Do large language models understand us? |
||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2022-04-23 16:59 Блез Агуэра-и-Аркас, руководитель группы Google AI в Сиэттле, ставит вопрос ребром: Do large language models understand us? Вопрос лишь на первый взгляд кажется абсурдным, с однозначным ответом, но по ходу чтения его эссе начинаешь все больше задумываться. Большие языковые модели воплощают идею философского зомби: они работают на статистике и разговаривают [якобы] без понимания. Но этот вопрос не разрешим в каком-либо строгом смысле – Блез показывает, что LLM постоянно моделируют собеседника, ведя нечто вроде внутреннего диалога, генерируя разные ответы и выбирая лучший. То есть у модели возникает подобие того, что психологи называют «теорией разума», и не ясно, как отличить «настоящее» понимание от «фальшивого». Рассуждения Блеза особенно заходят на фоне недавних прорывов в машинном обучении, явленных нам в виде DALL-E 2 от OpenAI, создающей картинки по текстовому описанию, и PaLM от Google, умеющей схватывать смысл и контекст беседы. И на контрасте с недавним эссе Гари Маркуса, CEO компании Robust.AI, Deep Learning Is Hitting a Wall, где он громит любые прорывы, настаивая, что DL не имеет ни малейшего отношения к интеллекту и пониманию. Ян Лекун и другие усмехаются в ответ, приводят Маркусу впечатляющие примеры из DALL-E 2 и PaLM, а тот огрызается в твиттере, называя их сherry picking, и конца у этого сюжета нет. При всей давней симпатии к Маркусу должен признать, его текст уступает по глубине тексту Агуэра-и-Аркаса. И немного о трендах. PaLM вмещает 540 млрд параметров, что в три раза больше знаменитой GPT-3, за счет чего результаты в обработке языка резко улучшились. В Китае, используя экзафлопсный суперкомпьютер, создают систему BaGuaLu для обучения модели с 14,5 трлн параметров. Как пишут разработчики BaGuaLu, система потенциально «имеет возможность обучать модели с 174 трлн параметров, что превосходит количество синапсов в человеческом мозге». https://medium.com/@blaisea/do-large-language-models-understand-us-6f881d6d8e75 https://openai.com/dall-e-2/ https://ai.googleblog.com/2022/04/pathways-language-model-palm-scaling-to.html http://garymarcus.com/ https://nautil.us/deep-learning-is-hitting-a-wall-14467/ https://arxiv.org/abs/2204.02311 https://dl.acm.org/doi/10.1145/3503221.3508417 Источник: vk.com Комментарии: |
|