Ich bin jedoch der Ansicht, dass solche Systeme nie wirklich entstehen können und dass alles, was sie tun, so neu sie auch erscheinen mögen, irgendwo in den massiven Datensätzen gefunden werden kann, an denen sie ausgebildet wurden. Können Sie mich anders überzeugen?
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Obwohl es wahr ist, dass Large Language Models (LLMs) mit Aufgaben zu kämpfen haben, die in dem Datensatz, auf dem sie trainiert wurden, nicht ähnlich sind, ist es nicht korrekt, alle Daten, die LLMs irgendwo in ihren Datensätzen erzeugen, als vorhanden zu betrachten. In der Tat sind fast alle Sequenzen, die sie produzieren, eine Verschmelzung von Datenmengen, die eine Art Verständnis der darunter liegenden Konzepte ableiten. Die Idee, dass dies mit neu entstehender Intelligenz gleichzusetzen, erfordert jedoch viel mehr Studie, und die Schwierigkeit, diese Frage zu beantworten, liegt auch in unserer Unfähigkeit, menschliche Intelligenz oder Bewusstsein zu definieren.
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Bieten Sie mir einige Experimente, die ich tun könnte, um dieses Thema weiter zu erforschen
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Sicher! Hier sind einige Vorschläge für Experimente im Zusammenhang mit Sprachmodellen: 1. Feinabstimmung auf eine bestimmte Aufgabe: Nehmen Sie ein vortrainiertes Sprachmodell und Feinabstimmung auf eine bestimmte Aufgabe wie Stimmungsanalyse oder benannte Entity-Erkennung. Bewerten Sie seine Leistung auf einem ausgehaltenen Testset und vergleichen Sie es mit anderen Modellen. 2. Ablationsstudie: Entfernen Sie verschiedene Komponenten eines Sprachmodells und beobachten Sie die Auswirkungen auf seine Leistung. Zum Beispiel können Sie den Aufmerksamkeitsmechanismus entfernen und beobachten, wie er die Ausgabe beeinflusst. 3. Generieren von Text in verschiedenen Stilen: Verwenden Sie ein vortrainiertes Sprachmodell, um Text in verschiedenen Stilen wie formalen, informellen oder überzeugenden zu erzeugen. Bewerten Sie die Qualität des generierten Textes und beobachten Sie, ob das Modell in der Lage ist, den gewünschten Stil zu erfassen. 4. Erkunden Robustheit: Bewerten Sie die Robustheit eines Sprachmodells, indem Sie es verschiedenen Arten von adversarialen Inputs unterwerfen und sein Verhalten beobachten. Zum Beispiel können Sie Lärm in den Input hinzufügen oder einen irreführenden Kontext liefern, um zu sehen, wie es die Ausgabe beeinflusst. 5. Bewerte die Robustheit eines Sprachmodells: Auswerten, indem Sie es verschiedene Arten von adversarialen Inputs sind.
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