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Em 2024, a linguista Emily Bender e o cientista da computação Timnit Gebru publicaram um artigo que descreveu os modelos 💷 de linguagem como "um dos papagaios mais antigos". Um modelo linguístico é “o sistema para costurar aleatoriamente sequência graficamente as 💷 formas linguísticamente formadas observadas codeshare online for doubledown casino seus vasto treinamento dados segundo informações probabilística sobre codeshare online for doubledown casino combinação mas sem qualquer referência ao 💷 significado”.

A frase presa. AI ainda pode melhorar, mesmo que seja um papagaio estocástico porque quanto mais dados de treinamento tiver 💷 melhor parecerá a expressão da palavra mas algo como o ChatGPT realmente mostra alguma coisa parecida com inteligência ou raciocínio? 💷 Ou é simplesmente codeshare online for doubledown casino escalas cada vez maiores "cosejar casualmente sequência una das suas formas linguística"?

Dentro do mundo da IA, 💷 a crítica é normalmente descartada com uma onda de mão. Quando falei para Sam Altman no ano passado ele parecia 💷 quase surpreso por ouvir essa critica ultrapassada: "Isso ainda tem um ponto-de vista amplamente aceito? Quero dizer que isso foi 💷 considerado - há muitas pessoas sérias pensando assim", perguntou o ator

O CEO da OpenAI, Sam Altman.

: Jason Redmond/AFP-Getty

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"Minha 💷 percepção é que, depois do GPT-4 as pessoas pararam de dizer isso e começaram a falar 'OK. funciona mas muito 💷 perigoso'." O GT4 estava raciocinando codeshare online for doubledown casino pequena medida".

s vezes, o debate parece semântico. O que importa se a IA está 💷 raciocinando ou simplesmente papagaioando caso possa resolver problemas anteriormente além do alcance da computação? Claro! Se você estiver tentando criar 💷 um agente moral autônomo - uma inteligência geral capaz de suceder à humanidade como protagonista no universo – talvez queira 💷 pensar nisso; mas apenas fazendo com ela alguma ferramenta útil mesmo sendo suficientemente proveitosa para ser outra tecnologia genérica faz 💷 isso:

Tokens não fatos

Como Lukas Berglund, et al escreveu no ano passado:

Se um humano descobre o fato, "Valentina Tereshkova foi a 💷 primeira mulher para viajar ao espaço", eles também podem responder corretamente:" Quem era uma das primeiras mulheres que viajam no 💷 Espaço?" Esta é tal forma básica de generalização. Parece trivial? No entanto mostramos como os modelos linguísticos auto-regressos não se 💷 conseguem Generalizar desta maneira...

Este é um exemplo de efeito ordenado que chamamos a Maldição Reversa.

Os pesquisadores "ensinou" um monte de 💷 fatos falsos para grandes modelos linguísticos, e descobriram repetidas vezes que eles simplesmente não podiam fazer o trabalho básico da 💷 inferência do inverso. Mas a questão é simples:

Testamos o GPT-4 codeshare online for doubledown casino pares de perguntas como "Quem é a mãe do 💷 Tom Cruise?" e," Quem É filho da Mary Lee Pfeiffer? para 1.000 celebridades diferentes ou seus pais reais. Encontramos muitos 💷 casos onde um modelo responde à primeira pergunta ("quem são os progenitores celebrity>'s) corretamente mas não segundo". Nós hipotetizamos isso 💷 porque as informações pré-treinamento incluem menos exemplos das encomendas nas quais se encontram antes dos genitores (Leegera).

Uma maneira de explicar 💷 isso é perceber que os LLMs não aprendem sobre relações entre fatos, mas sim

tokens

, as formas linguísticas que Bender descreveu. 💷 Os tokens "mãe de Tom Cruise" estão ligados aos símbolos “Mary Lee Pfeiffer”, mas o inverso não é necessariamente verdadeiro: 💷 O modelo está longe do raciocínio e das palavras; a expressão filho da Mary Lee pfefer nos dados dos treino 💷 significa também para ajudar no processo como um todo!

