主要观点总结
一篇关于人工智能领域的报道，聚焦于LLM（大型语言模型）面临的基础计算瓶颈。文中提到了多篇论文指出，以GPT-4为代表的大型语言模型在某些任务上表现不佳，尤其是在组合性任务方面，因为Transformer架构存在根本性限制。这些研究引起了学术界和工业界的广泛讨论和关注。虽然存在争议和质疑，但也有研究人员尝试通过改进Transformer架构、使用嵌入技巧和思维链提示等方法来克服这些局限性。
关键观点总结
关键观点1: 报道背景及核心内容
报道引发了关于大型语言模型（LLM）性能的热议，特别是在处理组合性任务时的局限性。文章介绍了多篇论文的观点和实验结果，以及不同领域专家的看法和尝试的解决方案。
关键观点2: Transformer架构的限制
文中指出，Transformer架构在处理组合性任务时存在根本性限制。这些限制可能是由于Transformer缺乏组合能力导致的。当问题的复杂度超过模型的处理能力时，模型就会表现出局限性。
关键观点3: 不同解决方案的探讨
针对这些限制，研究人员正在尝试不同的解决方案，包括改进Transformer架构、使用嵌入技巧和思维链提示等。这些尝试的目的是帮助模型更好地处理复杂的组合性任务。
关键观点4: 彭炳辉的研究贡献
彭炳辉是加州大学伯克利分校的博士后研究员，他与导师一起研究了LLM为什么会产生幻觉并生成错误信息。他们提出了关于Transformer架构的数学限制的理论，并尝试通过研究和实验来验证这些理论。
关键观点5: 研究的实际应用前景
尽管研究人员在尝试克服大型语言模型的局限性方面取得了一些进展，但仍面临许多挑战和未知数。研究的实际应用前景尚不确定，需要更多的研究和创新来推动这一领域的发展。
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新智元报道 编辑：编辑部 HYZs 【新智元导读】 一篇报道，在AI圈掀起轩然大波。文中引用了近2年前的论文直击大模型死穴——Transformer触及天花板，却引来OpenAI研究科学家的紧急回应。 谁能想到，一篇于2023年发表的LLM论文，竟然在一年半之后又「火」了。 聊天机器人开始面临根本性的限制 论文中，来自Ai2、华盛顿大学等机构研究人员称，Transformer在组合能力上存在限制。 以基本的乘法为例，让「GPT-4」计算两个三位数的乘积，最初的正确率仅有59%。当乘数增加到4位数时，准确率直接暴降到4%。 论文地址：https://arxiv.org/abs/2305.18654 与此同时，Quanta Magazined还在报道中引用了曾是哥大博士的彭炳辉于2024发表的论文，去论证Transformer存在着根本性的限制。 论文地址：https://arxiv.org/abs/2402.08164 论文地址：https://arxiv.org/abs/2412.02975 一作彭炳辉和导师
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