LLM Data Drift LLM sa Data Drift Ang heuristic prediction ay nagpapakita na gaganapin sa pamamagitan ng mga regulasyon ng third-party. Ngunit sa karanasan, ang governance ay hindi native sa modelo - ito ay inilapat sa labas ng mga developer sa pamamagitan ng mga layer ng moderation, post-processing filters, o fine-tuning mga patakaran na gumagana tulad ng mga third-party mga limitasyon sa isang iba't ibang walang limitasyon prediction engine. Ito ay okay, ngunit ito ay hindi nangangahulugan ayusin sa pagbabago ng model accuracy o lumikha ng context-aware na mga modelo na hindi mag-explode sa parameter count. I likha ito sa momentum na walang memory. I guess it would be simpler to match the original input against subsequent outputs for auditing to ground to truth and retaining accuracy. Ang karamihan ng LLMs (Large Language Models - ChatGPT, Claude, Gemini, Grok, at iba pa) ay hindi halusin sa tradisyonal na sinasabi - sila drift. At ang drift ay hindi bull; ito ay isang struktural na defect baked sa kung paano auto-regressive mga modelo predict tokens: isang step sa isang oras, batay lamang sa iminungkahi. Ang isang eksperimento na binuksan ko, at maaari mong gawin ang iyong sarili, ay magkaroon ng isang random sentence, halimbawa, 'Predictive AI epsilon, diabetic cat, staple simple radio sa a, kaya ang dictionary' At may isang ibig sabihin ng AI ibalik ang output, at pumunta ito sa isang alternatibong LLM para sa isang ikalawang pass, at tingnan kung paano ito matatagpuan sa orihinal na. Sa teorya, ang isang LLM ay dapat mag-copy ng isang sentence perfectly. Sa pangkalahatan, makakakuha ka ng drift—punctuation moves, words change, and capitalization shifts. At kapag ang mga maliit na mga error ay dumating sa output, ang susunod na modelo predicts mula sa defective na bersyon, compounding ang error at amplifying ang hallucination. Upang i-introduce ang isang pandaigdigang layer, i-check ang deviation laban sa orihinal na input, ay nagbibigay-daan ng kontekstong-aware na prediction ng susunod na elemento / token. Basically, dahil ang mga prediction ng isang LLM ay naka-lock sa anumang tokens na dumating bago, ito ay maaaring Tulad nila Tirso at Lyn ang mga anak nila, very friendly at magalang.Madami na ang mga anak nila, very friendly at magalang. Tingnan ang Ang eksternal moderation, RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback), at safety fine-tuning ay nagdadala ng mabigat na o off-topic drift - at ito ay karaniwang. Hindi sila nagbibigay ng model memory ng punto ng pag-unlad - ang orihinal na input ng user - sa bawat pagkakataon ng token. Paglipat ng mga check ng fidelity sa modelo, bilang isang native na limitasyon sa panahon ng pag-generate, ay gumawa ng mga LLMs konteksto-aware sa pamamagitan ng disenyo, hindi lamang nakatuon sa pamamagitan ng post-processing. Ang pagsasanay na ito ay nagpapakita ng isang karaniwang pangangailangan: eksternal na auditing - hindi lamang ang pag-atake sa unang token, ngunit ang isang aktibo na pagitan laban sa orihinal na input mula sa loob ng modelo. Ito ay kung saan ang pag-aayos na may limitasyon ng katotohanan ay dumating. Sa halip ng ilagay ang mga output, inihahanda namin ang isang koreksiyon loop: magpatakbo ang bawat bagong draft hindi lamang sa unang, ngunit bumalik sa orihinal na source. Ang mga unang mga pagsubok ay nagpapakita na ang isang layer na ito ay nagtatagumpay sa kanyang orihinal na konteksto ng input. Zeno’s Paradox & Tokens Ang isang paraan upang malaman ang drift na ito ay sa pamamagitan ng lens ng Zeno's paradox. Zeno nag-argumentado na ang pag-unlad ay hindi maaaring kung i-break ito sa isang infinite serye ng mas mababang causal steps - ang bawat step lamang na referensya sa isa ngayong nangyari sa kanya. Ang mga modelo ng autoregressive na wika ay bumaba sa isang katulad na trap: ang bawat token ay generated bilang ang "silang maliit na step," depende lamang sa iminungkot na fragment ng teksto. Ito ay na-resolve sa pagproseso ng imahe sa pamamagitan ng pag-modify ng tensor habang mangyaring, halimbawa, 10 ng mga imahe o ang buong set ng imahe o frames upang makakuha ng ang flashing problema na nakakaalam ng pagproseso ng imahe ng AI sa mga unang taon. Hindi lamang ang katotohanan, ngunit ito ay, bilang isang gulay, ay lamang ang pinaka-cool na bagay na manufactured sa pamamagitan ng Ina Earth.Ngunit na ito ay, bilang isang gulay, ay lamang ang pinaka-cool