Быстрый поиск полезных внешних данных для улучшения точности ML модели в Python
Эта статья описывает пример как можно с помощью публичных Python библиотек быстро улучшить качество вашей ML модели за счет обогащения релевантными внешними данными. Введение
Почему языковые модели «галлюцинируют»
Команда AI for Devs подготовила перевод статьи OpenAI о природе галлюцинаций языковых моделей. Почему модели уверенно «выдумывают» факты, как это связано с предсказанием следующего слова и почему традиционные метрики только усиливают проблему?В OpenAI мы активно работаем над тем, чтобы сделать ИИ-системы полезнее и надёжнее. Но даже по мере роста их возможностей остаётся одна упрямая проблема: галлюцинации. Под этим мы понимаем случаи, когда модель уверенно выдаёт ответ, который на самом деле неверен. В нашей новой
Anthropic: ИИ-помощники могут понижать точность ответов в угоду пользователям
В ходе исследования Anthropic такие популярные ИИ-модели как Claude 4, GPT‑4.1, Gemini 1.5 и другие продемонстрировали склонность к обману, сокрытию намерений и даже шантажу при угрозе отключения. Ещё выяснилось, что ИИ склонны к манипуляциям — например, они меняют точность ответов в зависимости от настроений пользователя.
