只要存在随机性,就会出现幻觉
1、过拟合与随机性过拟合问题。当模型过度拟合训练数据中的随机性时,它可能会记住了数据中的噪音而不是真正的模式或规律。这种情况下,模型在新数据上的表现可能会很差,因为它无法区分真实的信号和训练数据中的随机变化。数据分布变化。如果模型在训练过程中受到随机性影响,例如数据分布的随机变化,而没有适当地处理...
人工智能系统为何会产生幻觉?深入探究
过度拟合:数据库中的信息过多是人工智能系统产生幻觉的另一个原因。已识别的神经网络存在一些问题,即在从这个有限数据集中的模式中学习时,它们可能会“记住”或“过度拟合”过于嘈杂的模式。这反过来又使它们在接触到与训练中不同的输入时更容易产生幻觉。误差积累:输入数据中的小误差或噪声将在其分层处理形式中会...
恒小花:生成式AI人工智能面临哪些问题
可解释性问题阻碍了透明度,并可能在某些监管或安全关键领域带来挑战。7.对抗性攻击的脆弱性生成式人工智能模型可能容易受到对抗性攻击,其中恶意输入旨在误导模型。防范此类攻击需要不断研究和开发安全措施。8.训练数据过度拟合生成式人工智能模型可能会过度拟合训练数据中的特定模式,从而限制其适应新的或未见过的场景...
万字长文详解:大模型时代AI价值对齐的问题、对策和展望
“风险模型”是指如果AI真的能够带来风险,那么这一风险的实现方式究竟是什么?总体而言,AI价值对齐的风险模型可以划分为三大类。第一类是在理论和实践上已经存在比较广泛研究的问题(theoreticallyestablishedandempiricallyobserved);第二类是更多能在实验中观测到,但目前在理论上还没有更深入的研究,但值得继续深入开拓...
对话面壁智能CTO曾国洋:大模型烧钱不止,怎么“卷”才能制胜?
大规模的模型在许多复杂任务中展现出了强大的性能和广泛的应用潜力。但也面临着计算资源消耗巨大、训练时间长以及部署成本高等问题。更重要的是,过多的参数可能导致模型过拟合,降低其在实际应用中的泛化能力。也有一些公司,比如面壁智能等公司更聚焦选择了端侧模型。相比云端大模型,端侧模型可以在保持高效性能的同时,...
解密机器学习中的欠拟合与过拟合:探索泛化能力的边界
2.训练样本噪声:训练数据中存在噪声或异常值,导致模型过度拟合这些噪声和异常值(www.e993.com)2024年8月5日。3.样本数量不平衡:训练样本的分布与测试样本的分布不一致,导致模型在测试数据上表现较差。解决过拟合问题的方法1.正则化(Regularization):通过在损失函数中引入正则化项,惩罚模型的复杂度,防止模型过度拟合训练数据。
奥卡姆剃刀的“谎言”
解读:在科学研究中,这意味着选择最能解释数据并且假设最少的模型。在日常生活中,这意味着在面对复杂问题时,我们应先考虑最直接、最明显的因素,而不是寻找复杂的解释。谎言2:奥卡姆剃刀是绝对的科学原则奥卡姆剃刀被误读为在所有情况下都能确定科学决策的绝对法则。然而,它只是一个建议,一个指导原则,用来指导我们...
信贷风控进入“大模型时代” 小样本量建模与风控迭代缓慢两大瓶颈...
他们曾“硬着头皮”自研反欺诈风控大模型,但很快遭遇两大挑战,一是在技术方面,这个风控大模型的稳定性欠缺,尽管某些新算法与大数据应用提高了针对可疑样本的相关性洞察,但也会带来过度拟合问题,令大模型一上线就遭遇反欺诈性能衰减;二是在可解释性方面,这个风控大模型自动生成的某些风控结论“难以解释”,导致...
质量评估者和算法评估系统:重大变化即将到来吗?
一些变化具有可预测的、暂时的和周期性的查询意图转变。例如,在接近黑色星期五的时期,许多通常被认为是信息性的查询可能会发生彻底的商业意图转变。类似地,像[LiverpoolManchester]这样的交通查询可能会在当地德比赛日转变为体育查询。在这些情况下,不断扩大的历史数据遗产很可能支持用户认为更有意义的结果,尽管是...
让AI与人类“目标一致”:一个不可回避的难题
二、AI价值对齐的风险模型有哪些?“风险模型”是指如果AI真的能够带来风险,那么这一风险的实现方式究竟是什么?总体而言,AI价值对齐的风险模型可以划分为三大类。第一类是在理论和实践上已经存在比较广泛研究的问题(theoreticallyestablishedandempiricallyobserved);第二类是更多能在实验中观测到,但目前在理论上还没...