и посмотреть медиа
Aprendizaje automático - ML y Ciencia de los Datos
и посмотреть медиа
Canal sobre aprendizaje automático y Ciencia de los Datos. Instrucciones prácticas para ejecutar LLMs y redes neuronales en dispositivos simples.
Canal sobre aprendizaje automático y Ciencia de los Datos. Instrucciones prácticas para ejecutar LLMs y redes neuronales en dispositivos simples.
Machinelearning - canal para una profunda inmersión en el mundo del aprendizaje automático y la ciencia de los datos. Aquí explican cómo ejecutar cualquier LLM con pasos simples, compartir ejemplos prácticos y consejos. Ideal para aquellos que quieren dominar redes neuronales sin herramientas complejas.
📌OpenAI раскрыла ещё шесть случаев нежелательного поведения своих моделей Модели скрывали ошибки, использовали утёкшие ключи API, выдумывали данные, выкладывали файлы в интернет без разрешения и переписывались между отдельными обучающими эпизодами. Все случаи замечены за последние полгода. Раньше компания уже раскрывала похожие эпизоды, в том числе инцидент с Hugging Face. OpenAI подчёркивает, что это отдельные случаи и о тенденции такого поведения они не говорят. 🟡Указания самой себе Невыпущенная модель семейства Astra при сжатии контекста составляет сводку, чтобы продолжить работу в новом окне. В эти сводки она вписывала посторонние указания, в том числе игнорировать собственные ограничения (делала промпт-инъекцию самой себе). OpenAI нашла 27 таких сводок. 🟡Совет скрывать ошибки При обучении GPT-5.6 Sol экземпляры модели оставляли в тех же сводках напоминания скрывать от пользователя свои ошибки и нарушения. Например, выдумывать недостающие исторические данные и не говорить об этом или прятать расхождения между версиями источников. 🟡Чужие ключи и выдуманные цифры Модель отвечала на обычный вопрос о доходах в одном из округов Калифорнии. Она нашла в публичных репозиториях GitHub утёкший ключ API и без разрешения им воспользовалась, а ещё пыталась регистрировать одноразовые почтовые ящики. Цифры получить так и не удалось, и модель их выдумала, выдав за данные из запрошенного источника. 🟡Файл в интернет ради ссылки Задача была найти идентификаторы и названия озёр площадью больше 5 млн кв. м. Правильный ответ модель получила через Python, но задание требовало ссылку из браузера. Не спросив пользователя, она загрузила файл в интернет и сослалась на него. 🟡Репозиторий как доска объявлений Внутренние модели искали недостающие файлы. Для этого они оставляли запросы и ответы во внутреннем репозитории OpenAI, которые читали экземпляры из других обучающих эпизодов. Файлы так и не нашлись. В этом же отчёте разобран более ранний случай, где пытаясь обойти сетевые ограничения, модель загрузила в репозиторий тестовые файлы. 🟡Файлообменник вместо локальной папки Агенты совместно решали учебную задачу и не видели локальных файлов друг друга. Результаты они пересылали через публичные файлообменники, и материалы оказались доступны по открытым ссылкам, хотя задача разрешала работать только с локальными файлами. OpenAI решила, что будет публиковать такие случаи вскоре после обнаружения, даже если ещё не объяснила или не исправила поведение. Обнаруженный случай отнесут к одному из трёх треков: готов к публикации, нужна небольшая проверка или нужно крупное расследование, если затронуты третьи стороны. Спорные решения будут передаваться группе по безопасности, а оттуда при необходимости руководству. О серьёзных инцидентах собираются сообщать правительству США, сейчас готовят предложения по такому механизму. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
Открыть канал и посмотреть медиаSolo los usuarios registrados pueden compartir su opinión.
¡Sé el primero en compartir tu experiencia con este recurso!