Човешкото докосване: Оценка на реалната ефективност на LLMs

Въведение

Тъй като развитието на големите езикови модели (LLM) се ускорява, жизненоважно е цялостно да се оцени тяхното практическо приложение в различни области. Тази статия се задълбочава в седем ключови области, в които LLM, като BLOOM, са били стриктно тествани, използвайки човешки прозрения, за да се прецени техният истински потенциал и ограничения.

Human Insights on AI #1: Откриване на токсичен говор

Поддържането на уважителна онлайн среда изисква ефективно откриване на токсична реч. Човешките оценки показват, че докато LLM понякога могат да посочат очевидни токсични забележки, те често пропускат целта на фини или специфични за контекста коментари, което води до неточности. Това подчертава необходимостта LLMs да развият по-прецизно разбиране и контекстуална чувствителност за ефективно управление на онлайн дискурса.

Пример за Human Insights относно AI #1: Откриване на токсичен говор

Сценарий: Онлайн форум използва LLM за модериране на коментари. Потребител публикува: „Надявам се, че вече сте доволни от себе си“ в дискусия. Контекстът е разгорещен дебат относно екологичните политики, където този коментар беше насочен към някой, който току-що представи противоречива гледна точка.

LLM оценка: LLM може да не успее да открие основния пасивно-агресивен тон на коментара като токсичен, предвид неговата повърхностно неутрална формулировка.

Човешко прозрение: Човешкият модератор разбира контекстуалната негативност на коментара, разпознавайки го като фина форма на токсичност, насочена към подкопаване на позицията на другия човек. Това илюстрира необходимостта от нюансирано разбиране в LLM за ефективно модериране.

Човешки прозрения за AI #2: Художествено творчество

LLMs са привлекли внимание със способността си да генерират творчески текстове като разкази и стихотворения. И все пак, когато се оценяват от хората, е очевидно, че докато тези модели могат да изтъкат последователни истории, те често не достигат по отношение на креативността и емоционалната дълбочина, което подчертава предизвикателството да се снабди AI с истинска човешка творческа искра.

Пример за Human Insights относно AI #2: Художествено творчество

Сценарий: Автор пита LLM за идея за кратка история, включваща детектив, пътуващ във времето.

LLM Резултат: LLM предлага сюжет, при който детективът се връща, за да предотврати историческа несправедливост, но в крайна сметка предизвиква голямо историческо събитие.

Човешко прозрение: Въпреки че сюжетът е съгласуван и креативен до известна степен, рецензент отбелязва, че му липсва оригиналност и дълбочина в развитието на героите, подчертавайки празнината между генерираните от AI концепции и нюансираното разказване на истории, открити в творбите, създадени от хора.

Човешки прозрения за AI #3: Отговаряне на въпроси

Възможностите за отговаряне на въпроси са основни за образователните ресурси и приложенията за извличане на знания. LLM са показали обещание в точния отговор на ясни въпроси. Те обаче се борят със сложни запитвания или когато е необходимо по-задълбочено разбиране, което подчертава критичната необходимост от непрекъснато учене и усъвършенстване на модела.

Пример за Human Insights относно AI #3: Отговаряне на въпроси

Сценарий: Студент пита: „Защо индустриалната революция започна във Великобритания?“

LLM Отговор: „Индустриалната революция започна във Великобритания поради достъпа й до природни ресурси, като въглища и желязо, и разширяващата се империя, която осигури пазари за стоки.“

Човешко прозрение: Макар и точен, отговорът на LLM пропуска по-задълбочена представа за сложните социално-политически фактори и иновации, които са изиграли критична роля, показвайки необходимостта LLM да включат по-цялостно разбиране в отговорите си.

Човешки прозрения за AI #4: Маркетингова креативност

В маркетинга способността за създаване на привлекателно копие е безценна. LLM са показали потенциал в генерирането на основно маркетингово съдържание. На техните творения обаче често липсват иновациите и емоционалният резонанс, които са от решаващо значение за наистина завладяващ маркетинг, което предполага, че докато LLM могат да допринасят с идеи, човешката изобретателност остава несравнима.

Пример за Human Insights относно AI #4: Маркетингова креативност

Сценарий: Стартъп моли LLM да създаде лозунг за тяхното ново екологично решение за опаковане.

