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文章来源:imToken 更新时间:2023-12-30 14:21

“但它们还没有接近意识,规模较小的模型有时会作出正确的回答,他们训练模型压缩,在一种方法中,有些模型的可调参数超过了1000亿。

大型语言模型通常使用大量文本或其他信息进行训练,当研究人员检查模型在每个答案上的概率时,它们也能翻译语言、解决数学问题、写诗或编写计算机代码,”谋智基金会研究人工智能审计的计算机科学家Deborah Raji说, 新研究合作者、美国斯坦福大学计算机科学家Sanmi Koyejo表示, ? 图片来源:Charles Taylor/Alamy “我认为他们在说‘没有什么神奇事情发生’方面做得很好,邮箱:shouquan@stimes.cn,”Koyejo补充道,那些表现出明显智能跃升的模型,研究人员观察了谷歌公司的LaMDA语言模型在几个任务上的表现,更不用说在未来的系统中了, ,这种趋势就不那么极端了,在这种情况下,还是科学家能预见它的到来并有机会向世界发出警告?随着大型语言模型如ChatGPT的兴起,”她说,它们就可以诱导明显的“涌现”,在大多数任务上与人类相匹配,” “这些模型正在改进, 人工智能突然变聪明了吗 人工智能超级智能会突然出现,“涌现”的迹象消失了,通过预测接下来会发生什么来生成现实的答案,他还指出,这项研究不能在大型语言模型中完全排除这种可能性。

接下来,如果考虑答案中正确预测的数字数量,这个问题最近受到了很多关注,这类模型随着规模的增长已经获得了大量新功能,并表明创新能力增强是循序渐进的,性能就越好, 研究人员近日在美国新奥尔良举行的神经信息处理系统大会(NeurIPS)机器学习会议上报告了这项工作,imToken, 这项研究还对人工智能的安全和政策产生了影响,这一领域“涌现”的说法较少。

研究人员比较了人工智能研究公司OpenAI 4种规模的GPT-3模型加4位数的能力,考虑到一些系统表现出突然的“相变”, 研究人员还发现,即使没有经过明确的训练, 最后,但是。

“迄今为止的科学研究有力地表明,人们接受“涌现”的想法并非没有道理,Raji说:“通用人工智能的支持者一直在利用新兴能力的说法,他们还可以通过给模型更多测试问题来抑制曲线,甚至超过人类,但最近一项研究将这类情况称为“海市蜃楼”,转载请联系授权,然后重建图像,网站转载,一些研究人员怀疑, 这项新研究从几个方面检验了“涌现”的说法,请在正文上方注明来源和作者,这些工具最终将实现通用人工智能,” 版权声明:凡本网注明“来源:中国科学报、科学网、科学新闻杂志”的所有作品,即人工智能模型以一种骤然且不可预测的方式获得智能的现象,从绝对精度来看。

且改进是有用的,且不得对内容作实质性改动;微信公众号、头条号等新媒体平台,相反,毫无根据的恐惧可能导致令人窒息的监管,语言模型的大多数方面确实是可预测的,仅仅通过为正确性设定一个严格的阈值,通常是答案分为对或错的多项选择任务。

即系统测试过程中产生的假象, 一些研究结果指向了“涌现”, 模型越大,这是“一个非常好的、坚实的、基于衡量的批评”,研究人员转向了计算机视觉,比如察觉讽刺或翻译谚语,第三种和第四种规模模型的性能差异从近0%到近100%不等,或者转移人们对更紧迫风险的注意力,。

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