为什么AI会一本正经地胡说八道

泛泛地说,AI一本正经地胡说八道的原因可以归结为:AI的理解能力受到其训练数据和算法的限制,如果问题表达不清晰或者背景信息不足,AI可能会产生错误的推理或输出;AI语言模型本质上是基于统计学习和模式匹配的,它们生成的文本有时候可能是合乎语法但不符合逻辑或现实情况的;目前的AI在处理复杂问题时常常缺乏人类的常识和背景知识。这可能导致它在回答问题或生成内容时出现不合理的结论或胡言乱语;不同的AI模型有其局限性和特点。有些模型可能在某些领域表现良好,而在其他领域可能表现较差或不足以生成有意义的答案;理解自然语言的语义是一个复杂的问题,涉及语境理解、推理能力等多方面因素。AI在处理这些问题时可能会出现误解或者不当的回应。简而言之,AI胡说八道的现象通常是由于其技术和算法的限制,以及在特定语境下理解能力的不足所致。随着技术的进步和模型的改进,这些问题有望得到缓解,但目前还需要人类监督和干预来确保AI输出的准确性和合理性。

实际上,线性函数和激活函数是造成AI一本正经地胡说八道的根本技术原因。线性函数和激活函数是神经网络中常用的两种函数,线性函数表示了输入与输出之间的线性关系,即输出值等于输入值乘以某个常数加上另一个常数;而激活函数则是对输入进行非线性变换,增加网络的表示能力。当神经网络仅使用线性函数时,网络的层数和节点的数量对于网络的表示能力并没有太大的提升,这是因为多个线性函数的组合仍然可以用一个单一的线性函数表示,所以,只使用线性函数的神经网络只能表示线性关系。然而,当线性函数与激活函数相结合时,网络的表示能力就大大增强了。激活函数引入了非线性变换,使得神经网络能够学习并表示更复杂的非线性关系,激活函数可以将输入映射到一个新的空间,使得网络能够学习到非线性的特征和模式。

机器幻觉是指在AI大型语言模型或多模态模型中出现的非预期行为或输出,这些行为通常是由模型内部复杂的神经网络结构和其学习到的模式所导致的。虽然确实可以说机器幻觉是由多个内层神经网络的线性函数和激活函数的复杂组合所产生,但具体来说,这种现象通常由以下几个因素共同作用而产生:非线性激活函数,神经网络中常用的非线性激活函数(如ReLU、sigmoid等)能够引入复杂的非线性变换,使得模型能够学习到更复杂的函数关系,但也可能导致模型输出的非直观性或错误;高维度空间中的映射,大型模型操作的是高维度的数据空间,这使得模型能够学习到复杂的数据分布和模式,但也增加了模型产生奇异或不合理输出的可能性;数据分布不平衡或数据偏见,如果训练数据集中存在偏差或不平衡,模型可能会学习到错误的关联或偏见,导致输出不准确或不合理;训练中的误差累积,在大规模训练过程中,模型可能会在某些数据点上过拟合或产生误差累积,这可能导致模型在某些情况下产生幻觉性质的输出。

因此,从底层技术上讲,机器幻觉的产生是由于复杂神经网络模型在学习和推理过程中的困难和挑战,需要通过进一步的模型改进、更好的数据处理和更精确的调试来解决。

70ce643d1aa52037c8fcc570af76f081.jpeg

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/web/50180.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

第一个设计模式——单例模式

目录 一、特点: 二、实现单例模式步骤 三、饿汉式 四、懒汉式 五、双重检查锁 六、静态内部类 七、枚举 八、可能被反序列化和反射破坏什么意思? 九、如何解决呢? 一、特点: 唯一性,单例模式确保程序中只有一…

数据结构 -- 算法的时间复杂度和空间复杂度

数据结构 -- 算法的时间复杂度和空间复杂度 1.算法效率1.1 如何衡量一个算法的好坏1.2 算法的复杂度 2.时间复杂度2.1 时间复杂度的概念2.2 大O的渐进表示法2.3常见时间复杂度计算举例 3.空间复杂度4. 常见复杂度对比 1.算法效率 1.1 如何衡量一个算法的好坏 如何衡量一个算法…

我在高职教STM32——EXTI之外部按键中断(1)

大家好,我是老耿,高职青椒一枚,一直从事单片机、嵌入式、物联网等课程的教学。对于高职的学生层次,同行应该都懂的,老师在课堂上教学几乎是没什么成就感的。正是如此,才有了借助CSDN平台寻求认同感和成就感的想法。在这里,我准备陆续把自己花了很多心思设计的教学课件分…

人工智能学习①

LLM背景知识介绍 大语言模型 (LLM) 背景 用于理解和生成人类语言,能够处理诸如文本分类、问答、翻译和对话等多种自然语言任务。 语言模型 (Language Model, LM) :给定一个短语(一个词组或者一句话)语言模型可以生成&#xff0…

Oat++ 后端实现跨域

这里记录在官方的例子中,加入跨域。Oat Example-CRUD 在官方的例子中,加入跨域。 Oat Example-CRUD 修改AppComponent.hpp文件中的代码,如下: #include "AppComponent.hpp"#include "controller/UserController…

idea-springboot后端所有@注释含义汇总-持续更新!

