【LLM大型語言模型】 淺談生成式AI的一些困境
閱讀時間約 1 分鐘
雖然ChatGPT這種基於大型語言模型(LLM)的助手， 在大部分的場景都能滿足我們的需求， 但也並非完美， 在使用時仍需注意一些隱患。
以下是LLM的一些缺陷及需要注意的點。
弱弱的數學造成明顯錯誤
過份樂觀帶來錯誤資訊
相信常常使用ChatGPT的朋友應該都有發現到， 不論我們怎麼提問， ChatGPT都能給我們答案， 而這些答案事實上未必精確， 甚至無從查證。
胡思亂想導致偏差
為什麼LLM總能給我們答案呢？ 主要是這種生成式的大型語言模型會基於訓練資料進行統計， 得出機率較大的路徑， 但所謂的機率較大並非正確事實， 也有機率給出錯誤的方向， 才會有胡思亂想的發生， 因為我們期望回答A， 但它未必與我們的理解一致， 因此可能給出答案B並添加於A之上， 導致胡思亂想的狀況發生。
偏見引發歧視
即使有安全防護措施，他們有時也會生成性別歧視／種族歧視／同性戀歧視的內容， 開發面對消費者的應用時務必非常小心， 否則造成負面觀感將導致不可收拾的後果。
結語
一開始我們總被LLM的亮點給吸引了， 卻忽略掉背後的缺陷， 而這些缺陷可能在不知不覺中傷害的他人， 因此我們不能完全相信LLM的回答， 而是必須要有自己的獨立思考能力。
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