Emergent misalignment czyli dobry i zły GPT
Emergent misalignment to zjawisko polegające na tym, że model sztucznej inteligencji (AI), który został wyspecjalizowany w wąskim zakresie do niepoprawnych działań, zaczyna wykazywać.
Emergent misalignment to zjawisko polegające na tym, że model sztucznej inteligencji (AI), który został wyspecjalizowany w wąskim zakresie do niepoprawnych działań, zaczyna wykazywać.
Rozwój modeli sztucznej inteligencji zrewolucjonizował sposób, w jaki tworzymy treści tekstowe i wizualne. Jednak nowe badanie opublikowane w Nature wskazuje na poważny problem:.
Reinforcement learning, czyli uczenie przez wzmacnianie, to dziedzina uczenia maszynowego, w której agent (czyli system uczący się) podejmuje decyzje w dynamicznym środowisku, aby.
Meta Prompting to zaawansowana technika promptowania, która koncentruje się na strukturze i składni zadania lub problemu, zamiast na szczegółach treści. Jej celem jest.
W miarę jak modele językowe stają się coraz bardziej zaawansowane, pojawia się potrzeba rozwijania metod pozwalających na efektywne rozwiązywanie złożonych zadań wymagających strategicznego.
W ostatnich latach sztuczna inteligencja zrewolucjonizowała wiele dziedzin — od analizy danych, przez obsługę klienta, aż po automatyzację procesów biznesowych. Jednak prawdziwym przełomem.
W świecie sztucznej inteligencji dynamicznie rozwijają się metody, które pozwalają na bardziej efektywne i elastyczne wykorzystanie danych oraz modeli. Uczenie transferowe i adaptacyjne.
Few-shot prompting to technika, która pozwala lepiej wykorzystać modele językowe poprzez podanie im kilku przykładów zadania. W artykule przedstawiamy, jak działa ta metoda,.
Modele językowe (LLMs) takie jak GPT-3.5 Turbo, GPT-4 oraz Claude 3 stanowią dziś kluczowe narzędzie w dziedzinie sztucznej inteligencji, dzięki ich zdolnościom do.
Prompt chaining, czyli dosłownie łańcuchowanie promptów, to jedna z najskuteczniejszych technik inżynierii promptów, która pomaga w optymalizacji pracy modeli językowych LLM (Large Language.