Системы ответов LLM
Как опытный эксперт по SEO с многолетним опытом работы в отрасли, я не могу не поделиться своими мыслями о недавнем предупреждении Гэри Иллиеса о системах ответов LLM (Large Language Model) и контенте, генерируемом искусственным интеллектом. Судя по его сообщению в LinkedIn, становится ясно, что он выражает осторожность в отношении использования этих моделей для ответов на запросы и создания контента из-за их потенциальных неточностей.
Купил акции на все деньги, а они упали? А Илон Маск снова написал твит? Знакомо. У нас тут клуб тех, кто пытается понять этот цирк и не сойти с ума.
Купить на падении (нет)Судя по высказываниям Гэри Иллиеса, подразумевается, что он выступает за применение искусственного интеллекта при решении запросов. Это наблюдение последовало за представлением OpenAI SearchGPT, прототипа поисковой системы с искусственным интеллектом. Есть вероятность, что его комментарий не зависит от этого объявления и является просто совпадением.
Гэри начал обсуждение с описания того, как модели большого языка (LLM) формулируют ответы на запросы. Он особо выделил использование техники под названием «заземление», которая повышает точность ответов, генерируемых ИИ, хотя и не обеспечивает безупречный результат. Заземление — это процесс связывания LLM с хранилищем фактов, данных и веб-ресурсов. Цель состоит в том, чтобы привязать реакцию ИИ к надежным источникам информации.
В соответствии с обучением большие языковые модели (LLM) определяют наиболее подходящие слова, выражения и конструкции, соответствующие контексту и значению подсказки.
Можно перефразировать это так: хотя заземление повышает точность генерируемых ответов, оно не устраняет ошибки полностью. Имейте в виду, что Интернет содержит как преднамеренную, так и непреднамеренную ложь. Поэтому разумно не доверять слепо результатам LLM (Large Language Model).
Увы. Этот пост также есть в Интернете, и я мог бы быть LLM. Эх, да.
Контент и ответы, созданные ИИ
В сообщении Гэри на LinkedIn подчеркивается, что Законы больших чисел (LLM) дают ответы, которые соответствуют данному контексту запросов, однако их точность с точки зрения фактов не всегда может соответствовать действительности.
Крайне важно, чтобы издатели поддерживали достоверность и надежность своего контента, чтобы соответствовать алгоритмам ранжирования Google. Следовательно, им настоятельно рекомендуется часто проверять факты своего контента, включая материалы, созданные искусственным интеллектом, чтобы предотвратить непреднамеренную потерю авторитета. Тот же принцип применим к людям, которые полагаются на генеративный искусственный интеллект для получения ответов.
Прочитайте сообщение Гэри на LinkedIn:
Отвечаю на что-то из моего почтового ящика здесь
Смотрите также
- Анализ динамики цен на криптовалюту STX: прогнозы STX
- Анализ динамики цен на криптовалюту ENA: прогнозы ENA
- Анализ динамики цен на криптовалюту JUP: прогнозы JUP
- СЕО Рокстар «доказывает», что мета-описания не нужны
- Анализ динамики цен на криптовалюту FIL: прогнозы FIL
- Основные плагины WordPress, которые должен иметь каждый сайт.
- Анализ динамики цен на криптовалюту WLD: прогнозы WLD
- Объяснение Великого Отвязывания Высшему Руководству
- Анализ динамики цен на криптовалюту ICP: прогнозы ICP
- YouTube добавляет новые метрики просмотра, чтобы отслеживать лояльность аудитории.
2024-07-29 13:35