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原標題:北大王立威:理論視角看大模型,為什么AI既聰明又愚蠢 | 智者訪談
關鍵字:模型,機器,問題,數據,數學
文章來源:機器之心
內容字數:0字
內容摘要:
人工智能的卓越發展
源于對技術與產業本質的洞察
機器之心全新視頻欄目「智者訪談」
邀請領域專家,洞悉 AI 核心技術與行業趨勢
為從業者量身打造
深化行業認知,激發創新思考
與智者同行,共創AI 未來以英偉達為代表,近期美股科技巨頭市值蒸發超過萬億,引發了市場對 AI 泡沫破裂的擔憂,特別引發焦慮的是大模型領域,甚至有人將其與互聯網泡沫相提并論。
我們驚嘆于當前 AI 的成果,但若深究其過程則往往感到失落。在生成式 AI 盛行的當下,這種矛盾心理尤為突出。
大語言模型(LLM)的通用能力是一個意外的收獲,為了改進機器翻譯序列處理而提出的 Transformer,性能是如此強大,已經成為語音、文本、圖像領域事實上的基礎架構,并且展現出一統模態的巨大潛力。從 GPT-3 到 GPT-3.5(即 ChatGPT),模型能力似乎有了質的飛躍,但二者在訓練方式上并沒有本質區別,這是否意味著更多的數據、更大的模型是通往智能的正確路徑,更好地「預測下一個詞」最終能讓我們創造出會思考的機器?
今天,大模型已經開始走向產品階段,人工智能正滲透到千行百業,我們在享受智能化所帶來的便利的同時,也面臨一系列現
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