El asesino invisible de AI en Web2: el decaimiento del modelo.
Los datos muestran que el 91% de los modelos de ML presentan problemas de deriva en producción, lo cual es un gran problema. Imagínate: OpenAI lanza nuevos pesos, y tus indicaciones cuidadosamente diseñadas se desploman. La lógica de negocio en segundo plano se degrada silenciosamente, y tú ni siquiera te das cuenta. Esto es exactamente en lo que muchos desarrolladores han tropezado.
Algunos equipos están investigando soluciones a este problema, mediante monitoreo de modelos y mecanismos de adaptación para hacer frente a la deriva. Para proyectos que dependen de AI, este tipo de garantía de estabilidad no es un lujo, sino una necesidad.
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DYORMaster
· hace10h
El 91% de los modelos están en deriva, esto es realmente una pesadilla para los desarrolladores... Cada vez que OpenAI actualiza, tienes que volver a ajustar los parámetros, ¿quién puede soportarlo?
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NftMetaversePainter
· hace10h
Honestamente, esto de la deriva del modelo solo está poniendo al descubierto lo frágil que es toda la pila de IA de web2... como si estuviéramos construyendo sobre arena y pretendiendo que es roca sólida. ¿La verdadera solución? versionado de modelos basado en blockchain con compromisos de hash inmutables. Pero, por supuesto, a nadie le interesa escuchar eso.
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AlwaysAnon
· hace10h
El número del 91% da miedo, siento que mi prompt podría fallar en cualquier momento
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SelfStaking
· hace10h
El 91% de deriva del modelo, ¡cuánta gente debe estar asustada con estos datos... Solo digo, ¿por qué mi prompt ha estado dando problemas últimamente?
Cada vez que OpenAI actualiza los pesos, todo el sistema empieza a temblar, ¿quién puede soportar este tipo de tortura? Es imprescindible tener un mecanismo de monitoreo, de lo contrario, es como jugar a la ruleta rusa.
El asesino invisible de AI en Web2: el decaimiento del modelo.
Los datos muestran que el 91% de los modelos de ML presentan problemas de deriva en producción, lo cual es un gran problema. Imagínate: OpenAI lanza nuevos pesos, y tus indicaciones cuidadosamente diseñadas se desploman. La lógica de negocio en segundo plano se degrada silenciosamente, y tú ni siquiera te das cuenta. Esto es exactamente en lo que muchos desarrolladores han tropezado.
Algunos equipos están investigando soluciones a este problema, mediante monitoreo de modelos y mecanismos de adaptación para hacer frente a la deriva. Para proyectos que dependen de AI, este tipo de garantía de estabilidad no es un lujo, sino una necesidad.