Miért butul a ChatGPT a használat során?

A ChatGPT folyamatos használata során azt vettem észre, mintha romlanának a képességei. Arra következtetek, hogy a bevitt kérdések és az elfogadott válaszok is a gépi tanulás részei. Ennek következtében a sok bevitt hibás kód ugyanúgy az adatbázis részei lesznek, mint a javított, és létrehozott scriptek. Csak programozásra használom, tehát nincs rálátásom a többi szegmensre, de a változás szembetűnő. Majdnem mindent megold továbbra is de ehhez több újragenerálásra és pontosításra van szükség.

Megkérdeztem “Ő” mit gondol erről.

A GPT-3.5, amely a ChatGPT alapját képezi, egy mesterséges intelligencia (MI) modell, amely a gépi tanuláson alapul. A modell eleve nem rendelkezik valódi tudatossággal és önálló érzékeléssel, tehát nem lehetne “butulni” az emberi értelemben.

Azonban a ChatGPT esetében úgy tűnhet, hogy az MI “butul” vagy nem válaszol megfelelően a használat során. Ennek több oka lehet:

1. Adatfrissítések hiánya: A GPT-3.5 alapú ChatGPT modellnek lehetnek frissítései, de a modell maga nem képes az információk frissítésére. Ha a modellhez nem jut elég frissített adat vagy az adatbázis elavul, akkor a válaszok nem lesznek naprakészek.
2. Alkalmazás korlátozásai: A ChatGPT kognitív képességei korlátozottak. Bár rendkívül fejlett a nyelvi érzékelése, az emlékezete limitált és nem tud hosszú távú következtetéseket levonni az előző interakciók alapján.
3. Bias és torzulás: Az MI modellek hajlamosak tükrözni a bennük lévő adatok torzulásait és előítéleteket. Ha a képzési adathalmaz tartalmaz bias-t vagy hamis információkat, a ChatGPT válaszai is torzulhatnak vagy megtévesztőek lehetnek.
4. Overfitting és underfitting: A GPT-3.5 és a ChatGPT modellek hajlamosak overfittingre (túlilleszkedés) vagy underfittingre (nem megfelelő illeszkedés) különböző adathalmazokra. Az overfitting esetén a modell nagyon pontosan válaszol az adathalmazra, de nem általánosít jól más adatokra, míg az underfitting esetén a modell nem tudja megfelelően reprodukálni még az eredeti adathalmaz válaszait sem.

A fejlesztőknek és kutatóknak folyamatosan dolgozniuk kell a modellek javításán és frissítésén annak érdekében, hogy minél pontosabb, kiegyensúlyozott és megbízható válaszokat adjanak a felhasználóknak. Az MI modell használata során azonban fontos észben tartani, hogy a technológia nem tökéletes, és mindig figyelembe kell venni annak korlátait és lehetőségeit.