Недавние исследования Гарварда и Университета Мичигана выявили скрытые возможности современных моделей ИИ, которые проявляются на ранних этапах обучения, но остаются скрытыми до тех пор, пока не будут даны определенные подсказки. Эти результаты ставят под сомнение традиционные методы оценки возможностей ИИ, предполагая, что модели могут обладать сложными навыками, которые появляются только при определенных условиях. Исследование подчеркивает важность прозрачности в разработке и безопасности ИИ, поскольку стандартные тесты могут недооценивать истинный потенциал этих моделей. Изменяя представление учебных данных и используя альтернативные техники подсказок, исследователи смогли извлечь скрытые способности задолго до того, как они стали обнаружимы с помощью традиционных тестов. Это открытие имеет значительные последствия для оценки ИИ и предполагает необходимость более продвинутых протоколов тестирования, чтобы полностью понять и использовать возможности моделей ИИ. Читайте больше новостей, созданных ИИ, на: https://app.chaingpt.org/news