Les dernières recherches révèlent que les évaluations de référence importantes peuvent masquer les risques potentiels. La recherche menée conjointement par l'Université de Renmin de Chine et d'autres institutions montre que les données des tests de test peuvent accidentellement entrer accidentellement dans le processus de pré-formation, entraînant un préjudice imprévu au modèle dans les applications pratiques. Cette découverte présente un sérieux défi à la méthode actuelle d'évaluation des modèles d'intelligence artificielle.
L'équipe de recherche recommande que pour contourner ces problèmes potentiels, plusieurs repères devraient être utilisés et la source des données de test devrait être clairement fournie. Cette approche permet d'assurer la fiabilité des résultats de l'évaluation et la capacité de généralisation du modèle. L'étude note qu'une seule référence peut entraîner un ensemble de données sur un ensemble de données spécifiques, affectant ses performances dans d'autres scénarios.
Dans le test de simulation, les chercheurs ont constaté que lorsque le modèle était exposé aux données de référence pendant la phase de pré-formation, ses performances sur les ensembles de tests correspondants ont été considérablement améliorées. Cependant, cette amélioration se fait au détriment des autres performances de référence, ce qui suggère que le modèle peut générer des dépendances sur un ensemble de données spécifique. Cette constatation souligne l'importance d'évaluer la diversité des approches.
L'étude souligne particulièrement que l'évaluation de référence des grands modèles nécessite une plus grande transparence et diversité. Les chercheurs appellent des détails sur la source des données, les méthodes de test et les limitations potentielles lors de la publication des résultats de référence. Cette approche aide non seulement à améliorer la reproductibilité de l'étude, mais favorise également une évaluation des modèles plus complète.
Cette étude fournit une référence importante pour l'évaluation future des modèles d'intelligence artificielle. Il recommande que la communauté de recherche développe des protocoles d'évaluation plus rigoureux, y compris l'utilisation d'un ensemble diversifié de tests, la mise en œuvre de mesures d'isolement des données et l'établissement de mesures de performance plus complètes. Ces mesures aideront à garantir la fiabilité et la sécurité du modèle dans les applications du monde réel.
Avec le développement rapide de la technologie de l'intelligence artificielle, les méthodes d'évaluation du modèle doivent également continuer à évoluer. Cette étude nous rappelle que tout en poursuivant des performances plus élevées, la rigueur et l'exhaustivité du processus d'évaluation ne peuvent pas être ignorées. Ce n'est qu'en établissant un système d'évaluation plus scientifique et transparent que nous pouvons nous assurer que la technologie de l'intelligence artificielle se développe dans une direction sûre et fiable.