LLM Data Drift ຊື່ຫຍໍ້ຂອງ : LLM Data Drift Heuristic ການຄາດຄະເນດຽວກັນເປັນການຄາດຄະເນດຽວກັນທີ່ຄາດຄະເນດຽວກັນທີ່ຄາດຄະເນດຽວກັນທີ່ຄາດຄະເນດຽວກັນທີ່ຄາດຄະເນດຽວກັນທີ່ຄາດຄະເນດຽວກັນທີ່ຄາດຄະເນດຽວກັນທີ່ຄາດຄະເນດຽວກັນທີ່ຄາດຄະເນດຽວກັນທີ່ຄາດຄະເນດຽວກັນທີ່ຄາດຄະເນດຽວກັນ. ຜະລິດຕະພັນຂອງ LLMs (Large Language Models - ChatGPT, Claude, Gemini, Grok, ແລະອື່ນໆ) ບໍ່ມີ halucinations ໃນຄວາມຮູ້ສຶກອົບຮົມ - ພວກເຂົາເຈົ້າ drift. ແລະການ drift ນີ້ບໍ່ແມ່ນການຂົນສົ່ງ; ມັນເປັນຄວາມຜິດພາດສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນໃນວິທີທີ່ມາດຕະຖານ autoregressive ການຄາດຄະເນ tokens: ໃນຂະນະທີ່ຫນຶ່ງໃນເວລາ, ໂດຍທົ່ວໄປພຽງແຕ່ໃນໄລຍະທີ່ຜ່ານມາ. ການທົດສອບທີ່ຂ້າພະເຈົ້າເຮັດໄດ້, ແລະທ່ານສາມາດເຮັດວຽກຮ່ວມກັບທ່ານເອງ, ແມ່ນການນໍາໃຊ້ຄໍາຖາມ random, ເຊັ່ນ: 'Predictive AI epsilon, cat diabetic, staple simple radio to a, thus the dictionary' ແລະມີ AI ທີ່ໄດ້ຮັບການດໍາເນີນການດາວໂຫລດ, ແລະຂໍຂອບໃຈກັບ LLM ອັດຕະໂນມັດສໍາລັບການຂົນສົ່ງທີ່ສອງ, ແລະເບິ່ງວ່າມັນເປັນສິ່ງທີ່ເຫມາະສົມກັບເລີ່ມຕົ້ນ. ໃນຖານະເປັນເອກະລັກ, ເປັນ LLM ຈະສາມາດຕັດສິນໃຈຄໍາຖາມທີ່ດີທີ່ສຸດ. ໃນຖານະເປັນ, ທ່ານໄດ້ຮັບ drift – ການເດີນທາງການຕັດສິນໃຈ, ການປ່ຽນແປງຄໍາຖາມ, ແລະການປ່ຽນແປງ capitalization. ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນຈຶ່ງເປັນຜົນກະທົບຂະຫນາດນ້ອຍເຂົ້າໄປໃນ output, ຮູບແບບຕໍ່ໄປນີ້ຄາດຄະແນນຈາກຮູບແບບທີ່ບໍ່ມີຜົນກະທົບ, ການຄາດຄະແນນຄວາມຜິດພາດແລະ amplifying halucination. ການນໍາສະເຫນີປະຕູປະມານ, ການຄວບຄຸມການຕັດສິນໃຈກັບການເຂົ້າລະຫັດທໍາອິດ, ຈະຊ່ວຍໃຫ້ການຄາດຄະເນດິນທີ່ຮູ້ສຶກສະພາບແວດລ້ອມຂອງ element / token ຕໍ່ໄປ. ໃນຖານະເປັນ, ໃນຂະນະທີ່ການຄາດຄະເນດິນຂອງ LLM ໄດ້ຖືກກວດສອບໂດຍບໍ່ມີການກວດສອບທີ່ຜ່ານມາ, ມັນສາມາດ ໃນຂະນະທີ່ທ່ານກໍາລັງຊອກຫາຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບການຄົ້ນຄວ້າຂອງພວກເຮົາ, ກະລຸນາຕິດຕໍ່ຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບການຄົ້ນຄວ້າແລະວິທີການຂອງພວກເຮົາ. ຖ້າຫາກວ່າທ່ານກໍາລັງຊອກຫາຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມ, ກະລຸນາຕິດຕໍ່ຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມ. ດາວໂຫລດ ການຄາດຄະເນດິນຟ້າອິນເຕີເນັດ, RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback), ແລະການປັບຮັກສາຄວາມປອດໄພເຮັດໃຫ້ການປັບຮັກສາຄວາມປອດໄພຫຼຸດຜ່ອນການຂົນສົ່ງທີ່ເປັນປະໂຫຍດຫຼື off-topic - ແລະມັນເປັນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ. ແຕ່ພວກເຮົາມີການເຮັດວຽກພາຍໃຕ້ loop ການຄາດຄະເນດິນຟ້າອິນເຕີເນັດ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບເສັ້ນທາງລົດໃນລົດທີ່ບໍ່ມີ spectrophoto. ພວກເຮົາມີຄວາມຮູ້ສຶກທີ່ດີທີ່ສຸດກ່ຽວກັບການຄົ້ນຄວ້າແລະການປິ່ນປົວຂອງການປິ່ນປົວແລະການປິ່ນປົວຂອງການປິ່ນປົວຂອງການປິ່ນປົວແລະການປິ່ນປົວຂອງການປິ່ນປົວ. ການຄຸ້ມຄອງນີ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນຄວາມຕ້ອງການທີ່ຫນ້າຕື່ນເຕັ້ນ: ການຢັ້ງຢືນພາຍນອກ - ບໍ່ພຽງແຕ່ຄວາມຮູ້ສຶກກັບ token ທີ່ຜ່ານມາ, ແຕ່ການຕັດສິນໃຈກັບການເຂົ້າລະຫັດທໍາອິດຈາກພາຍໃນມາດຕະຖານ. ນີ້ແມ່ນສະຖານທີ່ຂອງການປັບປຸງທີ່ມີຄວາມສົນໃຈ. ໃນຂະນະທີ່ພວກເຮົາມີຄວາມປອດໄພຂອງ outputs, ພວກເຮົາອະນຸຍາດໃຫ້ loop ການປິ່ນປົວ: ການຕັດສິນໃຈທັງຫມົດໃຫມ່ບໍ່ພຽງແຕ່ກັບຫນຶ່ງທີ່ຜ່ານມາ, ແຕ່ຂ້າງຂວາງກັບລະຫັດທໍາອິດ. ການຄຸ້ມຄອງ outputs ທີ່ຜ່ານມາເປັນ hypotheses ທີ່ຜ່ານມາ, ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍການປິ່ນປົວຂອງເຂົາເຈົ້າ, ແລະຕັດສິນໃຈລະບົບກັບຄວາມຈິງທີ່ສະດວກສະບາຍ. ການທົດສອບຕົ້ນຕໍສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າລັກສະນະເຊັ່ນດຽວກັນໄດ້ຄ້າຍຄືກັນກັບການເຊື່ອມຕໍ່ input ທີ່ແທ້ຈິງ. Zeno’s Paradox & Tokens ວິທີການຫນຶ່ງເພື່ອຮູ້ສຶກການຂົນສົ່ງນີ້ແມ່ນໂດຍຜ່ານແສງຂອງ Paradox ຂອງ Zeno. Zeno argumented that motion becomes impossible if you break it into an infinite series of smaller causal steps — each step only referencing the one immediately before it. ໂມເລກຸນດ້ານອັດຕະໂນມັດອາຍແກັສເປັນລັກສະນະທີ່ແຕກຕ່າງກັນ: ທັງຫມົດ token ໄດ້ຖືກສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນເປັນ "ລະດັບຂະຫນາດນ້ອຍທີ່ຜ່ານມາ" ໃນຂະນະທີ່ພຽງແຕ່ມີການປິ່ນປົວ fragments ທີ່ຜ່ານມາຈາກເອກະສານ. ນີ້ຖືກປິ່ນປົວໃນການປິ່ນປົວຮູບພາບໂດຍການປິ່ນປົວ tensor ໃນຂະນະທີ່ພວກເຮົາມີ 10 ຂອງຮູບພາບຫຼືຊຸດທັງຫມົດຂອງຮູບພາບຫຼື frames ເພື່ອປິ່ນປົວຄວາມປອດໄພຂອງການປິ່ນປົວຮູບພາບ AI ໃນປີທີ່ຜ່ານມາ. ໃນປັດຈຸບັນ, ໃນປັດຈຸບັນ, ພວກເຮົາມີຄວາມຮູ້ສຶກວ່າພວກເຮົາມີຄວາມຮູ້ສຶກວ່າພວກເຮົາມີຄວາມຮູ້ສຶກວ່າພວກເຮົາມີຄວາມຮູ້ສຶກວ່າພວກເຮົາມີຄວາມຮູ້ສຶກວ່າພວກເຮົາມີຄວາມຮູ້ສຶກວ່າພວກເຮົາມີຄວາມຮູ້ສຶກວ່າພວກເຮົາມີຄວາມຮູ້ສຶກວ່າພວກເຮົາມີຄວາມຮູ້ສຶກວ່າພວກເຮົາມີຄວາມຮູ້ສຶກວ່າພວກເຮົາມີຄວາມຮູ້ສຶກວ່າພວກເຮົາມີຄວາມຮູ້ສຶກວ່າພວກເຮົາມີຄວາມຮູ້ສຶກວ່າພວກເຮົາມີຄວາມຮູ້ສຶກວ່າພວກເຮົາມີຄວາມຮູ້ສຶກວ່າພວກເຮົາມີຄວາມຮູ້ສຶກວ່າພວກເຮົາມີຄວາມຮູ້ສຶກວ່າພວກເຮົາມີຄວາມຮູ້ສຶກ. ໃນຖານະເປັນຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນການຄົ້ນຄວ້າ, ການຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນ Image Processing ໃນຂະນະທີ່ການດໍາເນີນການນີ້ແມ່ນຄຸນນະສົມບັດພື້ນຖານຂອງມາດຕະຖານເອກະສານ autoregressive, ທ່ານບໍ່ຮູ້ວ່າຄຸນນະສົມບັດທີ່ແຕກຕ່າງກັນໃນລະບົບການປັບປຸງຮູບພາບ - ແລະเหตุผลແມ່ນຄຸນນະສົມບັດ. ຮູບແບບການປິ່ນປົວຮູບພາບບໍ່ແມ່ນການຜະລິດ pixel ໃນເວລາທີ່ຫນຶ່ງໃນເວລາທີ່ໃຊ້ເວລາທີ່ຜ່ານມາຂອງພວກເຂົາເຈົ້າເອງ; ໃນຂະນະທີ່ລະດັບທຸກຄົນເບິ່ງຮູບພາບທັງຫມົດໃນເວລາທີ່ຫນຶ່ງແລະການປ່ຽນແປງມັນເປັນຮູບພາບທີ່ສົມບູນແບບ. ການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບ, ການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບ, ການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບ, ການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບ, ການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບ, ການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບ, ການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບ, ການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບ, ການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບ, ການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບ, ການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບ, ການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບ ວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາໄລວິທະຍາ ຮູບພາບ ສໍາ ລັບ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ການປິ່ນປົວຄວາມປອດໄພທີ່ແຕກຕ່າງກັນໃນມາດຕະຖານທົດລອງທົດລອງທົດລອງທົດລອງທົດລອງທົດລອງທົດລອງທົດລອງທົດລອງທົດລອງທົດລອງທົດລອງທົດລອງທົດລອງທົດລອງທົດລອງທົດລອງທົດລອງທົດລອງທົດລອງທົດລອງທົດລອງທົດລອງທົດລອງທົດລອງທົດລອງທົດລອງທົດລອງທົດລອງທົດລອງທົດລອງທົດລອງທົດລອງທົດລອງທົດລອງທົດລອງທົດລອງທົດລອງທົດລອງທົດລອງທົດລອງ Further Reading 
 
