庆云古诗词

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谈谈对chatgpt语言模型的认识 chatgpt为什么能识别上下文

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谈谈对chatGPT的看法,谈谈对茶文化的理解,谈谈对差不多先生的看法,谈谈对茶的认识

人工智能的一个重要方面是人机交互智能,人机交互智能的核心在于机器对自然语言的理解,而机器翻译是衡量这种理解的标准与有效方式。 按照目前LLM的技术路线,仅仅靠计算概率能否产生人类式理解还是未知,但我们知道人类式理解是能够反语言形式概率的,这可以作为LLM是否理解语言的评估标准。

下面就是一个典型的反语言形式概率的翻译案例。 至今没看到哪个翻译系统能对下面这句话准确翻译: 北京市市长江大桥发表重要讲话。 但是 北京市市长李大桥发表重要讲话,都是能正常翻译的。 即使改为比“江”姓更小的姓氏,例如“楚”或“蔺”,也都是能正常翻译的。 下图是google翻译的截图 上面姓“江”的江大桥市长即使小学生都能理解的非常准确,因为人类式理解是能否轻松反语言形式概率的。而尝试google翻译,微软翻译,百度翻译等都不能准确翻译,即使最新的大型语言模型chatGPT也没有表现出任何明显的改善,不理解发表讲话的含义,还错误地纠错“北京市市”, 也要翻译为 “长江大桥”。 下图是ChatGPT问答的截图 从贝叶斯统计来讲,尽管全国”江”姓也有几百万,但要想让系统自动纠正 “长江大桥” 的巨大权重的确是不容易的,需要理解上下文才能做到,而各种深度学习技术在反概率的上下文理解上还没有显现出任何能力,AGI就更遥远了。

还可以设计各种反概率的测试用例,只要是需求和问题中含有反概率时GPT就一定会出错。这是因为基于概率计算的GPT只能做出概率式理解。

语言是形式与思想的交融,目前的机器学习模型包括大语言模型能力仍局限于形式语言方面,而这些能力的形塑基础就是语言形式的频率和概率。 语言形式只包含给定语言规则和模式的知识,语言功能则需要在现实世界中理解和使用语言所需的一系列认知,这些认知涵盖了几乎所有的人类思想领域,如形式推理、世界知识、情态建模和社会认知。 ?

基于语言形式的概率计算能产生人类式的理解吗?这在今天已经完全成为了一门实验科学。 ? 最后,希望2023年LLM能反概率理解一个句子内的上下文,在这之前,所有在语言形式概率之内的上下文理解都可能是假象。



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