РУКОВОДСТВО ПО ЯЗЫКУ ИИ
Даты прекращения знаний в программах LLM
Ограничение знаний — это приблизительная дата, после которой данные обучения языковой модели содержат мало информации или вообще не содержат ее, поэтому модель не имеет встроенных знаний о более поздних событиях.
На этой странице3 минуты чтения
Обзор
Это важно, поскольку модель может уверенно представлять устаревшие цены, версии программного обеспечения, должностных лиц или исследования как актуальные. Это происходит, если только это не связано с обыском или предоставлением свежих документов.
Глубокое погружение
Большие языковые модели обучаются на основе снимка текста, собранного к определенному моменту. Затем они проходят дополнительную подготовку и работу по обеспечению безопасности перед освобождением. Прекращение знаний означает конец этого снимка. Релиз часто происходит через несколько месяцев после прекращения выпуска, а модель продолжает использоваться еще долго после выпуска, поэтому разрыв между тем, что она знает, и текущим состоянием продолжает увеличиваться. Граница скорее нечеткая, чем жесткая. Люди продолжают писать о событиях еще долго после того, как они произошли, поэтому последние месяцы перед прекращением участия в обучающих данных слабо представлены. Это одна из причин, по которой модели часто не уверены в своем пороге или недооценивают его. Продавцы обычно публикуют дату в документации модели. Спрашивать саму модель — ненадежный способ ее найти. Устаревшие знания проявляются предсказуемым образом: - устаревшие номера версий и синтаксис API - старые цены - бывшие должностные лица или руководители - замененные рекомендации - отсутствие осведомленности о новых моделях, включая собственные преемники модели. Модель также может предполагать, что текущая дата близка к ее конечному сроку. Это искажает его рассуждения о возрасте, сроках и том, что считается недавним. Основные обходные пути предоставляют свежую информацию, когда задается вопрос. Инструменты веб-поиска позволяют модели читать текущие страницы. Генерация с расширенным поиском извлекает данные из хранилища документов, которое кто-то постоянно обновляет. Простое указание текущей даты в системной подсказке исправляет многие ошибки даты. Точная настройка может добавить знания, но это медленный и дорогостоящий процесс по сравнению с поиском как способом поддержания актуальности фактов. Распространенным заблуждением является то, что чат-бот с просмотром страниц имеет более позднее отключение. Его порог обучения не изменился. Он читает новые источники, и его ответы столь же актуальны и точны, как и страницы, которые он извлекает.
Стратегическое воздействие
Скорость и масштаб
Языковые рабочие процессы могут развиваться быстрее, не жертвуя при этом согласованностью.
Доступ и охват
Это расширяет доступ к различным языкам и стилям общения.
Более четкие решения
Команды могут тратить больше времени на принятие решений, в то время как автоматизация занимается повторением.
Будущее сроков окончания знаний в программах LLM
Выпуски моделей стали более частыми, что сокращает типичный разрыв между завершением и использованием, но ни одна обученная модель не может быть полностью актуальной. Более устойчивой тенденцией является более тесная интеграция поиска и извлечения данных, поэтому текущие факты поступают из источников, которые пользователь может проверить. Некоторые исследования изучают редактирование или обновление знаний внутри модели без полной переподготовки, хотя эти методы имеют известные ограничения. Для пользователей практические привычки остаются прежними. Проверьте указанное ограничение, обратите внимание, когда вопрос зависит от недавних событий, и сверьте ответы, чувствительные ко времени, с датированными источниками.
Реальная реализация
Кто-то спрашивает модель, не просматривая последнюю версию библиотеки программного обеспечения. Он называет версию, которая была актуальной на момент сбора данных обучения.
Модель спросила, какой сейчас год, и угадывает год рядом с данными обучения, если приложение не укажет сегодняшнюю дату в системной подсказке.
Помощник по новостям выполняет поиск в Интернете, читает статьи, опубликованные на этой неделе, и цитирует их, что позволяет ему отвечать о событиях после его закрытия.
Внутренний помощник компании использует поиск по политическим документам, которые переиндексируются каждую ночь. Ее ответы отражают текущую политику независимо от порогового значения модели.
Риски и ограничения
Галлюцинированные факты могут незаметно войти в отчеты, потоки поддержки или результаты исследований.
Незамедлительная чувствительность может привести к противоречивым результатам по схожим запросам.
Конфиденциальные текстовые данные могут быть раскрыты, если контроль доступа слабый.
Дорожная карта реализации
Перед развертыванием определите выходной формат, тон и стандарты качества.
Наземные ответы с помощью надежных источников, когда точность имеет значение.
Обеспечьте контрольную точку человеческого контроля для получения важных результатов.
Отслеживайте закономерности сбоев и регулярно обновляйте подсказки или рабочие процессы.
Продолжайте исследовать
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the Knowledge Cutoff Dates in LLMs quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Часто задаваемые вопросы
Каковы сроки окончания знаний в программах LLM?
Ограничение знаний — это приблизительная дата, после которой данные обучения языковой модели содержат мало информации или вообще не содержат ее, поэтому модель не имеет встроенных знаний о более поздних событиях. Это важно, поскольку модель может уверенно представлять устаревшие цены, версии программного обеспечения, должностных лиц или исследования как актуальные. Это происходит, если только это не связано с обыском или предоставлением свежих документов.
Каков предел знаний модели?
Обрезка отмечает конец снимка обучающих данных. Релиз обычно приходит позже, и модель используется еще долго после этого.
Почему модели часто не уверены или недооценивают свой собственный порог?
Охват любого периода растет годами. Во время обучения за последние месяцы имеется относительно мало документов, поэтому модель мало о них видит.
Каков наиболее надежный способ определить уровень знаний модели?
Продавцы обычно публикуют отсечку. Собственный ответ модели ненадежен по причинам, изложенным в руководстве.
Какое простое решение исправляет многие случаи, когда модель принимает неверную текущую дату?
Модель склонна предполагать, что эта дата близка к предельной. Указание сегодняшней даты прямо указывает на этот факт.
Чат-бот с просмотром веб-страниц отвечает на вопрос о новостях прошлой недели. Какое утверждение верно?
Просмотр добавляет свежие источники на момент вопроса. Это не меняет того, чему модель научилась при обучении, а полученные страницы сами по себе могут быть неправильными.
Продолжайте учиться
Связанные руководства
Другие руководства, выбранные по этой теме