 
 GIER: Gap-Driven Self-Refinement ສໍາລັບມາດຕະຖານດິນຂະຫນາດໃຫຍ່ ສະພາບອາກາດ multi-fidelity ການເຄືອຂ່າຍ neuronal ສໍາລັບລະບົບໄຮໂດຼລິກ

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

This story contains AI-generated text. The author has used AI either for research, to generate outlines, or write the text itself. 

Read My Stories

ສຽງນີ້ຖືກຜະລິດເປັນພາສາຕົ້ນສະບັບຂອງເລື່ອງ!

Paradox ຂອງ Zeno ແລະບັນຫາຂອງ Tokenization AI

About Author

ຄຳເຫັນ

ວາງປ້າຍ

ບົດຄວາມນີ້ໄດ້ຖືກນໍາສະເຫນີໃນ

Related Stories

Meet Surfshark: HackerNoon Company of the Week

New Year, New Exciting Features: Mint Your Name, Watch Web 2.5 and Meet The Top Startups of The Year

Microsoft's AI Bet Fails to Dent Google's Search Dominance

What's the History Behind the HackerNoon Logo?

Meet Surfshark: HackerNoon Company of the Week

New Year, New Exciting Features: Mint Your Name, Watch Web 2.5 and Meet The Top Startups of The Year

Microsoft's AI Bet Fails to Dent Google's Search Dominance

What's the History Behind the HackerNoon Logo?

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps

Paradox ຂອງ Zeno ແລະບັນຫາຂອງ Tokenization AI

About Author

ຄຳເຫັນ

ວາງປ້າຍ

ບົດ​ຄວາມ​ນີ້​ໄດ້​ຖືກ​ນໍາ​ສະ​ເຫນີ​ໃນ

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps

ບົດຄວາມນີ້ໄດ້ຖືກນໍາສະເຫນີໃນ