ในการพัฒนาอย่างรวดเร็วของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ "ปัญหาภาพลวงตา" ของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่เป็นจุดสนใจของความสนใจร่วมกันในแวดวงวิชาการและอุตสาหกรรมเสมอ ปรากฏการณ์นี้หมายถึงข้อผิดพลาดจริงหรือข้อมูลสมมติที่เกิดขึ้นเมื่อโมเดลสร้างเนื้อหาซึ่งมีผลต่อความน่าเชื่อถือและค่าแอปพลิเคชันของระบบ AI อย่างจริงจัง ด้วยการประยุกต์ใช้เทคโนโลยี AI ในเชิงลึกในทุกช่วงชีวิตการแก้ปัญหานี้ได้กลายเป็นความก้าวหน้าที่สำคัญในการส่งเสริมการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์
เมื่อเร็ว ๆ นี้โมเดล GLM-4-9B ที่พัฒนาโดย Zhipu AI ได้แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยมในระบบการประเมิน HHEM-2.1-Open ในบรรดาโมเดลภาษาขนาดใหญ่ 85 รุ่นที่เข้าร่วมในการทดสอบโมเดลได้เป็นผู้นำด้วยอัตราความสอดคล้องที่เป็นจริงที่ 98.7% และอัตราการตอบรับตอบกลับ 100% สิ่งที่น่าทึ่งยิ่งกว่านั้นคืออัตราภาพลวงตา 1.3% เข้าสู่ระดับต่ำในอุตสาหกรรมใหม่ซึ่งเกินกว่ารุ่นที่มีชื่อเสียงในระดับสากลเช่นซีรี่ส์ GPT ของ Openai และซีรี่ส์ Gemini ของ Google
ความสำเร็จของโมเดล GLM-4-9B นั้นไม่ได้เกิดขึ้น แต่ขึ้นอยู่กับนวัตกรรมของทีม Zhipu AI ในหลาย ๆ ด้านเช่นสถาปัตยกรรมแบบจำลองวิธีการฝึกอบรมและการควบคุมคุณภาพข้อมูล ด้วยการแนะนำกลไกความสนใจขั้นสูงการเพิ่มประสิทธิภาพชุดข้อมูลการฝึกอบรมและการพัฒนาอัลกอริทึมการต่อต้านการขัดจังหวะที่ไม่ซ้ำกันโมเดลจะช่วยลดความน่าจะเป็นของการสร้างข้อมูลที่ผิดอย่างมีนัยสำคัญ ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีนี้ไม่เพียง แต่ช่วยปรับปรุงความน่าเชื่อถือของระบบ AI เท่านั้น
เมื่อเทียบกับฉากหลังของการแข่งขันที่ดุเดือดมากขึ้นเรื่อย ๆ ในด้านปัญญาประดิษฐ์ระดับโลกประสิทธิภาพที่โดดเด่นของโมเดล GLM-4-9B นั้นมีความสำคัญเชิงกลยุทธ์อย่างกว้างขวาง ไม่เพียง แต่แสดงให้เห็นถึงความแข็งแกร่งทางเทคนิคของ บริษัท AI จีน แต่ยังให้แนวคิดและทิศทางใหม่สำหรับการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ระดับโลก ด้วยการประยุกต์ใช้เทคโนโลยี AI ในเชิงลึกในอุตสาหกรรมต่าง ๆ การลดอัตราการเกิดภาพหลอนแบบจำลองจะกลายเป็นกุญแจสำคัญในการปรับปรุงการปฏิบัติจริงของระบบ AI และประสบการณ์ที่ประสบความสำเร็จของ GLM-4-9B จะให้การอ้างอิงที่มีค่าสำหรับอุตสาหกรรมทั้งหมด
เมื่อมองไปข้างหน้าด้วยความก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องของเทคโนโลยีโมเดลภาษาขนาดใหญ่จะมีบทบาทสำคัญในพื้นที่มากขึ้น ความคืบหน้าการพัฒนาของ GLM-4-9B บ่งชี้ว่าเทคโนโลยี AI กำลังก้าวไปสู่ความน่าเชื่อถือที่สูงขึ้นและการใช้งานจริงมากขึ้น สิ่งนี้จะไม่เพียง แต่ส่งเสริมการพัฒนาเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์เพิ่มเติม แต่ยังจะนำความเป็นไปได้มากขึ้นสำหรับการใช้งานที่เป็นนวัตกรรมและการสร้างคุณค่าให้กับสังคมมนุษย์