GateUser-9c809642
من الواضح للجميع أن أكبر عائق أمام إدخال نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة في مجالات تطبيقية مثل المالية والرعاية الصحية والقانون هو مشكلة "الوهم" في النتائج التي لا تتوافق مع متطلبات الدقة في السيناريوهات الواقعية. كيف يمكن حل هذه المشكلة؟ مؤخرًا، أطلقت @Mira_Network شبكة اختبار عامة، مقدمة مجموعة من الحلول، لذلك سأخبركم بما يحدث:
أولاً، أدوات النماذج الكبيرة للذكاء الاصطناعي لديها حالات من "الأوهام" التي يمكن للجميع الشعور بها، والسبب في ذلك بشكل رئيسي هو اثنان:
بيانات تدريب AI LLM ليست كاملة بما فيه الكفاية، على الرغم من أن حجم البيانات كبير جدًا، إلا أنه لا يمكن تغطية بعض المعلومات المتخصصة أ
شاهد النسخة الأصليةأولاً، أدوات النماذج الكبيرة للذكاء الاصطناعي لديها حالات من "الأوهام" التي يمكن للجميع الشعور بها، والسبب في ذلك بشكل رئيسي هو اثنان:
بيانات تدريب AI LLM ليست كاملة بما فيه الكفاية، على الرغم من أن حجم البيانات كبير جدًا، إلا أنه لا يمكن تغطية بعض المعلومات المتخصصة أ