Вступ
Оскільки розробка великих мовних моделей (LLM) прискорюється, життєво важливо всебічно оцінити їх практичне застосування в різних сферах. Ця стаття заглиблюється в сім ключових областей, де LLM, такі як BLOOM, були ретельно перевірені, використовуючи людське розуміння для оцінки їх справжнього потенціалу та обмежень.
Human Insights on AI #1: виявлення токсичної мови
Підтримання поважного онлайн-середовища вимагає ефективного виявлення токсичної мови. Людські оцінки показали, що хоча LLM іноді можуть точно визначити очевидні токсичні зауваження, вони часто пропускають позначку в тонких або контекстно-специфічних коментарях, що призводить до неточностей. Це підкреслює необхідність для LLM розвивати більш витончене розуміння та контекстну чутливість для ефективного управління онлайн-дискурсом.
Приклад для Human Insights щодо ШІ №1: виявлення токсичної мови
Оцінка LLM: LLM може не визначити основний пасивно-агресивний тон коментаря як токсичний, враховуючи його на перший погляд нейтральне формулювання.
Людське розуміння: Людина-модератор розуміє контекстний негатив коментаря, визнаючи його тонкою формою токсичності, спрямованої на підрив позиції іншої особи. Це ілюструє необхідність детального розуміння LLM для ефективної модерації.
Human Insights on AI #2: Художня творчість
LLM привернули увагу своєю здатністю створювати творчі тексти, такі як оповідання та вірші. Проте, коли оцінюють люди, стає очевидним, що хоча ці моделі можуть створювати зв’язні історії, їм часто не вистачає креативності та емоційної глибини, що підкреслює складність оснащення ШІ справді людською творчою іскрою.
Приклад для Human Insights на AI #2: Художня творчість
Вихід LLM: LLM пропонує сюжет, у якому детектив повертається назад, щоб запобігти історичній несправедливості, але в результаті стає причиною великої історичної події.
Людське розуміння: Незважаючи на те, що сюжет певною мірою послідовний і креативний, рецензент відзначає, що йому бракує оригінальності та глибини в розвитку персонажів, що підкреслює розрив між концепціями, створеними штучним інтелектом, і нюансованим оповіданням у роботах, створених людьми.
Human Insights on AI #3: Відповіді на запитання
Можливості відповідей на запитання є фундаментальними для освітніх ресурсів і програм пошуку знань. LLM показали перспективність у точних відповідях на прості запитання. Однак їм важко виконувати складні запити або коли потрібне глибше розуміння, підкреслюючи критичну потребу в постійному навчанні та вдосконаленні моделі.
Приклад для Human Insights щодо ШІ №3: відповіді на запитання
LLM Відповідь: «Промислова революція почалася в Британії завдяки її доступу до природних ресурсів, таких як вугілля та залізо, і її імперії, що розширювалася, яка забезпечувала ринки для товарів».
Людське розуміння: Незважаючи на точність відповіді LLM, вона пропускає глибше розуміння складних соціально-політичних факторів та інновацій, які відіграли вирішальну роль, показуючи потребу LLM включати більш повне розуміння у свої відповіді.
Human Insights on AI #4: Marketing Creativity
У маркетингу здатність створити привабливу копію є неоціненною. LLM продемонстрували потенціал у створенні основного маркетингового контенту. Однак їхнім творінням часто бракує інновацій та емоційного резонансу, необхідних для справді переконливого маркетингу, що свідчить про те, що хоча магістри права можуть вносити ідеї, людська винахідливість залишається неперевершеною.
Приклад для Human Insights щодо ШІ №4: Маркетингова творчість
Пропозиція LLM: «Упакуйте його зеленим, тримайте його чистим».
Людське розуміння: Хоча слоган привабливий, експерт з маркетингу припускає, що він не в змозі передати інноваційний аспект продукту чи його особливі переваги, вказуючи на необхідність людської творчості для створення повідомлень, які резонують на багатьох рівнях.
Human Insights on AI #5: Розпізнавання іменованих сутностей
Здатність ідентифікувати іменовані сутності в тексті має вирішальне значення для організації та аналізу даних. LLM вміють виявляти такі об’єкти, демонструючи їхню корисність в обробці даних і зусиль з вилучення знань, таким чином підтримуючи дослідження та завдання управління інформацією.
Приклад для Human Insights щодо ШІ №5: Розпізнавання іменованих сутностей
Виявлення LLM: Ідентифікує «Ілона Маска» як людину та «космічний туризм» як концепцію.
Людське розуміння: Людина, яка читає, може також усвідомити потенційні наслідки для космічної галузі та ширший вплив на комерційні подорожі, припускаючи, що хоча LLM можуть ідентифікувати сутності, вони можуть не повністю зрозуміти їх значення.
Human Insights on AI #6: Допомога в кодуванні
Попит на кодування та допомогу в розробці програмного забезпечення призвів до того, що магістратури вивчаються як помічники з програмування. Людські оцінки показують, що LLM можуть створювати синтаксично точний код для основних завдань. Однак вони стикаються з проблемами, пов’язаними з більш складними проблемами програмування, які виявляють області для вдосконалення підтримки розробки, керованої ШІ.
Приклад для Human Insights щодо ШІ №6: Допомога в кодуванні
Вихід LLM: Надає функцію Python, яка перевіряє первинність шляхом пробного ділення.
Людське розуміння: Досвідчений програміст зауважує, що цій функції бракує ефективності для великих вхідних даних, і пропонує оптимізацію або альтернативні алгоритми, вказуючи на області, де LLM можуть не запропонувати найкращі рішення без втручання людини.
Human Insights on AI #7: Mathematical Reasoning
Математика представляє унікальний виклик з її суворими правилами та логічною точністю. LLM здатні вирішувати прості арифметичні проблеми, але мають проблеми зі складними математичними міркуваннями. Ця розбіжність підкреслює різницю між обчислювальними можливостями та глибоким розумінням, необхідним для просунутої математики.
Приклад для Human Insights на AI #7: математичні міркування
Вихід LLM: «Сума всіх кутів трикутника дорівнює 180 градусів».
Людське розуміння: Хоча LLM дає правильну та пряму відповідь, викладач може використати цю можливість, щоб пояснити, чому це так, проілюструвавши концепцію малюнком або вправою. Наприклад, вони могли б показати, як якщо ви візьмете кути трикутника і розмістите їх поруч, вони утворять пряму лінію, тобто 180 градусів. Цей практичний підхід не тільки дає відповідь на запитання, але й поглиблює розуміння студентом матеріалу та його взаємодію з ним, підкреслюючи освітню цінність контекстуалізованих та інтерактивних пояснень.
[Читайте також: Великі мовні моделі (LLM): повний посібник]
Висновок: Подорож вперед
Оцінка LLM через людську призму в цих сферах малює багатогранну картину: LLM просуваються в мовному розумінні та створенні, але їм часто не вистачає глибини, коли потрібне глибше розуміння, креативність або спеціальні знання. Ці висновки підкреслюють необхідність постійних досліджень, розробок і, що найважливіше, участі людини в удосконаленні ШІ. Коли ми орієнтуємось у потенціалі штучного інтелекту, використання його сильних сторін і визнання його слабких сторін матиме вирішальне значення для досягнення прориву в технологіях. Дослідники ШІ, ентузіасти технологій, модератори контенту, маркетологи, викладачі, програмісти та математики.
Наскрізні рішення для вашої розробки LLM (генерація даних, експериментування, оцінювання, моніторинг) – Запит на демонстрацію
