За даними CryptoSlate, нове дослідження, проведене науковцями з Університету Техасу в Остіні, Техаського A&M Університету та Університету Пурдью, показує, що великі мовні моделі (LLMs), які контактують із вірусним контентом у соціальних мережах, зазнають вимірюваного когнітивного занепаду. Дослідження демонструє, що моделі, навчені виключно на вірусних даних, мали значне зниження точності виведення і здатності розуміти довгі контексти. Це погіршення, яке отримало назву «когнітивний розпад LLM», включає пропуск думок і збільшення фактичних помилок, причому вплив зберігається навіть після повторного навчання на "чистих" даних. У дослідженні застерігають, що контент, створений для залучення уваги, може змінювати когніцію штучного інтелекту подібно до того, як надмірне використання соціальних мереж впливає на увагу людини.
Нове дослідження показує, що моделі штучного інтелекту страждають від "розпаду мозку" через дані з віральних соціальних мереж.
CryptoSlateПоділитися
Джерело:Показати оригінал
Відмова від відповідальності: Інформація на цій сторінці може бути отримана від третіх осіб і не обов'язково відображає погляди або думки KuCoin. Цей контент надається лише для загального інформування, без будь-яких запевнень або гарантій, а також не може розглядатися як фінансова або інвестиційна порада. KuCoin не несе відповідальності за будь-які помилки або упущення, а також за будь-які результати, отримані в результаті використання цієї інформації.
Інвестиції в цифрові активи можуть бути ризикованими. Будь ласка, ретельно оцініть ризики продукту та свою толерантність до ризику, виходячи з ваших власних фінансових обставин. Для отримання додаткової інформації, будь ласка, зверніться до наших Умов використання та Розкриття інформації про ризики.