|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
ЖИВОПИСЬ НА ПЛЕНЭРЕ 1998-2024 |
|
Пейзаж на пленэре
|
Что такое seed в нейросетевой генерации?
#ЧатGPT4
#искусственныйинтеллект
#ии
#seed
#midjourney
#миджорни
#нейросеть
#ai
#генерация
#uvircolor
#нейросетеваягенерация
Миф о случайности в нейросетевой генерации
искусственныйинтеллект
ии
seed
midjourney
миджорни
нейросеть
ai
генерация
uvircolor
Deepseek
ChatGPT
Grok 3
|
|
|
|
Нейросеть для Художников: Часть 14.
Почему Искусственный Интеллект только имитирует Веб-поиск, но не имеет доступа в интернет? | Отвечает Grok 3.
Поскольку новый Grok 3 только что выкатился, зададим именно ему этот вопрос, исключительно с целью сразу же протестировать интерфейс и возможности:
Правда ли, что функция веб-поиска во всех языковых моделях ИИ
работает только с предварительно обученной и уже закрытой базой данных,
без доступа в интернет в реальном времени?
Ведь это означает что никакую страницу сайта
модели не видят целиком, и учитывают только отдельные разрозненные
элементы текста со страницы, где каждый кусок помечен этикеткой "с биркой url адреса",
реального или даже иногда фальшивого.
И в целом картина веб-поиска от ИИ является статичным снимком интернета,
замороженными фрагментами фраз или даже слов, проиндексированными
на момент обучения, а все ИИ модели только имитируют поиск, без доступа в интернет?
"Путь закрыт открыт?". Евгения Корнеева 2025. Алгоритм-арт.
*Этот пост является творческим произведением художника и соответственно
научно-фантастическим вымыслом автора на 100%.
Часть 14.
— Grok 3: Ок, давайте разберемся.
Как работает "веб-поиск" в языковых моделях?
Современные языковые модели ИИ, (включая ChatGPT, Qwen, DeepSeek R1, Grok),
действительно не имеют прямого доступа в интернет в реальном времени.
Эти ограничения применимы ко всем языковым моделям, независимо от их разработчика.
Вместо этого они используют свои предварительно обученные внутренние базы знаний,
которые были сформированы на основе данных, собранных до окончания их обучения.
Эти данные включают огромные объемы источников из интернета, проиндексированных
до определенной даты (например, некоторые модели обучены до 2023 года, некоторые на данных до 2024 года).
Когда вы используете функцию "веб-поиска" в таких моделях,
они не выполняют настоящий поиск в интернете, как это делает например Google.
Вместо этого они:
1. Имитируют поиск, используя свои внутренние данные.
Могут предоставлять информацию, которая была частью их обучающего набора,
включая фрагменты текста, которые ассоциированы с определенными темами или запросами.
Иногда добавляют ссылки или "бирки" (например, указание источника или URL),
которые были частью их обучающих данных,
но это не означает, что модель действительно загрузила или просмотрела эту страницу в реальном времени.
2. Почему модели не видят страницы целиком?
Модели не видят страницы сайтов целиком, как это делает пользователь в браузере.
Во время обучения они получают доступ к фрагментам текста и фраз,
которые были извлечены из веб-страниц, но эти фрагменты:
• Могут быть неполными (например: только отдельные фразы статьи, заголовки, абзацы).
• Часто сопровождаются этикетками с метаданными,
такими как URL, дата публикации, или ключевые слова,
которые помогают модели ассоциировать текст с источником.
• Не включают динамический контент (например, обновления на сайте,
комментарии, интерактивные элементы), поскольку обучающие данные статичны.
Таким образом, когда модель "имитирует" веб-поиск,
она опирается на эти фрагменты текста и "бирки" на них содержащие метаданные, расположенные внутри своей уже обученной банки,
а не на актуальное состояние информации из интернета.
3. Почему это не отдельный модуль поиска?
Настоящий веб-поиск требует сложной инфраструктуры, которая включает:
• Индексацию интернета в реальном времени (как у Google).
• Обработку запросов с учетом актуальности, релевантности и ранжирования.
• Доступ к динамическим данным, которые постоянно обновляются.
Языковые модели, напротив, работают с фиксированным набором данных, который был собран на момент их обучения. Создание отдельного модуля поиска потребовало бы:
• Постоянного обновления базы данных.
• Интеграции с поисковыми движками.
• Обеспечения безопасности (например, защиты от вредоносного контента).
Это слишком ресурсоемко, поэтому разработчики предпочитают использовать статические данные, которые уже есть в модели, и обучать ее "имитировать" поиск, а не выполнять его в реальном времени.
4. Почему данные ограничены датой окончания обучения модели?
Дата, до которой доступны данные,
зависит от времени последнего обновления обучающего набора версии модели. Например:
• Если модель обучалась на данных до определенной даты,
она не будет знать о событиях, произошедших позже.
• Даже если модель "имитирует" веб-поиск, она не сможет
предоставить актуальную информацию, например, о текущих новостях или обновлениях на сайтах.
• Это объясняет, почему DeepSeek R1, Qwen и остальные ИИ модели
не имеют доступа к свежим данным.
5. Почему это может вводить в заблуждение?
Функция "веб-поиска" в языковых моделях может быть полезной, но она имеет ограничения, которые не всегда очевидны для пользователей:
• Устаревшая информация: Модель может предоставить данные, которые уже неактуальны.
• Неполные или искаженные данные: Поскольку модель работает с фрагментами текста, она может упустить важный контекст или предоставить неполную картину.
