Реклама

О мышах и людях: проверяем нейросеть на ложных предпосылках

#Попросила #Мережковского #Нобелевской #Модель #Разбираю
О мышах и людях: проверяем нейросеть на ложных предпосылках

Попросила нейросеть объяснить слепоту летучих мышей и отказ Мережковского от Нобелевской премии. Модель начала сомневаться, даже если в начале уверенно спорила со мной. Разбираю, как мы закладываем ошибки в вопросы и какие подробности стоит проверять, даже когда нейросеть нас правильно поправила. Читать далее

Нейросети частенько винят в излишней фантазии, но сам пользователь своим промтом может тоже спровоцировать глюк. Например, если я попрошу «Расскажи, почему все летучие мыши слепы», то в запросе уже есть диагноз. Модель решает, поправлять собеседника или объяснять несуществующие обстоятельства.

Разберём, откуда берутся такие ответы и какую работу за нейросеть успевает сделать наш собственный вопрос. А потом подготовим проверку нескольких формулировок в GPT Luna-6 на летучих мышах и писателях.

Все нейросети лгут?

Галлюцинацией в этом тексте будем называть фактически неверное или неподтверждённое содержание, которое модель выдаёт как сведения о действительности. Для нашего опыта существенен один случай: модель принимает ложное утверждение из вопроса и начинает его объяснять. Придуманная эволюционная история о слепоте целого отряда животных сюда подходит, а вот рассказ о слепой летучей мыши по просьбе написать сказку — отдельная задача.