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大模型對語言有自己的理解!MIT論文揭示大模型“思維過程” | ICML 24

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大模型對語言有自己的理解!MIT論文揭示大模型“思維過程” | ICML 24

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原標題:大模型對語言有自己的理解!MIT論文揭示大模型“思維過程” | ICML 24
關鍵字:模型,語義,程序,探測器,狀態
文章來源:量子位
內容字數:0字

內容摘要:


克雷西 發自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI大模型對現實世界,可以形成自己的理解!
MIT的一項研究發現,隨著模型能力越強,它對現實的理解可能不僅是簡單模仿。
比如大模型沒有聞過氣味,是否就意味著它不能理解氣味?
研究發現,它可以自發模擬一些概念,方便理解。
這項研究意味著,大模型未來有希望更深入理解語言和世界,論文已被頂會ICML 24接收。
這篇論文的作者是MIT計算機與人工智能實驗室(CSAIL)華裔博士生Charles Jin和他的導師Martin Rinard教授。
研究當中,作者讓大模型只學習代碼文本,結果發現模型逐漸掌握了其背后的含義。
Rinard教授表示,這項研究直接針對現代人工智能的一個核心問題——
大模型的能力僅僅是由于大規模的統計相關性,還是對它們要處理的現實問題產生了有意義的理解?
△來源:MIT官網同時這項研究也引發了不少討論。
有網友表示,雖然大模型對語言的理解可能和人類不同,但這項研究至少說明了模型做的絕不僅僅是對訓練數據的記憶。
讓大模型學習純代碼為了探究大模型能否產生語義層面的理解,作者構建了一個由程序代碼及其對應輸入輸出組成的合成數據集。


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