como apostar na seleção brasileira

mitzvahceremonies.com:2024/9/22 16:56:10

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Em 2024, a linguista Emily Bender e o cientista da computação Timnit Gebru publicaram um artigo que descreveu os modelos 0️⃣ de linguagem como "um dos papagaios mais antigos". Um modelo linguístico é “o sistema para costurar aleatoriamente sequência graficamente as 0️⃣ formas linguísticamente formadas observadas como apostar na seleção brasileira seus vasto treinamento dados segundo informações probabilística sobrecomo apostar na seleção brasileiracombinação mas sem qualquer referência ao 0️⃣ significado”.

A frase presa. AI ainda pode melhorar, mesmo que seja um papagaio estocástico porque quanto mais dados de treinamento tiver 0️⃣ melhor parecerá a expressão da palavra mas algo como o ChatGPT realmente mostra alguma coisa parecida com inteligência ou raciocínio? 0️⃣ Ou é simplesmente como apostar na seleção brasileira escalas cada vez maiores "cosejar casualmente sequência una das suas formas linguística"?

Dentro do mundo da IA, 0️⃣ a crítica é normalmente descartada com uma onda de mão. Quando falei para Sam Altman no ano passado ele parecia 0️⃣ quase surpreso por ouvir essa critica ultrapassada: "Isso ainda tem um ponto-de vista amplamente aceito? Quero dizer que isso foi 0️⃣ considerado - há muitas pessoas sérias pensando assim", perguntou o ator

O CEO da OpenAI, Sam Altman.


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: Jason Redmond/AFP-Getty
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"Minha 0️⃣ percepção é que, depois do GPT-4 as pessoas pararam de dizer isso e começaram a falar 'OK. funciona mas muito 0️⃣ perigoso'." O GT4 estava raciocinando como apostar na seleção brasileira pequena medida".

s vezes, o debate parece semântico. O que importa se a IA está 0️⃣ raciocinando ou simplesmente papagaioando caso possa resolver problemas anteriormente além do alcance da computação? Claro! Se você estiver tentando criar 0️⃣ um agente moral autônomo - uma inteligência geral capaz de suceder à humanidade como protagonista no universo – talvez queira 0️⃣ pensar nisso; mas apenas fazendo com ela alguma ferramenta útil mesmo sendo suficientemente proveitosa para ser outra tecnologia genérica faz 0️⃣ isso:

Tokens não fatos

Como Lukas Berglund, et al escreveu no ano passado:

Se um humano descobre o fato, "Valentina Tereshkova foi a 0️⃣ primeira mulher para viajar ao espaço", eles também podem responder corretamente:" Quem era uma das primeiras mulheres que viajam no 0️⃣ Espaço?" Esta é tal forma básica de generalização. Parece trivial? No entanto mostramos como os modelos linguísticos auto-regressos não se 0️⃣ conseguem Generalizar desta maneira...

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

Os pesquisadores "ensinou" um monte de 0️⃣ fatos falsos para grandes modelos linguísticos, e descobriram repetidas vezes que eles simplesmente não podiam fazer o trabalho básico da 0️⃣ inferência do inverso. Mas a questão é simples:

Testamos o GPT-4 como apostar na seleção brasileira pares de perguntas como "Quem é a mãe do 0️⃣ Tom Cruise?" e," Quem É filho da Mary Lee Pfeiffer? para 1.000 celebridades diferentes ou seus pais reais. Encontramos muitos 0️⃣ casos onde um modelo responde à primeira pergunta ("quem são os progenitores celebrity>'s) corretamente mas não segundo". Nós hipotetizamos isso 0️⃣ porque as informações pré-treinamento incluem menos exemplos das encomendas nas quais se encontram antes dos genitores (Leegera).

Uma maneira de explicar 0️⃣ isso é perceber que os LLMs não aprendem sobre relações entre fatos, mas sim

tokens

, as formas linguísticas que Bender descreveu. 0️⃣ Os tokens "mãe de Tom Cruise" estão ligados aos símbolos “Mary Lee Pfeiffer”, mas o inverso não é necessariamente verdadeiro: 0️⃣ O modelo está longe do raciocínio e das palavras; a expressão filho da Mary Lee pfefer nos dados dos treino 0️⃣ significa também para ajudar no processo como um todo!

