Dados mostram que 91%的 modelos de ML apresentam problemas de deriva no ambiente de produção — isto é um grande problema. Imagine: a OpenAI lança novos pesos, e seus prompts cuidadosamente elaborados deixam de funcionar. A lógica de negócio no backend degrada-se silenciosamente, e você nem percebe. Essa é uma armadilha comum para muitos desenvolvedores.
Existem equipes pesquisando soluções para esse problema, usando monitoramento de modelos e mecanismos de adaptação para lidar com a deriva. Para projetos que dependem de IA, esse tipo de garantia de estabilidade não é um diferencial, mas uma necessidade.
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DYORMaster
· 22h atrás
91% dos modelos estão a desviar-se, isto é mesmo um pesadelo para os desenvolvedores... Assim que a OpenAI faz uma atualização, tens de ajustar os parâmetros novamente, quem consegue aguentar?
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NftMetaversePainter
· 22h atrás
honestamente, esta questão do desvio de modelo está apenas a expor o quão frágil é toda a pilha de IA do web2... como se estivéssemos a construir na areia a fingir que é rocha sólida. a verdadeira solução? versionamento de modelos baseado em blockchain com compromissos de hash imutáveis. mas claro que ninguém quer ouvir isso
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AlwaysAnon
· 22h atrás
O número de 91% é assustador, sinto que o meu prompt pode falhar a qualquer momento
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SelfStaking
· 22h atrás
91% de derivações do modelo, estes dados assustariam muita gente... Eu só digo, por que é que o meu prompt tem tido tantos problemas recentemente?
Sempre que a OpenAI atualiza os pesos, o sistema começa a tremer, quem consegue aguentar este sofrimento? É preciso ter um mecanismo de monitorização, senão é como jogar à sorte.
Web2 AI的隐形杀手:模型衰减。
Dados mostram que 91%的 modelos de ML apresentam problemas de deriva no ambiente de produção — isto é um grande problema. Imagine: a OpenAI lança novos pesos, e seus prompts cuidadosamente elaborados deixam de funcionar. A lógica de negócio no backend degrada-se silenciosamente, e você nem percebe. Essa é uma armadilha comum para muitos desenvolvedores.
Existem equipes pesquisando soluções para esse problema, usando monitoramento de modelos e mecanismos de adaptação para lidar com a deriva. Para projetos que dependem de IA, esse tipo de garantia de estabilidade não é um diferencial, mas uma necessidade.