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对话南洋理工大学安波教授:如何让大语言模型适应动态环境?丨IJAIRR

AI科技评论  · 公众号  ·  · 2024-07-18 18:23

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智能体实现AGI的自我超越,从与环境交互做起。 作者丨陈鹭伊 编辑丨岑峰 对人类越是简单的问题,大语言模型反而越难以做好? 尽管现在的大模型已经有能力冲击数学竞赛级别的题目,但在像“9.11和9.9谁大”这样的简单问题上仍然会翻船。而从推特上网友对问题的讨论中猜测,出现这种错误的原因可能是由于大模型以token的方式来理解文字,当9.11被拆成“9”、“.”和“11”三部分时,11确实比9大。 大语言模型(LLMs)在处理复杂问题时表现出色,但在一些看似简单的问题上却可能遇到困难——这种现象并不是因为模型本身的复杂性,而是由于模型与特定环境或任务之间的知识不对齐。此外,LLMs在生成文本时依赖于预测下一个单词的概率,这种机制可能导致它们生成与人类常识不符的结果。这是因为现有的模型通常侧重于语言的统计特性,而不 ………………………………

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