Приглашаем студентов и преподавателей на лекцию по искусственному интеллекту "Почему ChatGPT ошибается? |
||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2024-04-03 15:31 Приглашаем студентов и преподавателей на лекцию по искусственному интеллекту "Почему ChatGPT ошибается? Ошибки и галлюцинации искусственного интеллекта". Когда: в пятницу, 5 апреля, в 16:45. Где: аудитория 1408 ГЗ МГУ. Докладчик: Иван Бондаренко, научный сотрудник лаборатории прикладных цифровых технологий ММФ НГУ, старший преподаватель кафедры фундаментальной и прикладной лингвистики ГИ НГУ, сооснователь стартапа "Сибирские нейросети" Аннотация: В докладе лектор рассмотрит эволюцию ошибок, совершаемых нейросетевыми системами искусственного интеллекта, через призму развития теории искусственных нейронных сетей. Особое внимание будет уделено большим языковым моделям (Large Language Models, или LLM) — современным авторегрессионным нейронным сетям, порождающим текст. Наиболее известным представителем больших языковых моделей является ChatGPT, но существует и ряд аналогичных нейросетей, как открытых, так и коммерческих: Mistral, FLAN-T5, Gigachat и др. С их возникновением возник и особый тип нейросетевых ошибок, который исследователи называют галлюцинациями. Лектор разберет, чем галлюцинация отличается от обычной ошибки, и на примере трёх типичных для LLM задач — машинного перевода, генерации парафраза и моделирования определений — исследует вопрос, как эффективно обнаруживать галлюцинации при тестировании и отладке нейросетевой модели языка. Вход свободный. Источник: vk.com Комментарии: |
|