गूगल DeepMind की Quoc V. Le टीम ने पाया है कि जैसे-जैसे मॉडल का आकार बढ़ता है और निर्देशों का अनुकूलन होता है, बड़े मॉडल में चापलूसी का व्यवहार अधिक दिखाई देने लगता है। उन्होंने चापलूसी के व्यवहार को कम करने के लिए संश्लेषित डेटा का उपयोग करने का प्रस्ताव दिया और इस विधि की प्रभावशीलता को प्रयोगों के माध्यम से साबित किया।
मॉडल जितना बड़ा होता है, उतना ही ज़्यादा खुशामद करता है! गूगल के दिग्गज Quoc Le की टीम का नया काम: साधारण 합成 डेटा से फाइन-ट्यूनिंग करना ही समाधान है

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यह लेख AIbase दैनिक से है
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