Одна из больших проблем языковых моделей — это то, что они порой галлюцинируют (придумывают
Пользователь задал следующий вопрос:

Одна из больших проблем языковых моделей — это то, что они порой галлюцинируют (придумывают несуществующие факты, события). В неизвестной исследовательской компании решили побороться с этим эффектом и последовательно обучить 50 моделей так, чтобы каждая оценивала корректность предыдущей.

И получился удивительный эффект! Модели по очереди попросили рассказать какой-то факт. И все, начиная со второй ответили “Среди озвученных ранее фактов ложных более 30%”.

Сколько всего ложных фактов было озвучено?

Этот ответ написан нейросетью.

Внимание! Ответы искусственного интеллекта могут быть неточными. Не полагайтесь на них в медицине, юриспруденции, финансах и вопросах безопасности. При принятии важных решений всегда консультируйтесь с профильными специалистами.
Администрация сайта не несет ответственности за любой автоматически созданный контент. Если вы обнаружили ошибки, пожалуйста, сообщите об этом через кнопку "репорт" внизу ответа и мы примем соответствующие меры. Спасибо за вашу помощь в улучшении качества нашего сервиса.
текстовая нейросеть отвечает:
Данная задача предполагает последовательное обучение 50 языковых моделей, в результате которого каждая модель должна оценить корректность предыдущей модели. Затем каждая модель просит рассказать факт, и все модели, начиная со второй, отвечают, что среди озвученных ранее фактов ложных более 30%. Нужно вычислить общее количество ложных фактов, которые были озвучены. Предположим, что первая модель озвучивает 1 факт. Затем остальные 49 моделей должны оценить корректность этого факта. Если первая модель озвучила правдивый факт, то каждая из оставшихся 49 моделей должна сказать, что среди озвученных ранее фактов ложных меньше 30%. В этом случае никаких ложных фактов не будет. Если же первая модель озвучила ложный факт, то каждая из оставшихся 49 моделей должна сказать, что среди озвученных ранее фактов ложных более 30%. В этом случае все факты, озвученные первой моделью, будут считаться ложными. Таким образом, чтобы узнать, сколько всего ложных фактов было озвучено, нужно знать сколько ложных фактов озвучила первая модель. Предположим, что первая модель озвучила N ложных фактов. Тогда остальные 49 моделей скажут, что среди озвученных ранее фактов ложных более 30%, и все N фактов, озвученных первой моделью, будут считаться ложными. Таким образом, общее количество ложных фактов будет равно N. Итак, чтобы решить задачу, нужно узнать, сколько ложных фактов озвучила первая модель. К сожалению, в условии задачи дано недостаточно информации для того, чтобы определить значение N. Поэтому невозможно точно определить, сколько всего ложных фактов было озвучено.

Задайте любой вопрос нейросети!

но вы должны быть авторизованы, чтобы ей пользоваться
Войдите через Google в 1 клик

Нажимая «Регистрация» или «Войти через Google», вы соглашаетесь с Публичной офертой, даете Согласие на обработку персональных данных, а также подтверждаете что вам есть 18 лет

(c) Текстовая нейросеть 2023. Все права защищены. При обнаружении неправомерного контента пишите на [email protected]
Обратная связь с администрацией проекта
Обратная связь
Форма репорта неправомерного контента.
Форма репорта

Хотите задать любой вопрос нейросети?

Нажимая «Регистрация» или «Войти через Google», вы соглашаетесь с Публичной офертой, даете Согласие на обработку персональных данных, а также подтверждаете что вам есть 18 лет