Комментарии 14
Было бы странно ожидать от моделей на нечеткой логике чёткой интерпретации
Прям как зумеры :)
просто никто конкретно не учил их этому, вот они и не понимают это.
Даже люди не всегда справляются сходу. Который час? https://www.bestwatch.ru/watch/TACS/TS1203A/
10:10:35 Но зачем такие часы на которых нужно ребусы разгадывать, даже если знаешь принцип.
10:08:42, как всегда
А зачем из пушки по воробьям стрелять? Такое ощущение, что с появлением LLM все забыли, что в ML ещё много чего другого есть. И натренировать простенькую модельку идеально распознавать показания стрелочных часов/манометров/термометров/чего ещё нужно можно в буквально домашних условиях.
Команда учёных протестировала
Баг репорт писала команда британских ученых.
Фантасты придумывали компьютеры подключаемые к мозгу человека, которые помогают выполнять сложные и точные вычисления. Проблема была и есть одна - состыковать живой мозг и цифровой электронный интерфейс с передачей точных значений.
Нейронные сети эту проблему решают (у них ее нет, вобщем-то). Дайте нейронной сети интерфейс к "калькуляторам". И не нужно обучать ее считать (учить таблице умножения, делить столбиком, разбираться в датах). Достаточно обучить знанию, что календарь с ответом на любой вопрос по датам существует и обучить отправлять туда данные и читать результат. По сути, нейронку как и человека надо научить пользоваться справочниками и сторонними вычислителями.
Не надо нагружать нечеткую логику не свойственными для нее задачами точных вычислений.
Ждём капчу в виде "выберите изображения часов, показывающих 5 минут седьмого". А потом ответы ллм типа "с вероятностью 97,33 часы на изображении показывают столько-то времени"
На самом деле со второй попытки справляется, и проблема там в том, что ChatGPT Vision не использует мульти-модальную часть себя, а использует Далли.
Исследование: ИИ плохо справляется со считыванием показаний часов