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人类专家将在模型改进和评估中发挥越来越重要的作用。随着模型开始耗尽互联网上广泛可用的一般信息库,模型将需要更多数据来提高其功能。虽然一些组织可能希望用合成数据代替人工生成的数据进行训练,但依赖于合成数据的模型容易出现模型崩溃。混合人工和合成数据方法可以减轻合成数据的偏差,同时仍然反映人类的细微偏好。专家的领域特定知识使他们能够提供捕捉细微差别、复杂性和多样性的数据来​​补充模型训练。专家对于测试和评估以及从人类反馈中进行强化学习也至关重要,他们拥有识别细微错误、不一致或偏差的知识,从而为首选模型输出提供可靠指导。

2024 年人工智能就绪报告

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