Praktyk AI zauważa, że duży model językowy zwraca różne wyniki dla tego samego wejścia w wielu uruchomieniach. Które ryzyko AI opisuje to zachowanie?

Niedeterminizm opisuje sytuację, w której model AI, taki jak duży model językowy, generuje różne wyniki dla identycznego wejścia w różnych uruchomieniach. Jest to często związane z losowością w procesie generowania lub próbkowania, nawet jeśli model został wytrenowany na tych samych danych. Halucynacje to generowanie przez model fałszywych lub zmyślonych informacji, które wydają się prawdziwe, ale nie są oparte na faktach. Dokładność odnosi się do stopnia, w jakim model poprawnie przewiduje lub generuje wyniki. Wielomodalność dotyczy zdolności modelu do przetwarzania i rozumienia danych z różnych modalności (np. tekst, obraz, dźwięk).