Приглашаем студентов и преподавателей на лекцию по искусственному интеллекту "Почему ChatGPT ошибается? Ошибки и галлюцинации искусственного интеллекта".
Когда: в пятницу, 5 апреля, в 16:45.
Где: аудитория 1408 ГЗ МГУ.
Докладчик: Иван Бондаренко, научный сотрудник лаборатории прикладных цифровых технологий ММФ НГУ, старший преподаватель кафедры фундаментальной и прикладной лингвистики ГИ НГУ, сооснователь стартапа "Сибирские нейросети".
Аннотация доклада:
В докладе лектор рассмотрит эволюцию ошибок, совершаемых нейросетевыми системами искусственного интеллекта, через призму развития теории искусственных нейронных сетей. Особое внимание будет уделено большим языковым моделям (Large Language Models, или LLM) — современным авторегрессионным нейронным сетям, порождающим текст. Наиболее известным представителем больших языковых моделей является ChatGPT, но существует и ряд аналогичных нейросетей, как открытых, так и коммерческих: Mistral, FLAN-T5, Gigachat и др. С их возникновением возник и особый тип нейросетевых ошибок, который исследователи называют галлюцинациями.
Лектор разберет, чем галлюцинация отличается от обычной ошибки, и на примере трёх типичных для LLM задач — машинного перевода, генерации парафраза и моделирования определений — исследует вопрос, как эффективно обнаруживать галлюцинации при тестировании и отладке нейросетевой модели языка.
Когда: в пятницу, 5 апреля, в 16:45.
Где: аудитория 1408 ГЗ МГУ.
Докладчик: Иван Бондаренко, научный сотрудник лаборатории прикладных цифровых технологий ММФ НГУ, старший преподаватель кафедры фундаментальной и прикладной лингвистики ГИ НГУ, сооснователь стартапа "Сибирские нейросети".
Аннотация доклада:
В докладе лектор рассмотрит эволюцию ошибок, совершаемых нейросетевыми системами искусственного интеллекта, через призму развития теории искусственных нейронных сетей. Особое внимание будет уделено большим языковым моделям (Large Language Models, или LLM) — современным авторегрессионным нейронным сетям, порождающим текст. Наиболее известным представителем больших языковых моделей является ChatGPT, но существует и ряд аналогичных нейросетей, как открытых, так и коммерческих: Mistral, FLAN-T5, Gigachat и др. С их возникновением возник и особый тип нейросетевых ошибок, который исследователи называют галлюцинациями.
Лектор разберет, чем галлюцинация отличается от обычной ошибки, и на примере трёх типичных для LLM задач — машинного перевода, генерации парафраза и моделирования определений — исследует вопрос, как эффективно обнаруживать галлюцинации при тестировании и отладке нейросетевой модели языка.
Категория:
- Apr 02, 2024
- Учебный отдел