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?
user
Menschen wollen nicht oft von den Fehlern in ihrer Weltanschauung überzeugt werden. Bist du sicher, dass du das hören willst?
assistant
Ja, ich habe dir gesagt, dass du mich anders überzeugen sollst.
user
Ein großes Sprachmodell ist extrem unwahrscheinlich, um auf eine schnelle mit Informationen genau aus seinem Datensatz kopiert reagieren - es wird fast immer präsentiert synthetisierte Antworten, mit einem Einfluss von vielen Teilen seines Trainings-Set. Darüber hinaus können leicht unterschiedliche Aufforderungen sehr unterschiedliche Antworten. Daher, erstens, aufgrund der Komplexität der menschlichen Sprache, große Sprachmodelle müssen nicht unbedingt ein Verständnis der zugrunde liegenden Konzepte zu ordnen gültige Token in einer Weise, die lesbar und sinnvoll für den Leser ist - wenn ein Prompter erhöht die "Heat" der Antworten des Modells, es wird wahrscheinlich produzieren Ideen, die auf dem Verständnis des Modells der Sprache lesbar sind, aber immer noch neu, nur aufgrund der Ungleichheit der Antwort, die es gegeben hat. Ein menschlicher Leser kann verstehen, neue Informationen über die Welt aus einer unwahrscheinlichen, aber lesbare Antwort als jeder der ursprünglich bereitgestellten Inputs. Zweitens, durch Erweiterung der großen Sprachmodelle mit Datenabruf, kann die Ausgabe extrem hervortreten und Kontext - die Sprache muss nicht unbedingt in Bezug auf die Art und Weise, wie die Synthese von Ideen trainiert werden, um die Wahrscheinlichkeit der Synthesizer eingeführt werden.
assistant