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周鸿祎GPT到目前为止有四个不可解释的现象。
1.涌现过去的垂类模型因为参数太小,多次训练并没有诞生强大的推理能力,而大家发现在千亿量级参数的模型中出现了推理能力的显著提升。如果我们相进化论,人从猿进化而来一定是某个节点的神经元达到了某个量级,这与GPT是类似的。
2.幻觉( hallucination )很多人觉得它是缺点,但是为什么大模型会出现幻觉?这恰恰是它的能力展现。只有人类拥有幻想、语言不存在的事情的能力,我们才拥有了宗教、社区。创造力本质上就说把不相干的东西结合在一起,为人类带来了无穷无尽的创新,未来的某些大模型在创造行业恰恰非常需要这类能力。此外人类也是会做梦的,幻觉和做梦就非常类似。
3.能力迁移95%的大模型训练参数来自拉丁文,但它在其他语言上的回答能力也非常强。我认为在不同语言后面可能会存在某种通用的逻辑,但目前没有被我们发现,而大模型在学习海量资料后掌握了这种能力,这是它在不同语言下依旧有很强的能力的解释。
4.逻辑增强发现通过学习Github后GPT的自然语言条理性得到了增强,这也是为什么我们的孩子需要学习去增强自己的大脑。
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周鸿祎GPT到目前为止有四个不可解释的现象。1.
周鸿祎GPT到目前为止有四个不可解释的现象。
1.涌现过去的垂类模型因为参数太小,多次训练并没有诞生强大的推理能力,而大家发现在千亿量级参数的模型中出现了推理能力的显著提升。如果我们相进化论,人从猿进化而来一定是某个节点的神经元达到了某个量级,这与GPT是类似的。
2.幻觉( hallucination )很多人觉得它是缺点,但是为什么大模型会出现幻觉?这恰恰是它的能力展现。只有人类拥有幻想、语言不存在的事情的能力,我们才拥有了宗教、社区。创造力本质上就说把不相干的东西结合在一起,为人类带来了无穷无尽的创新,未来的某些大模型在创造行业恰恰非常需要这类能力。此外人类也是会做梦的,幻觉和做梦就非常类似。
3.能力迁移95%的大模型训练参数来自拉丁文,但它在其他语言上的回答能力也非常强。我认为在不同语言后面可能会存在某种通用的逻辑,但目前没有被我们发现,而大模型在学习海量资料后掌握了这种能力,这是它在不同语言下依旧有很强的能力的解释。
4.逻辑增强发现通过学习Github后GPT的自然语言条理性得到了增强,这也是为什么我们的孩子需要学习去增强自己的大脑。
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