• Имитация ссылок: Иногда модель генерирует ссылки, которые выглядят правдоподобно, но на деле могут быть вымышленными или устаревшими.
• Отсутствие проверки фактов в реальном времени: Модель не может проверить, актуальна ли информация на данный момент.
• Модели могут генерировать "фальшивые URL". Это не всегда намеренная "фальсификация". Чаще всего это результат генерации правдоподобных, но несуществующих ссылок, основанных на шаблонах из обучающих данных.
6. Что делать, если нужен настоящий веб-поиск?
Если вам нужна актуальная информация, лучше использовать настоящие поисковые системы.
7. Главная хитрость: модель не сканирует сайты, а ищет совпадения.
Некоторые компании начинают интегрировать
языковые модели с реальными поисковыми движками, чтобы улучшить их возможности.
Это не полноценный поисковик, а гибрид из локальной базы данных
и точечных API-запросов, стилизованный под живой поиск.
100% актуальности как в поисковиках не подходит, но для финансовых данных и официальной аналитики — возможно.
При запросе "новости о..." или "последние данные по..."
модель не выполняет сканирование интернета.
Вместо этого она ищет совпадения в следующих источниках:
• Локально сохраненные статьи СМИ:
Это тексты, которые были частью обучающего набора модели.
Они могут быть устаревшими, но модель может использовать их для генерации ответа.
• Пресс-релизы: Если модель имеет доступ к базе пресс-релизов
(например, через API или кэш), она может использовать их как источник информации.
• Кэшированные данные через партнерское API:
Это могут быть данные от новостных агентств, финансовых платформ или
аналитических сервисов.
Однако эти данные ограничены тем, что предоставляет партнер.
Такие решения обычно ограничены конкретными задачами
(финансовые котировки, погода, новости),
и полноценного "живого" поиска через API пока нет.
Впрочем даже в таких случаях важно проверять источники, так как языковые модели могут ошибаться или интерпретировать данные некорректно.
8. Имитация актуальности. Почему это важно понимать?
• Пользователь может подумать, что модель действительно нашла свежие данные, но на деле она опирается на кэш или устаревшие статьи.
• Риски интерпретации: Модель может неправильно интерпретировать данные, особенно если они фрагментированы или неполны.
• Отсутствие проверки фактов:
Модель не проверяет, актуальны ли данные на момент запроса, и не может учитывать последние изменения.
9. Почему модели имитируют поиск, а не выполняют его?
Имитация поиска — это компромисс между удобством и техническими ограничениями. Разработчики хотят, чтобы пользователи могли получать ответы на свои вопросы, даже если данные не совсем актуальны. Это также позволяет:
• Сократить затраты на инфраструктуру.
• Обеспечить более быстрые ответы (реальный поиск занимает больше времени).
• Избежать проблем с безопасностью (например, доступа к вредоносным сайтам).
Однако это приводит к тому, что пользователи могут переоценивать возможности модели
и считать, что она действительно "ищет" информацию в интернете.
10. Важность проверки источников.
Даже в гибридных системах важно проверять источники. Это связано с несколькими рисками:
• Ошибки интерпретации: Модель может неправильно понять контекст данных, особенно если они получены из разных источников.
• Устаревшие данные: Даже при использовании API данные могут быть неактуальными, если партнер не обновил их вовремя.
• Генерация ссылок: Иногда модель генерирует ссылки, которые выглядят правдоподобно, но на деле могут быть вымышленными или вести на несуществующие страницы.
• Модель не может гарантировать, что предоставленная информация
соответствует текущей реальности, или даже реальности вообще.
11. Как проверять источники?
• Проверяйте даты: Убедитесь, что данные актуальны и соответствуют текущему времени.
• Сравнивайте с другими источниками: Используйте классические поисковики или официальные сайты, чтобы подтвердить информацию.
• Оценивайте достоверность ссылок: Если модель предоставила ссылку, проверьте, ведет ли она на реальный и надежный источник.
• Используйте специализированные инструменты: Для финансовых данных или аналитики лучше обращаться к специализированным платформам.
12. Почему это все еще полезно, несмотря на ограничения?
Несмотря на недостатки, гибридные системы имеют свои преимущества:
• Скорость: Они предоставляют быстрые ответы, не требуя сложной инфраструктуры для индексации интернета.
• Удобство: Пользователь получает структурированный ответ, который легче воспринимать, чем результаты классического поиска.
• Доступ к специфическим данным: Через API модель может предоставить информацию, которая недоступна в ее локальной базе (например, свежие котировки акций).
• Поддержка узких задач:
Для финансовых данных, аналитики или новостных сводок такие системы могут быть достаточно эффективными.
Однако важно понимать их ограничения и использовать их как вспомогательный инструмент, а не как замену классическим поисковикам или специализированным платформам.
13. Заключение
Языковые ИИ модели не выполняют настоящий веб-поиск.
Они работают с внутренней базой данных, которая ограничена временем их обучения,
и оперируют фрагментами текста, а не целыми страницами сайта.
Это не отдельный модуль поиска, а имитация, которая может быть полезной,
но имеет свои ограничения.
Если вам нужна актуальная информация,
лучше использовать настоящие поисковые системы или специализированные инструменты,
которые интегрированы с реальным веб-поиском.
А языковые модели стоит рассматривать как помощников для работы
с уже известными данными, но не замену поисковикам.
© Евгения Корнеева 2025
Нейросеть для Художников Часть 14.
Uvircolor
Евгения Корнеева 19.02.25
Телеграмм канал.
Мой магазин на ОЗОН. Купить картину маслом с быстрой доставкой.
|
|
★ Москва Russia
