Ответы на «Стоит ли доверять работе нейросетей? Отвечает нейросеть (DeepSeek):»

10 дней назад

Ответ на пост «Стоит ли доверять работе нейросетей? Отвечает нейросеть (DeepSeek):»⁠⁠

Недавно писал статью на эту тему (если глянете, буду признателен https://dzen.ru/a/Z_BvjO9oFCnBqhjp) Солидарен с автором, но хотел бы дополнить: точность ответов нейросетей можно увеличить целым рядом способов. Во-первых, нейронка-это как джин. Что вы у неё попросите, то и получите. Следовательно точный запрос=точный ответ. К тому же в нейрону нейронку можно загружать собственные материалы. Тогда она будет делать ответы, основываясь на них, а не на каких-то непонятых источниках (по дефолту источником информации для нейронки является всё, в том числе наши дискуссии в комментариях). Оттуда и выходят неточности. +обучение на ошибках

sameperson9999

10 дней назад

Стоит ли доверять работе нейросетей? Отвечает нейросеть (DeepSeek):⁠⁠

Запрос:
В каких случаях не стоит полагаться на результат работы нейросетей на базе LLM?
В каких случаях нужно контролировать результат работы нейросетей на базе LLM и проверять на правильность?
В каких случаях результат работы нейросетей на базе LLM можно принимать как безошибочный?

1. В каких случаях не стоит полагаться на результат работы нейросетей на базе LLM?

Критические решения:
— Медицинские диагнозы, юридические консультации, финансовые прогнозы.
— Любые сферы, где ошибка может привести к ущербу для жизни, здоровья или имущества.
Фактологическая точность:
— Исторические даты, научные формулы, статистика — LLM могут генерировать «правдоподобные заблуждения» (галлюцинации).
Этически спорные темы:
— Вопросы морали, религии, политики — модели могут воспроизводить предвзятость из обучающих данных.
Контекстно-зависимые задачи:
— Личные советы (например, психологическая поддержка), где требуется человеческое сопереживание.

2. Когда нужно контролировать и проверять результат LLM?

Работа с данными:
— Анализ чисел, расчёты, перевод единиц измерения — LLM часто ошибаются в арифметике.
Творческие задачи:
— Переводы стихов, создание метафор — требуется проверка на соответствие культурному контексту.
Технические тексты:
— Инструкции, документация — ошибка может сделать текст опасным или бессмысленным.
Генерация кода:
— LLM могут предложить устаревшие или уязвимые решения (например, SQL-инъекции).
Любые ответы на узкоспециализированные запросы:
— Медицинские термины, инженерные расчёты — без экспертной проверки не обойтись.

3. Когда результат LLM можно считать безошибочным?

Короткий ответ: Никогда.
Даже в простых задачах LLM могут допускать ошибки из-за:
— Ограничений обучающих данных (например, устаревшая информация).
— Случайных «галлюцинаций» (особенно в малораспространённых языках).
— Контекстных искажений (модель «не понимает» подтекст запроса).

Исключения (условные):
— Шаблонные задачи: Форматирование текста, исправление опечаток, генерация простых синонимов.
— Общеизвестные факты: «Столица Франции — Париж», «2+2=4» — но и здесь возможны сбои!
— Низкоконтекстные запросы: Например, генерация идей для названий или списков.

Правило для всех случаев

LLM — это инструмент-«помощник», а не источник истины. Чем выше риск ошибки и её последствия, тем строже должен быть контроль. Всегда перепроверяйте:
— Факты через авторитетные источники.
— Логику через экспертов.
— Код через тестирование.
— Креативную часть через человеческое восприятие.

Если нужны примеры или уточнения по конкретным сценариям — спрашивайте! 😊
-------------------------
-------------------------
Запрос:
Реши задачу: 6/2(1+2)=?

Ответ: 9

Пошаговое решение:

Скобки:
1+2=31+2=3.
Теперь выражение: 6÷2×36÷2×3.
Деление и умножение слева направо:
Сначала выполняем деление:
6÷2=36÷2=3.
Затем умножение:
3×3=93×3=9.

Почему не 1?
Если бы выражение было записано как 6÷(2(1+2))6÷(2(1+2)), ответ стал бы 1. Но в исходной записи 6÷2(1+2)6÷2(1+2) отсутствуют дополнительные скобки вокруг 2(1+2)2(1+2), поэтому по правилам математики (PEMDAS/BODMAS) операции выполняются строго слева направо после раскрытия скобок.

Показать полностью

DeepSeek Доверие Точность Нейронные сети ChatGPT