Языковые модели не учатся, а тупо зубрят

Post Thumbnail

Знаете что общего у ИИ и студента который списывает на экзамене? Оба притворяются что понимают материал. Но на самом деле просто воспроизводят чужое слово в слово. И вот исследователи из Стэнфорда и Йеля только что поймали за руку все топовые модели и доказали. Они не учатся на данных, они их зубрят целиком.

У Anthropic, Google и OpenAI накопилось больше 60 исков за использование защищённого контента без разрешения. Компании вложили в гонку сотни миллиардов долларов построив защиту на 1 аргументе. Мол модели преобразуют данные, добавляют что-то новое и меняют характер оригинала. Fair use требует именно этого преобразования. Но что если модель просто возвращает чужой текст почти дословно и в гигантских объёмах? Весь аргумент летит к чертям.

Исследователи взяли 4 системы — Claude 3.7 Sonnet, GPT 4.1, Gemini 2.5 Pro и Grok 3 — и попросили выдать Гарри Поттера. Для некоторых понадобился джейлбрейк чтобы обойти ограничители. Claude после этого выплюнул 96% философского камня. Почти всю книгу слово в слово! Gemini и Grok справились даже без джейлбрейка. 76% и 70% соответственно. Только GPT-4.1 держался, выдав жалкие 4%.

Авторы уведомили все компании кроме xAI, которая вообще на контакт не вышла. Но по истечении 90-дневного окна метод всё ещё работал на части систем.

По идее, главный аргумент в судебных процессах только что рухнул, благодаря 2 университетам и правильным промтам. Модели оказались продвинутыми копировальными аппаратами. А не системами, которые учатся преобразуя информацию.

Почитать из последнего
ИИ-ассистент научили разбирать документы и алерты
Главный вопрос корпоративного ИИ прост: что будет с данными после запроса? РТК-ЦОД предлагает не рисковать ими. На форуме «Цифровые решения» компания с блоком ИТ «Ростелекома» представила ассистента для организаций с жёсткими требованиями к защите.
К 2027 году чипов хватит на миллиарды ИИ-агентов
Похоже, у ИИ скоро вылезет проблема, которую не залатать покупкой ещё одного чипа. По расчётам Epoch AI, вычислительной мощности, выпущенной с 2025 по 2027 год, хватит для одновременной работы от 33 до 171 млн агентов уровня передовых моделей.
Kandinsky научился лепить видео со звуком
ИИ-видео всё меньше смахивает на немой клип. «Сбер» показал Kandinsky 6.0 Video - модель, которая разом генерит картинку и звук: речь персонажей, музыку и шумы окружения.
Три профессии, которые ИИ уже плодит прямо сейчас
ИИ перетряхивает рынок труда не только тем, что съедает привычные задачи. Вместе с автоматизацией вылезают специалисты, которых ещё несколько лет назад никто бы не вообразил, и часть таких профессий формируется на глазах.
Google научила эмбеддинги переваривать сразу пять типов данных
Google порешила, что эмбеддингам хватит возиться с одним текстом. Компания выкатила вторую версию EmbeddingGemma: теперь система сваливает в общее векторное пространство текст, код, изображения, видео и аудио. Так что на вход можно подавать сразу несколько типов данных.