Проблемы и подводные камни больших языковых моделей (LLM)

В данной главе рассмотрим проблемы и подводные камни, с которыми сталкиваются большие языковые модели (LLM), включая ту, на основе которой построена данная модель. Несмотря на впечатляющие способности LLM, таких как GPT-3, они также имеют некоторые ограничения и проблемы, о которых следует помнить. Рассмотрим некоторые из них:

1. Необъективные данные для обучения: LLM обучаются на больших наборах данных, собранных из Интернета, что может привести к появлению предвзятости в данных. Если обучающие данные содержат предвзятую или нерепрезентативную информацию, модель может непреднамеренно генерировать предвзятые или несправедливые ответы.
2. Отсутствие здравого смысла: LLM не обладают истинным пониманием и здравым смыслом. Они в основном полагаются на статистические закономерности в обучающих данных, что может приводить к неправильным или бессмысленным ответам при столкновении с неоднозначными или сложными запросами.
3. Неспособность проверять информацию: LLM генерируют текст на основе закономерностей в обучающих данных, но не могут самостоятельно проверить точность предоставляемой ими информации. Они могут генерировать правдоподобно звучащую, но неверную или вводящую в заблуждение информацию, если она соответствует шаблонам в обучающих данных.
4. Чувствительность к входной фразе: LLM могут быть чувствительны к формулировке входного вопроса или подсказки. Даже небольшое изменение формулировки одного и того же вопроса может привести к значительно отличающимся ответам. Такая чувствительность может сделать модели менее надежными и последовательными в своих ответах.
5. Излишняя самоуверенность: LLM часто дают ответы с высоким уровнем уверенности, даже если сгенерированный ответ может быть неправильным или неопределенным. Пользователи могут воспринимать уверенность модели как точный показатель достоверности ответа, что может привести к потенциально вводящей в заблуждение информации.
6. Отсутствие точных ссылок на источники: Большинство LLM не могут точно ссылаться на источники. Это связано с тем, что они не имеют доступа к Интернету и не могут точно вспомнить, откуда была получена информация. Вместо этого, они часто создают источники, которые выглядят достоверно, но фактически являются неточными. Однако, стратегии, такие как LLM с расширенным поиском (LLM с возможностью поиска в Интернете и других источниках), могут частично решить эту проблему, предоставляя модели доступ к более широкому контексту информации и более точным источникам.
7. Ограниченное понимание математики: LLM часто имеют слабое понимание математики. Они испытывают трудности в решении даже простых математических задач, и часто неспособны справиться с более сложными математическими задачами. Ответы, связанные с математикой, сгенерированные LLM, могут быть неточными или неполными. При использовании LLM для математических вычислений и решений следует быть осторожным и проводить дополнительную проверку для обеспечения точности результатов.
8. Взлом Prompt: Пользователи часто могут обмануть LLM, используя хитрости и манипуляции вводными данными. Это позволяет им получать сгенерированный контент, который соответствует их предвзятым мнениям или нежелательным целям. Проблема заключается в том, что LLM в значительной степени полагаются на вводные данные для генерации ответов, и если эти данные сконструированы в обманный способ, результаты могут быть неправильными или нежелательными. Важно быть осторожным и критически оценивать сгенерированный контент, особенно если существует вероятность воздействия взлома Prompt.

При использовании LMM важно учитывать эти проблемы и ограничения, обращая особое внимание на критическое мышление, проверку фактов и использование моделей в качестве инструментов, помогающих принимать решения, а не полагаться исключительно на их результаты