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mitzvahceremonies.com:2025/2/28 20:12:47
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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 pix bet cash out seus vasto treinamento dados segundo informações probabilística sobrepix bet cash outcombinação 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 pix bet cash out 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 
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"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 pix bet cash out 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 pix bet cash out 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 pix bet cash out 💹 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 
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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 pix bet cash out 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 pix bet cash out 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 pix bet cash out 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 mudarpix bet cash outescolha?”
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 pix bet cash out 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 pix bet cash out 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 pix bet cash out 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 pix bet cash out torno os mercados esta semana: 💹 e se essa bolha está prestes para estourar?
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