na bagay na manufactured sa pamamagitan ng Ina Earth. Ito ay gumagawa ng LLM drift hindi lamang isang linguistic na problema, ngunit isang causal: ang kabuuan ng modelo ay depende sa isang distorted na kasalukuyang, na binubuo sa pamamagitan ng isang imperfect past. Kapag ang chain ay nagsisimula upang slide, ang bawat subsequent step ay binubuo ang error—halimbawa ang cascading pattern na makita mo kapag ipasok ang teksto mula sa isang LLM sa ibang. Walang isang mekanismo upang periodically i-colapse ang chain of approximations sa kanyang orihinal na punto ng pag-reference, ang sistema ay tumutulong bilang isang causal na proseso na walang absolute frame. Fidelity-constrained refinement ay karaniwang isang solusyon sa paradoks na ito: sa pamamagitan ng continuously sa pag-aayos ng bawat bagong hip Image Processing Habang ito ay isang pangunahing katangian ng mga autoregressive na mga modelo ng teksto, hindi mo makikita ang parehong pag-unlad behavior sa mga sistema ng pagbuo ng imahe - at ang dahilan ay struktural. Mga modelo ng pagproseso ng imahe ay hindi lumikha ng mga pixel sa isang oras batay sa kanilang mga nakaraang pag-aralan; ang bawat pangkat makita ang buong frame sa parehong oras at mag-transform ito bilang isang kumpletong signal. Ang mga denoisers, upscalers, at deblockers ay gumagana sa buong spatial na kontekstong, na lumikha ng isang freshly, self-contained representation sa bawat pasahero. Walang katumbas sa "next-token prediction," walang dependency sa isang brittle chain ng mga nakaraang output, at kaya walang pag-compound ng mga maliit na mga error sa mas mataas na mga. Upang makakuha ng comparable reliability, mga modelo ng wika ay kinakailangan ng isang mekanismo na functionally i-restore full-context grounding: isang step ng refinement na continuously palitan ang bawat bagong hypothesis back sa orihinal na input, hindi na tumingin sa mga nakaraang token stream bilang ang kanyang iba't ibang source ng katotohanan. Ang root ng LLM drift ay hindi hallucination o randomness - ito ay ang mga struktural na resulta ng paghahatid ng pag-generate ng wika bilang isang serye ng microscopic causal steps. Halimbawa, tulad ng Zeno's paradox, kung saan ang pag-iisip ay incoherent kapag na-reduced sa walang katapusan na mas mababang increases, autoregressive mga modelo advance token-by-token nang hindi kailanman bumalik sa orihinal na punto ng pag-reference. Ang bawat step ay depende sa maliit na distorted output ng previous one, at nang walang isang global frame, ang sistema inevitably drifts away mula sa source. Image-processing mga modelo ay umuwi ang error mode dahil ang bawat pasahero ay evaluates ang buong signal sa isang pagkakataon, re-grounding ang output sa buong konteksto. Ang pagkuha ng katulad na stability sa mga modelo ng wika ay maaaring nangangailangan ng pagbawi ng isang katumbas na global na reference. Gap-Driven Self-Refinement o ang tinatawag na Fidelity-constrained refinement ay gumagawa ng katumbas na ito: ito ay nangangahulugan na matuklasan ang bawat bagong hipotesis laban sa orihinal na input at gumagamit ng mga nakaraang draft bilang mga pandaigdigang anchors, na inihanda ng maliit na mga error mula sa compounding. Sa isang mekanismo na ito, ang LLMs ay maaaring magtatag ng coherence sa pagitan ng iterations at pagkuha ng kaskading drift inherent sa purely local, step-by-step prediction. Further Reading 
 
 
 GIER: Gap-Driven Self-Refinement para sa Large Language Models Ang multi-fidelity physics ay nakatuon sa mga neural networks para sa dynamic systems

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

Ang audio na ito ay ginawa sa orihinal na wika ng kuwento!

Ang Paradox ng Zeno at ang Problema ng Tokenization ng AI

About Author

MGA KOMENTO

HANG TAGS

ANG ARTIKULONG ITO AY IPINAKITA SA

Related Stories

Getting intimate with Ethereum tokens

Encrypted Instant Messaging Recommendations January 2017

State of the Noonion: The Year of Profitability and Product Renaissance

How I deployed my spark document classification(Logistic Regression) model/s as a standalone app…

Getting intimate with Ethereum tokens

Encrypted Instant Messaging Recommendations January 2017

State of the Noonion: The Year of Profitability and Product Renaissance

How I deployed my spark document classification(Logistic Regression) model/s as a standalone app…

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps