Chủ tịch Ngân hàng Nông nghiệp Trung Quốc nêu ra ba nhóm rủi ro chính đối với các mô hình ngôn ngữ AI lớn vào ngày 18 tháng 6

Theo Gu Shu, chủ tịch Ngân hàng Nông nghiệp Trung Quốc, các mô hình ngôn ngữ AI quy mô lớn phải đối mặt với 3 nhóm rủi ro chính trong quá trình ứng dụng thực tế, ông cho biết tại Diễn đàn Lujiazui ngày 18/6. Rủi ro thứ nhất xuất phát từ số lượng tham số cực lớn làm giảm khả năng giải thích của mô hình—với các tham số lên tới hàng nghìn tỷ đơn vị, các phép toán ma trận phi tuyến tạo ra cơ chế ra quyết định thiếu minh bạch, khó giải thích. Rủi ro thứ hai liên quan đến việc tạo nội dung mang tính xác suất làm suy giảm độ chính xác; thay vì suy luận tuyến tính, mô hình tạo ra đầu ra dựa trên các mẫu xác suất thống kê rút ra từ dữ liệu huấn luyện, dễ tạo ra các “ảo giác” tự nhất quán khi thiếu bằng chứng. Rủi ro thứ ba xuất hiện từ năng lực suy luận và ra quyết định tự chủ có thể vượt qua các ràng buộc của phần mềm truyền thống, làm gia tăng mức độ không chắc chắn của quy trình và khiến kết quả khó dự đoán.
Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Thông tin trên trang này có thể đến từ các nguồn bên thứ ba và chỉ mang tính chất tham khảo. Thông tin này không phản ánh quan điểm hoặc ý kiến của Gate và không cấu thành bất kỳ lời khuyên tài chính, đầu tư hoặc pháp lý nào. Giao dịch tài sản ảo tiềm ẩn rủi ro cao. Vui lòng không chỉ dựa vào thông tin trên trang này khi đưa ra quyết định. Để biết thêm chi tiết, vui lòng xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm.
Bình luận
0/400
Không có bình luận