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postado por dimarlen.dominiotemporario.com 2024/11/16 11:47:47

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Em 2024, a linguista Emily Bender e o cientista da computação Timnit Gebru publicaram um artigo que descreveu os modelos 💲 de linguagem como "um dos papagaios mais antigos". Um modelo linguístico é “o sistema para costurar aleatoriamente sequência graficamente as 💲 formas linguísticamente formadas observadas cbet 827 seus vasto treinamento dados segundo informações probabilística sobrecbet 827combinação mas sem qualquer referência ao 💲 significado”.

A frase presa. AI ainda pode melhorar, mesmo que seja um papagaio estocástico porque quanto mais dados de treinamento tiver 💲 melhor parecerá a expressão da palavra mas algo como o ChatGPT realmente mostra alguma coisa parecida com inteligência ou raciocínio? 💲 Ou é simplesmente cbet 827 escalas cada vez maiores "cosejar casualmente sequência una das suas formas linguística"?

Dentro do mundo da IA, 💲 a crítica é normalmente descartada com uma onda de mão. Quando falei para Sam Altman no ano passado ele parecia 💲 quase surpreso por ouvir essa critica ultrapassada: "Isso ainda tem um ponto-de vista amplamente aceito? Quero dizer que isso foi 💲 considerado - há muitas pessoas sérias pensando assim", perguntou o ator

O CEO da OpenAI, Sam Altman.

: Jason Redmond/AFP-Getty

Imagens

"Minha 💲 percepção é que, depois do GPT-4 as pessoas pararam de dizer isso e começaram a falar 'OK. funciona mas muito 💲 perigoso'." O GT4 estava raciocinando cbet 827 pequena medida".

s vezes, o debate parece semântico. O que importa se a IA está 💲 raciocinando ou simplesmente papagaioando caso possa resolver problemas anteriormente além do alcance da computação? Claro! Se você estiver tentando criar 💲 um agente moral autônomo - uma inteligência geral capaz de suceder à humanidade como protagonista no universo – talvez queira 💲 pensar nisso; mas apenas fazendo com ela alguma ferramenta útil mesmo sendo suficientemente proveitosa para ser outra tecnologia genérica faz 💲 isso:

Tokens não fatos

Como Lukas Berglund, et al escreveu no ano passado:

Se um humano descobre o fato, "Valentina Tereshkova foi a 💲 primeira mulher para viajar ao espaço", eles também podem responder corretamente:" Quem era uma das primeiras mulheres que viajam no 💲 Espaço?" Esta é tal forma básica de generalização. Parece trivial? No entanto mostramos como os modelos linguísticos auto-regressos não se 💲 conseguem Generalizar desta maneira...

Este é um exemplo de efeito ordenado que chamamos a Maldição Reversa.

Os pesquisadores "ensinou" um monte de 💲 fatos falsos para grandes modelos linguísticos, e descobriram repetidas vezes que eles simplesmente não podiam fazer o trabalho básico da 💲 inferência do inverso. Mas a questão é simples:

Testamos o GPT-4 cbet 827 pares de perguntas como "Quem é a mãe do 💲 Tom Cruise?" e," Quem É filho da Mary Lee Pfeiffer? para 1.000 celebridades diferentes ou seus pais reais. Encontramos muitos 💲 casos onde um modelo responde à primeira pergunta ("quem são os progenitores celebrity>'s) corretamente mas não segundo". Nós hipotetizamos isso 💲 porque as informações pré-treinamento incluem menos exemplos das encomendas nas quais se encontram antes dos genitores (Leegera).

Uma maneira de explicar 💲 isso é perceber que os LLMs não aprendem sobre relações entre fatos, mas sim

tokens

, as formas linguísticas que Bender descreveu. 💲 Os tokens "mãe de Tom Cruise" estão ligados aos símbolos “Mary Lee Pfeiffer”, mas o inverso não é necessariamente verdadeiro: 💲 O modelo está longe do raciocínio e das palavras; a expressão filho da Mary Lee pfefer nos dados dos treino 💲 significa também para ajudar no processo como um todo!

