Aktualizacja: 19.04.2025 21:49 Publikacja: 16.01.2024 02:00
Foto: Adobe Stock
Halucynacje i szkodliwe treści. Czy da się im przeciwdziałać, korzystając z zewnętrznych modeli? Odpowiedź na to pytanie jest krótka: w pewnym stopniu. No, chyba że zdecydujemy się na poddanie każdego wkładu do modelu manualnym procesom, które w rezultacie pozbawią nas efektywności charakterystycznej dla generatywnej AI. Modele, które są dla nas dostępne zarówno w modelu subskrypcyjnym i osobistym, jak i poprzez API, są modelami niedokładnymi, podatnymi na błędy oraz mogącymi generować treści, które są co najmniej niepożądane („treści wrażliwe” lub „szkodliwe”). Możemy więc uzyskać odpowiedzi, które nie będą prawdziwe, lub otrzymać treść, która godzi w obyczaje lub jest w jakiś sposób dyskryminacyjna. Mamy też „worek” z tymi wynikami działania AI, które z jakichś względów zakłamują rzeczywistość i wykraczają poza zbiór danych wykorzystywanych w procesie trenowania.
Dłużnik nie musi już przepisywać majątku na konkubinę, by ukryć go przed komornikiem. Może wykorzystać do tego l...
Wyegzekwowanie należności w niektórych sprawach jest problemem. Wiele egzekucji kończy się wydaniem postanowieni...
Początek 2025 roku przyniósł szereg komunikatów Urzędu Regulacji Energetyki, które wywołały liczne wątpliwości n...
Przedsiębiorca, decydując się na współpracę z sektorem publicznym, powinien pamiętać, że rządzi się ona innymi p...
Polityka klimatyczna i rynek energii w Polsce: podstawy prawne, energetyka społeczna. praktyczny proces powołania i rejestracji spółdzielni energetycznych oraz podpisania umowy z OSD
Kodeks cywilny zawiera regulacje, na podstawie których wykonawca może domagać się dostosowania wysokości wynagro...
Masz aktywną subskrypcję?
Zaloguj się lub wypróbuj za darmo
wydanie testowe.
nie masz konta w serwisie? Dołącz do nas