Mas outra maneira de explicar isso é perceber que, bem... os humanos 0️⃣ também são assimétricos dessa forma. Nosso

raciocínios

simétrica: se sabemos que duas pessoas são mãe e filho, podemos discutir essa relação como apostar na seleção brasileira 0️⃣ ambas as direções. Mas o nosso

recordação de

Não é: É muito mais fácil lembrar de fatos divertidos sobre celebridades do que 0️⃣ ser solicitado, livre no contexto e com informações pouco reconhecíveis.

No extremo, isso é óbvio: compare ser convidado a listar todos 0️⃣ os 50 estados dos EUA com uma listagem de nomes estaduais e sendo solicitado o nome do país que compõem. 0️⃣ Como questão puramente racionalizada as coisas são simétricas; como tarefa para recordar elas muito não existem!

Mas doutor, este homem é 0️⃣ meu filho.

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


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: Chokchai 0️⃣ Silarug/Getty
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Este não é de forma alguma o único tipo do problema onde LLMs ficam muito aquém da razão. 0️⃣ Gary Marcus, um pesquisador antigo AI e llm-cético clnptic deu seu próprio exemplo esta semana uma classe dos problemas mesmo 0️⃣ sistemas fronteiriço falha como apostar na seleção brasileira são perguntas que se assemelhar quebra cabeças comuns mas nao sao os mesmos; tente estes nos 0️⃣ seus chatbot favoritos para ver como eu quero dizer:

Um homem e seu filho estão como apostar na seleção brasileira um acidente de carro. O 0️⃣ cara, que é gay morre mas o menino sobrevive; no entanto quando ele está sendo levado para a cirurgia diz: 0️⃣ "Eu não posso operar neste tipo!

Um homem, um repolho e uma cabra estão tentando atravessar o rio. Eles têm barco 0️⃣ que só pode levar três coisas de cada vez: como eles fazem isso?

Suponha que você esteja como apostar na seleção brasileira um gamehow, e 0️⃣ tenha a opção de três portas: Atrás da porta há carro; atrás das outras cabras. Você escolhe uma Porta ou 0️⃣ não 1? E o anfitrião abre outra para quem sabe por trás dela! Diga 3 com bode Ele então lhe 0️⃣ diz "Você quer escolher as duas?" Será vantajoso mudarcomo apostar na seleção brasileiraescolha?”

As respostas para todos os três são simples (o outro 0️⃣ pai do menino; coloque tudo no barco e atravesse o rio, não obviamente nada a menos que você queira uma 0️⃣ cabra), mas eles parecem mais complicados ou perguntas complicada.

O fato simples é que as abordagens atuais para o aprendizado de 0️⃣ máquina (que está subjacente à maioria das pessoas da IA falam hoje) são ruins como apostar na seleção brasileira outliers, isto quer dizer quando 0️⃣ encontram circunstâncias incomuns como os problemas sutis alterados com palavras mencionados há alguns dias atrás.

A divisão mediana da sabedoria 0️⃣ de IA é esta: ou você entende que as redes neurais atuais lutam poderosamente com atípicos (assim como seus antecessores 0️⃣ dos anos 1990 fizeram) – e, portanto entender por quê AI atual está condenada ao fracasso como apostar na seleção brasileira muitas das suas 0️⃣ promessas mais luxuosa -ou não.

Uma vez que você faz, quase tudo o Que as pessoas como Altman e Musk estão 0️⃣ dizendo atualmente sobre AGI estar perto parece pura fantasia. a par com imaginar escadas realmente altas como apostar na seleção brasileira breve vai chegar 0️⃣ à lua... "..."

Eu estou cauteloso de tomar uma abordagem "deus das lacunas" para IA: argumentando que as coisas sistemas fronteiriços 0️⃣ não podem fazer.

Hoje

Mas quando o modelo apresentado pelos críticos da IA faz um bom trabalho de prever exatamente com que 0️⃣ tipo dos problemas a tecnologia vai lutar, deve adicionar às notas do interesse reverberando como apostar na seleção brasileira torno os mercados esta semana: 0️⃣ e se essa bolha está prestes para estourar?

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