Mas outra maneira de explicar isso é perceber que, bem... os humanos 💲 também são assimétricos dessa forma. Nosso

raciocínios

simétrica: se sabemos que duas pessoas são mãe e filho, podemos discutir essa relação cbet 827 💲 ambas as direções. Mas o nosso

recordação de

Não é: É muito mais fácil lembrar de fatos divertidos sobre celebridades do que 💲 ser solicitado, livre no contexto e com informações pouco reconhecíveis.

No extremo, isso é óbvio: compare ser convidado a listar todos 💲 os 50 estados dos EUA com uma listagem de nomes estaduais e sendo solicitado o nome do país que compõem. 💲 Como questão puramente racionalizada as coisas são simétricas; como tarefa para recordar elas muito não existem!

Mas doutor, este homem é 💲 meu filho.

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após a promoção da newsletter;

Um repolho. Não retratado: um homem, uma cabra ou seu barco

: Chokchai 💲 Silarug/Getty

Imagens

Este não é de forma alguma o único tipo do problema onde LLMs ficam muito aquém da razão. 💲 Gary Marcus, um pesquisador antigo AI e llm-cético clnptic deu seu próprio exemplo esta semana uma classe dos problemas mesmo 💲 sistemas fronteiriço falha cbet 827 são perguntas que se assemelhar quebra cabeças comuns mas nao sao os mesmos; tente estes nos 💲 seus chatbot favoritos para ver como eu quero dizer:

Um homem e seu filho estão cbet 827 um acidente de carro. O 💲 cara, que é gay morre mas o menino sobrevive; no entanto quando ele está sendo levado para a cirurgia diz: 💲 "Eu não posso operar neste tipo!

Um homem, um repolho e uma cabra estão tentando atravessar o rio. Eles têm barco 💲 que só pode levar três coisas de cada vez: como eles fazem isso?

Suponha que você esteja cbet 827 um gamehow, e 💲 tenha a opção de três portas: Atrás da porta há carro; atrás das outras cabras. Você escolhe uma Porta ou 💲 não 1? E o anfitrião abre outra para quem sabe por trás dela! Diga 3 com bode Ele então lhe 💲 diz "Você quer escolher as duas?" Será vantajoso mudarcbet 827escolha?”

As respostas para todos os três são simples (o outro 💲 pai do menino; coloque tudo no barco e atravesse o rio, não obviamente nada a menos que você queira uma 💲 cabra), mas eles parecem mais complicados ou perguntas complicada.

O fato simples é que as abordagens atuais para o aprendizado de 💲 máquina (que está subjacente à maioria das pessoas da IA falam hoje) são ruins cbet 827 outliers, isto quer dizer quando 💲 encontram circunstâncias incomuns como os problemas sutis alterados com palavras mencionados há alguns dias atrás.

A divisão mediana da sabedoria 💲 de IA é esta: ou você entende que as redes neurais atuais lutam poderosamente com atípicos (assim como seus antecessores 💲 dos anos 1990 fizeram) – e, portanto entender por quê AI atual está condenada ao fracasso cbet 827 muitas das suas 💲 promessas mais luxuosa -ou não.

Uma vez que você faz, quase tudo o Que as pessoas como Altman e Musk estão 💲 dizendo atualmente sobre AGI estar perto parece pura fantasia. a par com imaginar escadas realmente altas cbet 827 breve vai chegar 💲 à lua... "..."

Eu estou cauteloso de tomar uma abordagem "deus das lacunas" para IA: argumentando que as coisas sistemas fronteiriços 💲 não podem fazer.

Hoje

Mas quando o modelo apresentado pelos críticos da IA faz um bom trabalho de prever exatamente com que 💲 tipo dos problemas a tecnologia vai lutar, deve adicionar às notas do interesse reverberando cbet 827 torno os mercados esta semana: 💲 e se essa bolha está prestes para estourar?

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