AI知道蘋(píng)果是什么嗎？DeepMind語(yǔ)言模型科學(xué)家正把這些概念變得可量化、可測(cè)試

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原標(biāo)題：AI知道蘋(píng)果是什么嗎？DeepMind語(yǔ)言模型科學(xué)家正把這些概念變得可量化、可測(cè)試
關(guān)鍵字：模型,報(bào)告,語(yǔ)言,東西,概念
文章來(lái)源：人工智能學(xué)家
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來(lái)源：ScienceAI
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與計(jì)算機(jī)科學(xué)家 Ellie Pavlick 談?wù)撍墓ぷ鳌獙ふ掖笳Z(yǔ)言模型 (LLM) 中理解的證據(jù)——聽(tīng)起來(lái)可能像是在開(kāi)玩笑?！竓and-wavy」這個(gè)短語(yǔ)是她最喜歡的，如果她提到「意義」或「推理」，它通常會(huì)帶有引號(hào)。
作為一名在布朗大學(xué)和 Google DeepMind 研究語(yǔ)言模型的計(jì)算機(jī)科學(xué)家，她知道接受自然語(yǔ)言固有的模糊性是認(rèn)真對(duì)待自然語(yǔ)言的唯一方法。「這是一門(mén)科學(xué)學(xué)科——而且有點(diǎn)脆弱?！顾f(shuō)。
從青春期開(kāi)始，精確性和細(xì)微差別就一直存在于 Pavlick 的世界里，當(dāng)時(shí)她喜歡數(shù)學(xué)和科學(xué)。作為一名本科生，她獲得了經(jīng)濟(jì)學(xué)和薩克斯演奏學(xué)位，然后攻讀計(jì)算機(jī)科學(xué)博士學(xué)位，但她仍然覺(jué)得自己在這個(gè)領(lǐng)域是個(gè)局外人。
「很多人[認(rèn)為]智能系統(tǒng)看起來(lái)很像計(jì)算機(jī)代碼：整潔且方便，就像[我們]擅長(zhǎng)理解的許多系統(tǒng)一樣。」她說(shuō)，「我只是相信答案很復(fù)雜。如果我有一個(gè)簡(jiǎn)單的解決方案，我很確定它是錯(cuò)誤的。我不想犯錯(cuò)。」
一次偶然的機(jī)會(huì)，Pavlick 遇到了一位從事自然語(yǔ)言處理工作的計(jì)算機(jī)科學(xué)家，于是她開(kāi)始了她的博士研究課題，研究計(jì)算機(jī)如何編碼語(yǔ)義或語(yǔ)言中的意義。「我認(rèn)

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