
Sign up to save your podcasts
Or


yapay zekâ (YZ) halüsinasyonları konusunu ele alarak, YZ sistemlerinin, özellikle büyük dil modellerinin (LLM), bazen yanıltıcı veya tamamen yanlış bilgi üretebilme eğilimini açıklıyor. Kaynak, bu yanlış bilgilerin teknik olarak "halüsinasyon" olarak adlandırıldığını ve modellerin eğitim verilerindeki eksiklikler, tahmin mekanizmaları ve bağlam yetersizliği gibi çeşitli nedenlerle ortaya çıktığını belirtiyor. Metin ayrıca, Stanford ve Google DeepMind gibi kurumların araştırmalarına atıfta bulunarak, YZ modellerinin belirli bir oranda hatalı yanıtlar verdiğini ve günlük milyonlarca sorguda bu durumun ciddi miktarda yanlış bilgiye yol açabileceğini vurguluyor. Son olarak, bu halüsinasyonların toplumsal risklerine dikkat çekerek, doğrulama modülleri ve kullanıcı eğitimi gibi çözüm önerilerini sunuyor.
By ozanstarkyapay zekâ (YZ) halüsinasyonları konusunu ele alarak, YZ sistemlerinin, özellikle büyük dil modellerinin (LLM), bazen yanıltıcı veya tamamen yanlış bilgi üretebilme eğilimini açıklıyor. Kaynak, bu yanlış bilgilerin teknik olarak "halüsinasyon" olarak adlandırıldığını ve modellerin eğitim verilerindeki eksiklikler, tahmin mekanizmaları ve bağlam yetersizliği gibi çeşitli nedenlerle ortaya çıktığını belirtiyor. Metin ayrıca, Stanford ve Google DeepMind gibi kurumların araştırmalarına atıfta bulunarak, YZ modellerinin belirli bir oranda hatalı yanıtlar verdiğini ve günlük milyonlarca sorguda bu durumun ciddi miktarda yanlış bilgiye yol açabileceğini vurguluyor. Son olarak, bu halüsinasyonların toplumsal risklerine dikkat çekerek, doğrulama modülleri ve kullanıcı eğitimi gibi çözüm önerilerini sunuyor.