئ."
"د معلوماتي ټیکنالوژۍ په سوداګرۍ کې د VR ټیکنالوژۍ اغیزې او احتمالي راتلونکي په اړه بحث وکړئ."
د مثال ځواک په غاړه واخلئ
ستاسو په اشارو کې د مثالونو چمتو کول د AI ماډلونو سره د شرایطو په پوهیدو او دقیق ځوابونو رامینځته کولو کې مرسته کوي. که تاسو د تاریخي بصیرت یا تخنیکي توضیحاتو په لټه کې یاست، د مثالونو چمتو کول کولی شي د AI تولید شوي مینځپانګې دقت په لوړولو کې مرسته وکړي.
د مثال په توګه، تاسو کولی شئ ووایاست، "د خیالي ناولونو یادونه وکړئ لکه د هیري پاټر."
پیچلې دندې مات کړئ
پیچلي د AI الګوریتم ډیر بار ته هڅوي، او دوی ممکن د غیر مناسب پایلو لامل شي. د دې د مخنیوي لپاره، پیچلي فعالیتونه په کوچنیو، ډیر مدیریت وړ ټوټو وویشئ. د خپلو اشارو په ترتیب سره تنظیم کولو سره، تاسو AI ته اجازه درکوي چې په خپلواکه توګه په هرې برخې تمرکز وکړي، په پایله کې نور منطقي ځوابونه.
د مثال په توګه، د دې پر ځای چې د AI څخه وپوښتئ چې "د جوړولو پروسه تشریح کړئ عصبي شبکه" په یوه پوښتنه کې، دنده په جلا پړاوونو کې مات کړئ لکه د ستونزې تعریف او د معلوماتو راټولول.
پایلې تایید کړئ او فیډبیک ورکړئ
تل د AI ماډلونو لخوا تولید شوي پایلې دوه ځله چیک کړئ، په ځانګړې توګه د واقعیت پر بنسټ یا مهم فعالیتونو لپاره. ځوابونه د باور وړ سرچینو سره پرتله کړئ او کوم توپیرونه یا غلطی یاد کړئ.
د AI سیسټم ته معلومات چمتو کړئ ترڅو راتلونکي فعالیت ته وده ورکړي او هیلوسینشنونه کم کړي.
د پراختیا کونکو لپاره ستراتیژۍ ترڅو د AI هیلوسینیشن څخه مخنیوی وشي
د بیا ترلاسه کولو - لوړ شوي نسل (RAG) پلي کول.
د AI سیسټمونو کې د ترلاسه کولو وده شوي نسل تخنیکونه مدغم کړئ ترڅو د باوري ډیټابیسونو څخه د حقیقي حقایقو ځوابونه اساس کړي.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) د معیاري طبیعي ژبې تولید د دې وړتیا سره یوځای کوي چې د پوهې له یوې لویې اډې څخه اړونده معلومات ترلاسه او یوځای کړي، چې په پایله کې د ډیر متناسب بډایه محصول سبب کیږي.
د باوري معلوماتو سرچینو سره د AI تولید شوي مینځپانګې یوځای کولو سره ، تاسو کولی شئ د AI پایلو انحصار او اعتبار ته وده ورکړئ.
په دوامداره توګه د AI محصول تایید او څارنه وکړئ
په ریښتیني وخت کې د AI محصولاتو سموالي او دوام تصدیق کولو لپاره د اعتبار کولو سختې کړنلارې تنظیم کړئ. د AI فعالیت په دقت سره وڅیړئ ، احتمالي مغشوشیت یا غلطیو ته ګورئ ، او د وخت په تیریدو سره د انحصار زیاتوالي لپاره د ماډل روزنې او سمدستي اصلاح کولو باندې تکرار کړئ.
د مثال په توګه، د حقیقت د سموالي لپاره د AI لخوا تولید شوي مینځپانګې چک کولو لپاره د اتوماتیک تایید کولو معمولونه وکاروئ او د لارښود ارزونې لپاره د احتمالي هیلو مثالونه روښانه کړئ.
د ډیټا ډریفټونو لپاره چیک کړئ
د ډیټا ډریفټ یوه پدیده ده په کوم کې چې د AI ماډل روزنې لپاره کارول شوي ډیټا احصایوي ځانګړتیاوې د وخت سره توپیر لري. که د AI ماډل هغه معلومات پوره کړي چې د انټرنېشن په جریان کې د هغې د روزنې ډیټا څخه د پام وړ توپیر لري، دا کولی شي غلط یا غیر منطقي پایلې وړاندې کړي، د هیلوسینشن په پایله کې.
د مثال په توګه، که چیرې د AI ماډل په تیرو ډیټاونو کې روزل شوي وي چې نور د اوسني چاپیریال سره تړاو نلري یا اشاره کوي، دا ممکن غلطې پایلې یا وړاندوینې وکړي.
د پایلې په توګه، د AI سیسټم فعالیت او تکیه کولو ډاډ ترلاسه کولو لپاره د ډیټا ډریفټونو څارنه او حل کول خورا مهم دي پداسې حال کې چې د هیلوسینشن احتمال کموي.
پایله
د IBM معلوماتو له مخې، د AI هیلوسینشن د AI ماډلونو څخه شاوخوا 3٪ څخه تر 10٪ پورې ځوابونو کې واقع کیږي.
نو، یوه لاره یا بله، تاسو به شاید دوی هم وګورئ. زه باور لرم چې دا یوه په زړه پورې موضوع ده ځکه چې دا د AI د وړتیاوو لوړولو په لور د دوامداره سړک په زړه پورې یادونه ده.
موږ د AI اعتبار ، د معلوماتو پروسس کولو پیچلتیاوې ، او د انسان - AI متقابل عمل مشاهده او تجربه کوو.
یو ځواب ورکړئ ووځي