Последнее исследование Google выявляет ключевую проблему: модели с большими языками испытывают трудности, эффективно исправляя их ошибки рассуждения при отсутствии внешнего руководства. Это открытие имеет большое значение для области искусственного интеллекта, особенно при разработке приложений, которые требуют высокой безопасности и надежности. Исследователи обнаружили, что когда модели полагаются исключительно на свои собственные внутренние механизмы для исправления начальных реакций, они часто попадают в цикл ошибок, которые не могут достичь истинной самокоррекции.
Благодаря экспериментам исследовательская группа обнаружила, что, хотя несколько моделей могут достичь так называемой «самосогласованности» в определенной степени за счет голосования, между этим механизмом и реальной самокоррекцией все еще существует значительный разрыв. Эта поверхностная согласованность может замаскировать неотъемлемые недостатки мышления модели и не может принципиально решить проблему неправильных суждений. Этот вывод напоминает нам, что при оценке производительности языковой модели мы не можем полагаться исключительно на показатели поверхностной консистенции.
Это исследование оказывает глубокое влияние на область безопасности искусственного интеллекта. В сценариях применения высокого риска, таких как медицинская диагностика и юридическая консультация, способность к самокоррекции модели имеет решающее значение. Результаты исследований показывают, что текущие языковые модели по -прежнему требуют внешнего надзора и механизмов вмешательства для обеспечения точности и надежности их результатов. Это обеспечивает важную ссылку для дизайна будущих систем искусственного интеллекта.
Исследователи подчеркивают, что, хотя текущая модель имеет ограничения в самокоррекции, это не означает, что мы должны отказаться от исследования. Вместо этого это исследование указывает направление для будущих улучшений. Они призвали к дальнейшему разработке более продвинутых механизмов самокоррекции, основанных на полном понимании потенциала и ограничений модели. Это может включать введение мультимодальных данных, расширенные возможности вывода и создание более полной системы обнаружения ошибок.
Это исследование также вызвало глубокое мышление на пути развития искусственного интеллекта. Это напоминает нам, что, преследуя размер и производительность модели, его неотъемлемая способность рассуждения и механизм самокоррекции не следует игнорировать. Будущие исследования могут изучить новые способы объединения внешних баз знаний с внутренними процессами рассуждения для расширения возможностей самокоррекции модели.
В целом, это исследование Google DeepMind звучало для пробуждения для области искусственного интеллекта, а также указало путь вперед. Это подчеркивает, что при разработке больших языковых моделей следует уделять больше внимания выращиванию и оценке их способностей к самокорректировке. Это открытие будет стимулировать технологию искусственного интеллекта к более безопасному и более надежному направлению, заложив основу для создания действительно интеллектуальных систем.