LLM'ler yanlış anlıyor…
En sevdiğiniz ajan, şakacı bir iş arkadaşı gibi size Pazartesi sabahı şakası yaptığında…..ve doğru olmadığı halde PHP'nizi güncellemediğinizi duyurduğunda….
Küçük yaramaz.
LinkedIn Kaynakları
- Profil: Pierre Jean Duvivier aka Sage (LinkedIn)
LLM'ler yanlış anlıyor… yazısı ilk olarak les plumes qui mordent sitesinde yayınlandı.
Sıkça Sorulan Sorular
SSS LLM'ler Yanlış Anladığında
1 Bir LLM'in yanlış anladığını söylediklerinde bu ne anlama gelir
Modelin, kendinden emin görünse bile yanlış yanıltıcı güncelliğini yitirmiş veya sorduğunuz şey olmayan bir yanıt verdiği anlamına gelir
2 Basit terimlerle LLM nedir
Büyük Dil Modeli, dili tahmin etmek ve üretmek için büyük miktarda metin üzerinde eğitilmiş bir yapay zekadır. Gerçekleri bir insan gibi bilmezmuhtemel görünen metin üretir
3 LLM'ler neden bir şeyler uydurur
Gerçeği doğrulamak için değil makul metin üretmek için inşa edilmişlerdir. Doğru bilgiye sahip olmadıklarında boşluğu akıcı görünen ama yanlış içerikle doldurabilirler
4 Halüsinasyon nedir
Halüsinasyon, bir LLM'in kendinden emin bir şekilde doğru olmayan bir şey belirtmesidirsahte bir alıntı istatistik veya söz uydurmak gibi
5 LLM'ler emin görünseler bile yanlış yanıtlar verebilir mi
Evet Tondaki güven doğruluk hakkında hiçbir şey söylemez Akıcı iddialı yanıtlar hâlâ tamamen yanlış olabilir
6 LLM'ler neden bazen basit gerçekleri yanlış anlar
Bilgileri eksik güncelliğini yitirmiş veya gürültülü olabilen eğitim verilerinden gelir Ayrıca bunu yapmaları için bir araç verilmedikçe bilgileri araştırmazlar
7 LLM'ler aynı soruya her zaman aynı yanıtı verir mi
Hayır Birçok model deterministik değildir bu nedenle ifade ve ayrıntılar çalıştırmalar arasında değişebilirve bazen doğruluk da değişir
8 Bir LLM neden tek bir konuşmada kendisiyle çelişir
Her yanıtı önceki iddialarına dair sabit bir hafızası olmadan o ana kadarki konuşmaya dayanarak üretir Uzun veya karmaşık sohbetler tutarsızlıkları daha olası hale getirir
9 Daha önce söylediğim şeyleri neden unutur veya karıştırır
Modellerin sınırlı bağlam pencereleri vardır ve varsayılan olarak kalıcı hafızaları yoktur Konuşma büyüdükçe ayrıntılar kaybolabilir veya bulanıklaşabilir
10 Aynı soru neden farklı dillerde farklı yanıtlar alır
Eğitim verileri ve performans dile göre değişir bu nedenle bir model İngilizcede daha az temsil edilen dillere göre daha doğru olabilir
11 Bir yanıtın yanlış olabileceğine dair yaygın işaretler nelerdir
Kaynağı olmayan aşırı spesifik sayılar veya alıntılar belirsiz kaçamaklılıkla karışık iddialı ifadeler gerçek sorunuzu atlatan yanıtlar veya fazla uygun görünen gerçekler
