在人工智能领域,尤其是大语言模型(LLM)发展迅速的背景下,最近苹果公司的一篇论文引发了广泛讨论。这篇论文的核心论点是,无论是OpenAI的GPT系列、Meta的Llama,还是其他开源模型,大家似乎并没有真正的推理能力,反而更像是复杂的模式匹配器。这一发现挑战了当前对大语言模型推理能力的共识,引发了研究者和开发者们的深思。
研究表明,当前流行的大语言模型(Large Language Models,LLM)如OpenAI的GPT-4及其开源竞争对手,如Llama、Phi、引发了关于模型推理能力的根本性质疑。研究团队强调,这些模型的高效表现其实并不代表它们具备真正的推理能力,更多的是在执行复杂的模式匹配。 在探索模型为何在理解和解决数学题时显得无能为力时,研究团队提出了...
进一步地,研究人员认为,大模型中的推理过程,更可能是概率模式匹配,而不是形式推理。 1 将数据和模型拆解为蒙特卡洛树 在预训练过程中,大模型通常学习的是如何预测下一个token(也就是将每个token的似然进行最大化),从而对大规模数据进行无损压缩。 其中,是优化上述似然得到的模型参数。 作者发现,任何语言数据集都可...
这话说的有点意思 | #AI #大语言模型 "模式匹配与推理"的辩论感觉就像分裂头发。即使是最优秀的人类头脑也依赖于识别模式。 关键在于如何应用和调整这些模式。这篇论文触及了一些关键的东西:它不是关于记忆答案,而是关于掌握如何到达答案,程序知识,这是逻辑。伊利亚关于泛化的观点,虽然细致入微,但土地:这些模型不可...
| 生成式 AI 使工具能够创建书面工作、图像甚至音频,以响应用户的提示。为了得到这些回应,几家大型科技公司已经开发了自己的大型语言模型,这些模型是在大量在线数据上训练的。这些数据集的范围和目的可能会有所不同。例如,去年上市的 ChatGPT 版本直到 2021 年才接受数据训练(现在更新了)。这些模型通过一种称为深度...
一个完整的语音识别系统大致可分为( )三部分。A.语音特征提取B.声学模型与模式匹配C.语言模型与语义理解D.发声机理和听觉机理
语音识别系统大致可分为语言的统计模型、声学模型与模式匹配和语言模型与语义理解三部分。A.正确B.错误的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键将文档转化为在线题库手机刷题,以提高学习效率,是学习的
这些结果表明,现有的语言模型本质上寻求一种更有效的方法来近似数据树,这可能证实了LLM的推理过程更可能是概率模式匹配而不是形式推理。 理解token-bias现象和模型幻觉 Token-bias现象首次发现于宾夕法尼亚大学Bowen Jiang等人的研究(arXiv:2406.11050),并被苹果公司的Iman Mirzadeh等人进行了进一步的研究(arXiv:2410.052...
进一步地,研究人员认为,大模型中的推理过程,更可能是概率模式匹配,而不是形式推理。 1 将数据和模型拆解为蒙特卡洛树 在预训练过程中,大模型通常学习的是如何预测下一个token(也就是将每个token的似然进行最大化),从而对大规模数据进行无损压缩。 其中, 是优化上述似然得到的模型参数。 作者发现,任何语言数据集都...
进一步地,研究人员认为,大模型中的推理过程,更可能是概率模式匹配,而不是形式推理。 将数据和模型拆解为蒙特卡洛树 在预训练过程中,大模型通常学习的是如何预测下一个token(也就是将每个token的似然进行最大化),从而对大规模数据进行无损压缩。 其中, 是优化上述似然得到的模型参数。 作者发现,任何语言数据集都可以...