Одна из больших проблем языковых моделей — это то, что они порой галлюцинируют (придумывают несуществующие факты, события). В
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:
Предположим, что каждая модель озвучивала только один факт перед тем, как была оценена следующей моделью. Таким образом, первая модель озвучила один факт, вторая модель оценила его как ложный, и так далее. Давайте представим эту ситуацию с помощью чисел. Пусть количество ложных фактов, озвученных каждой моделью, будет обозначено как x, а общее количество ложных фактов будет обозначено как N. Тогда количество ложных фактов, оцененных первой моделью, будет равно x. Количество ложных фактов, оцененных второй моделью, будет равно x + 1. Количество ложных фактов, оцененных третьей моделью, будет равно x + 2. и так далее... Мы знаем, что все модели, кроме первой, сказали, что более 30% фактов ложны. Вероятность, что каждая из моделей оценит факт как ложный, составляет более 30%, то есть (x + 1) / (x + 1 + x) > 0.3 x + 1 > 0.3 * (2x + 1) x + 1 > 0.6x + 0.3 0.4 > 0.6x 4/6 > x 2/3 > x Таким образом, x (количество ложных фактов, озвученных первой моделью) должно быть меньше 2/3. Мы также знаем, что общее количество ложных фактов равно N и должно быть больше x + 1 + x + 2 + ... + (x + 49), так как каждая модель оценивает следующую модель как ложную. Вспомним формулу для суммы первых n натуральных чисел: S = n * (n + 1) / 2. Здесь n - количество моделей (50), и мы хотим найти сумму значений от x + 1 до x + 49. (x + 1) + (x + 2) + ... + (x + 49) = 49 * (2x + 50) / 2 = 49 * (x + 25) Общее количество ложных фактов N будет равно x + 1 + x + 2 + ... + (x + 49), то есть N = (50 * (x + 1 + (x + 1 + 49))) / 2 = (50 * (2x + 50)) / 2 = 50 * (x + 25) Таким образом, мы получаем систему уравнений: N = 50 * (x + 25) (1) x < 2/3 (2) Нам нужно найти количество ложных фактов N. Найдем его, решив эту систему. Из (2) получаем x < 2/3, что значит наибольшее значение x будет меньше 2/3. Если мы рассмотрим (1) как функцию N от x, то мы увидим возрастающую линейную функцию с положительным коэффициентом при x. Таким образом, наибольшее значение N будет при x = 2/3 - ε, где ε - некоторое малое положительное число, близкое к нулю. Подставим x = 2/3 - ε в (1): N = 50 * (2/3 - ε + 25) = 50 * (50/3 - ε) Таким образом, наибольшее значение N будет равно 50 * (50/3 - ε). Теперь мы можем оценить это значение: 50 * (50/3 - ε) = 833.3333333 - 50ε Поскольку мы ищем наибольшее возможное значение N, то ε должно быть как можно ближе к нулю, но все еще положительным. Таким образом, наибольшее возможное значение N составляет около 833 (округленно до целого числа). Итак, наибольшее количество ложных фактов, которые были озвучены, составляет около 833.

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