(1)启动类 ①SpringBootApplication 出现这个代表这个就是整个程序的入口,是运行的开始位置 (2)Dao层 ①Repository 作用就是声明自己这个为bean文件(每一个controller都是一个bean文件)&am…

blender顶点乱飞的问题解决

初学blender,编辑模式下移动某些顶点,不管是移动还是滑动都会出现定点乱飞的问题,后来才发现是开了吸附工具的原因!!!! 像下面这样,其实我只是在Z轴上移动,但是就跑的很…

Anaconda目录

安装目录 Anaconda 在默认情况下会安装到 C:\ProgramData\Anaconda3,而 conda 环境和包会安装在 C:\Users\username\.conda\ 目录下。 备注:我是在windows下安装 的Anaconda。我的安装目录是C:\Program Files\Anaconda3 pkgs目录 在以上两个目录下都有…

CH571F基于官方模版创建工程

直接使用MounRiver创建的工程只有最简单的串口和GPIO功能,其他PWM和SPI等驱动基本上都有,但蓝牙和USB只有参考官方的示例来,全部自己写属实有点麻烦了,而且还需要添加BLE的库。下面就简单基于官方的示例工程创建我们自己的工程。 …

抓包工具——wireshark的使用

​ 什么是wireshark wireshark是一个数据包捕捉程序。和linux下的tcpdump,以及sniffer,Fidder等软件功能类似。按理说,我们的计算机中的网卡设备只会将发给本机的数据包传输到上层进行解析,而其他的数据包会进行丢弃,…

jenkins集成allure测试报告

1.allure插件安装 (1)点击首页的【Manage Jenkins】-【Manage Plugins】 (2)选择【Available】选项,搜索输入框输入Allure,搜索出来的名字就叫Allure,当安装后名字会变为Allure Jenkins Plugi…

PPT模板替换秘籍:一键撤销原模板,轻松更换新风格!

将PPT中的模板换成另一个模板,可以通过几种不同的方法实现。以下是几种常用的方法: 方法一:使用PowerPoint内置的设计选项卡 打开PowerPoint:首先,打开你想要更改模板的PPT文件。 选择“设计”选项卡:在…

Mysql-覆盖索引和前缀索引

一.SQL提示 SQL提示,是优化数据库的一个重要手段,简单来说,就是在SQL语句加入一些人为的提示来达到 二.覆盖索引 尽量使用覆盖索引(查询使用了索引,并且需要返回的列,在该索引中已经全部能够找到),减少select* 知识小贴士: using index condition :查找…

android前台服务

关于作者:CSDN内容合伙人、技术专家, 从零开始做日活千万级APP。 专注于分享各领域原创系列文章 ,擅长java后端、移动开发、商业变现、人工智能等,希望大家多多支持。 未经允许不得转载 目录 一、导读二、使用2.1 添加权限2.2 新建…

数据丢失不用愁!这四款数据恢复大师免费版助你找回珍贵回忆

我们在办公或者是生活中常常会遇到不小心将手机设备或者计算机当中的重要数据误删除/格式化/或其他不小心丢失的情况,但是不用紧张,这篇文章就是给大家分享如何恢复他们,以下带来除易我数据恢复外的其他好用的数据恢复软件: 第一…

python windows环境部署

在官网安装www.python.org linux系统的只能编译安装 windows的可以直接安装 这里是windows安装 .3.9.6版本 一直下一步就可以,然后鼠标右键在按住shift用终端打开 输入py或者python验证一下是否安装成功 打开目录文件夹 在里面新建一下pip的文件夹,里…

SpringCloud+Vue3多对多,多表联查

♥️作者:小宋1021 🤵‍♂️个人主页:小宋1021主页 ♥️坚持分析平时学习到的项目以及学习到的软件开发知识,和大家一起努力呀!!! 🎈🎈加油! 加油&#xff01…

黑马头条vue2.0项目实战(二)——登录注册功能的实现

1. 布局结构 目标 能实现登录页面的布局 能实现基本登录功能 能掌握 Vant 中 Toast 提示组件的使用 能理解 API 请求模块的封装 能理解发送验证码的实现思路 能理解 Vant Form 实现表单验证的使用 这里主要使用到三个 Vant 组件: NavBar 导航栏 Form 表单 F…

人工智能算法工程师(高级)课程7-图像分割项目之DeepLab模型的搭建与代码详解

大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下人工智能算法工程师(高级)课程7-图像分割项目之DeepLab模型的搭建与代码详解。本文将详细介绍DeepLab模型的关键组成部分,包括Image Pyramid、Encoder-Decoder、SPP模型和ASPP模型。我们将从数学原理出发,配合LaTeX公式,并使用PyTorc…

docker Docs相关使用文档链接

Docker Docshttps://docs.docker.com/ docker compose | Docker Docshttps://docs.docker.com/reference/cli/docker/compose/docker | Docker Docshttps://docs.docker.com/reference/cli/docker/