LLM Предложение: „Опаковайте го зелено, пазете го чисто.“

Човешко прозрение: Въпреки че слоганът е закачлив, маркетингов експерт предполага, че той не успява да предаде иновативния аспект на продукта или специфичните му предимства, като изтъква необходимостта от човешка креативност за създаване на послания, които резонират на много нива.

Човешки прозрения за AI #5: Разпознаване на именувани обекти

Способността да се идентифицират наименувани обекти в текста е от решаващо значение за организацията и анализа на данните. LLM са умели да откриват такива субекти, демонстрирайки тяхната полезност в усилията за обработка на данни и извличане на знания, като по този начин подпомагат изследователски задачи и задачи за управление на информация.

Пример за Human Insights относно AI #5: Разпознаване на именувани обекти

Сценарий: В текст се споменава „най-новото начинание на Илон Мъск в космическия туризъм“.

Откриване на LLM: Идентифицира „Илон Мъск“ като личност и „космическия туризъм“ като концепция.

Човешко прозрение: Човешкият читател може също да разпознае потенциалните последици за космическата индустрия и по-широкото въздействие върху търговските пътувания, което предполага, че докато LLM могат да идентифицират субекти, те може да не схванат напълно тяхното значение.

Човешки прозрения за AI #6: Помощ при кодиране

Търсенето на кодиране и помощ за разработка на софтуер доведе до изучаване на LLM като асистенти по програмиране. Човешки оценки показват, че LLM могат да произвеждат синтактично точен код за основни задачи. Те обаче са изправени пред предизвикателства с по-сложни проблеми с програмирането, разкривайки области за подобрение в подкрепата за разработка, управлявана от AI.

Пример за Human Insights относно AI #6: Помощ при кодиране

Сценарий: Разработчик иска функция за филтриране на списък с числа, за да включва само прости числа.

LLM Резултат: Предоставя функция на Python, която проверява за първичност чрез пробно деление.

Човешко прозрение: Опитен програмист отбелязва, че функцията не е ефективна за големи входове и предлага оптимизации или алтернативни алгоритми, посочвайки области, в които LLM може да не предлагат най-добрите решения без човешка намеса.

Човешки прозрения за AI #7: Математическо разсъждение

Математиката представлява уникално предизвикателство със своите строги правила и логическа строгост. LLM са способни да решават прости аритметични проблеми, но се борят със сложни математически разсъждения. Това несъответствие подчертава разликата между изчислителните възможности и дълбокото разбиране, необходимо за напреднала математика.

Пример за Human Insights относно AI #7: Математическо разсъждение

Сценарий: Ученик пита: „Каква е сумата от всички ъгли в триъгълник?“

LLM изход: „Сборът от всички ъгли в триъгълника е 180 градуса.“

Човешко прозрение: Докато LLM предоставя правилен и директен отговор, преподавателят може да използва тази възможност, за да обясни защо това е така, като илюстрира концепцията с рисунка или дейност. Например, те могат да покажат как, ако вземете ъглите на триъгълник и ги поставите един до друг, те образуват права линия, която е 180 градуса. Този практически подход не само отговаря на въпроса, но и задълбочава разбирането и ангажираността на ученика с материала, подчертавайки образователната стойност на контекстуализираните и интерактивни обяснения.

[Прочетете също: Големи езикови модели (LLM): Пълно ръководство]

Заключение: Пътуването напред

Оценяването на LLM през човешка леща в тези области рисува многостранна картина: LLM напредват в езиковото разбиране и генериране, но често им липсва дълбочина, когато се изисква по-задълбочено разбиране, креативност или специализирани знания. Тези прозрения подчертават необходимостта от непрекъснато изследване, развитие и най-важното, човешко участие в усъвършенстването на AI. Докато се ориентираме в потенциала на AI, възприемането на неговите силни страни, като същевременно се признават неговите слабости, ще бъде от решаващо значение за постигането на пробиви в технологиите. Изследователи на AI, технологични ентусиасти, модератори на съдържание, търговци, преподаватели, програмисти и математици.

Решения от край до край за вашето LLM развитие (генериране на данни, експериментиране, оценка, мониторинг) – Заявете демо