Mas outra maneira de explicar isso é perceber que, bem... os humanos 💷 também são assimétricos dessa forma. Nosso

raciocínios

simétrica: se sabemos que duas pessoas são mãe e filho, podemos discutir essa relação codeshare online for doubledown casino 💷 ambas as direções. Mas o nosso

recordação de

Não é: É muito mais fácil lembrar de fatos divertidos sobre celebridades do que 💷 ser solicitado, livre no contexto e com informações pouco reconhecíveis.

No extremo, isso é óbvio: compare ser convidado a listar todos 💷 os 50 estados dos EUA com uma listagem de nomes estaduais e sendo solicitado o nome do país que compõem. 💷 Como questão puramente racionalizada as coisas são simétricas; como tarefa para recordar elas muito não existem!

Mas doutor, este homem é 💷 meu filho.

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após a promoção da newsletter;

Um repolho. Não retratado: um homem, uma cabra ou seu barco

: Chokchai 💷 Silarug/Getty

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Este não é de forma alguma o único tipo do problema onde LLMs ficam muito aquém da razão. 💷 Gary Marcus, um pesquisador antigo AI e llm-cético clnptic deu seu próprio exemplo esta semana uma classe dos problemas mesmo 💷 sistemas fronteiriço falha codeshare online for doubledown casino são perguntas que se assemelhar quebra cabeças comuns mas nao sao os mesmos; tente estes nos 💷 seus chatbot favoritos para ver como eu quero dizer:

Um homem e seu filho estão codeshare online for doubledown casino um acidente de carro. O 💷 cara, que é gay morre mas o menino sobrevive; no entanto quando ele está sendo levado para a cirurgia diz: 💷 "Eu não posso operar neste tipo!

Um homem, um repolho e uma cabra estão tentando atravessar o rio. Eles têm barco 💷 que só pode levar três coisas de cada vez: como eles fazem isso?

Suponha que você esteja codeshare online for doubledown casino um gamehow, e 💷 tenha a opção de três portas: Atrás da porta há carro; atrás das outras cabras. Você escolhe uma Porta ou 💷 não 1? E o anfitrião abre outra para quem sabe por trás dela! Diga 3 com bode Ele então lhe 💷 diz "Você quer escolher as duas?" Será vantajoso mudar codeshare online for doubledown casino escolha?”

As respostas para todos os três são simples (o outro 💷 pai do menino; coloque tudo no barco e atravesse o rio, não obviamente nada a menos que você queira uma 💷 cabra), mas eles parecem mais complicados ou perguntas complicada.

O fato simples é que as abordagens atuais para o aprendizado de 💷 máquina (que está subjacente à maioria das pessoas da IA falam hoje) são ruins codeshare online for doubledown casino outliers, isto quer dizer quando 💷 encontram circunstâncias incomuns como os problemas sutis alterados com palavras mencionados há alguns dias atrás.

A divisão mediana da sabedoria 💷 de IA é esta: ou você entende que as redes neurais atuais lutam poderosamente com atípicos (assim como seus antecessores 💷 dos anos 1990 fizeram) – e, portanto entender por quê AI atual está condenada ao fracasso codeshare online for doubledown casino muitas das suas 💷 promessas mais luxuosa -ou não.

Uma vez que você faz, quase tudo o Que as pessoas como Altman e Musk estão 💷 dizendo atualmente sobre AGI estar perto parece pura fantasia. a par com imaginar escadas realmente altas codeshare online for doubledown casino breve vai chegar 💷 à lua... "..."

Eu estou cauteloso de tomar uma abordagem "deus das lacunas" para IA: argumentando que as coisas sistemas fronteiriços 💷 não podem fazer.

Hoje

Mas quando o modelo apresentado pelos críticos da IA faz um bom trabalho de prever exatamente com que 💷 tipo dos problemas a tecnologia vai lutar, deve adicionar às notas do interesse reverberando codeshare online for doubledown casino torno os mercados esta semana: 💷 e se essa bolha está prestes para estourar?

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