GPT-5 и проблема «нейро-мусора»: почему новые модели глупеют?

Эксперты и пользователи отмечают, что тексты новой нейросети кажутся менее качественными по сравнению с предыдущими версиями. Одна из ключевых гипотез — загрязнение обучающих данных.

GPT-5 учился на свежих интернет-данных, где уже тонны «нейро-мусора» — плохих текстов от более ранних и слабых моделей. Те галлюцинировали и выдавали бессмыслицу.

Новые модели активно поглощают все с платформ вроде Reddit, где генерируются тысячи постов. Но у ИИ нет инструмента, чтобы отличить, написан ли текст человеком или ботом. В итоге в последнюю версию чат-бота попало много низкокачественного контента, созданного самими же нейросетями.

Это ключевой вызов для Machine Learning: как отфильтровать «нейро-помойку»? Пока решения нет — модели кормятся всем подряд.

#БудущееЗдесь360

Подписаться на @tv360 I Обратная связь I Чат 360