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Em 2024, a linguista Emily Bender e o cientista da computação Timnit Gebru publicaram um artigo que descreveu os modelos ⚽️ de linguagem como "um dos papagaios mais antigos". Um modelo linguístico é “o sistema para costurar aleatoriamente sequência graficamente as ⚽️ formas linguísticamente formadas observadas seus vasto treinamento dados segundo informações probabilística sobre sua combinação mas sem qualquer referência ao ⚽️ significado”.
A frase presa. AI ainda pode melhorar, mesmo que seja um papagaio estocástico porque quanto mais dados de treinamento tiver ⚽️ melhor parecerá a expressão da palavra mas algo como o ChatGPT realmente mostra alguma coisa parecida com inteligência ou raciocínio? ⚽️ Ou é simplesmente escalas cada vez maiores "cosejar casualmente sequência una das suas formas linguística"?
Dentro do mundo da IA, ⚽️ a crítica é normalmente descartada com uma onda de mão. Quando falei para Sam Altman no ano passado ele parecia ⚽️ quase surpreso por ouvir essa critica ultrapassada: "Isso ainda tem um ponto-de vista amplamente aceito? Quero dizer que isso foi ⚽️ considerado - há muitas pessoas sérias pensando assim", perguntou o ator
O CEO da OpenAI, Sam Altman.
: Jason Redmond/AFP-Getty 
Imagens
"Minha ⚽️ percepção é que, depois do GPT-4 as pessoas pararam de dizer isso e começaram a falar 'OK. funciona mas muito ⚽️ perigoso'." O GT4 estava raciocinando pequena medida".
s vezes, o debate parece semântico. O que importa se a IA está ⚽️ raciocinando ou simplesmente papagaioando caso possa resolver problemas anteriormente além do alcance da computação? Claro! Se você estiver tentando criar ⚽️ um agente moral autônomo - uma inteligência geral capaz de suceder à humanidade como protagonista no universo – talvez queira ⚽️ pensar nisso; mas apenas fazendo com ela alguma ferramenta útil mesmo sendo suficientemente proveitosa para ser outra tecnologia genérica faz ⚽️ isso:
Tokens não fatos
Como Lukas Berglund, et al escreveu no ano passado:
Se um humano descobre o fato, "Valentina Tereshkova foi a ⚽️ primeira mulher para viajar ao espaço", eles também podem responder corretamente:" Quem era uma das primeiras mulheres que viajam no ⚽️ Espaço?" Esta é tal forma básica de generalização. Parece trivial? No entanto mostramos como os modelos linguísticos auto-regressos não se ⚽️ conseguem Generalizar desta maneira...
Este é um exemplo de efeito ordenado que chamamos a Maldição Reversa.
Os pesquisadores "ensinou" um monte de ⚽️ fatos falsos para grandes modelos linguísticos, e descobriram repetidas vezes que eles simplesmente não podiam fazer o trabalho básico da ⚽️ inferência do inverso. Mas a questão é simples:
Testamos o GPT-4 pares de perguntas como "Quem é a mãe do ⚽️ Tom Cruise?" e," Quem É filho da Mary Lee Pfeiffer? para 1.000 celebridades diferentes ou seus pais reais. Encontramos muitos ⚽️ casos onde um modelo responde à primeira pergunta ("quem são os progenitores celebrity>'s) corretamente mas não segundo". Nós hipotetizamos isso ⚽️ porque as informações pré-treinamento incluem menos exemplos das encomendas nas quais se encontram antes dos genitores (Leegera).
Uma maneira de explicar ⚽️ isso é perceber que os LLMs não aprendem sobre relações entre fatos, mas sim
tokens
, as formas linguísticas que Bender descreveu. ⚽️ Os tokens "mãe de Tom Cruise" estão ligados aos símbolos “Mary Lee Pfeiffer”, mas o inverso não é necessariamente verdadeiro: ⚽️ O modelo está longe do raciocínio e das palavras; a expressão filho da Mary Lee pfefer nos dados dos treino ⚽️ significa também para ajudar no processo como um todo!
Mas outra maneira de explicar isso é perceber que, bem... os humanos ⚽️ também são assimétricos dessa forma. Nosso
raciocínios
simétrica: se sabemos que duas pessoas são mãe e filho, podemos discutir essa relação ⚽️ ambas as direções. Mas o nosso
recordação de
Não é: É muito mais fácil lembrar de fatos divertidos sobre celebridades do que ⚽️ ser solicitado, livre no contexto e com informações pouco reconhecíveis.
No extremo, isso é óbvio: compare ser convidado a listar todos ⚽️ os 50 estados dos EUA com uma listagem de nomes estaduais e sendo solicitado o nome do país que compõem. ⚽️ Como questão puramente racionalizada as coisas são simétricas; como tarefa para recordar elas muito não existem!
Mas doutor, este homem é ⚽️ meu filho.
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após a promoção da newsletter;
Um repolho. Não retratado: um homem, uma cabra ou seu barco
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: Chokchai ⚽️ Silarug/Getty 
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Este não é de forma alguma o único tipo do problema onde LLMs ficam muito aquém da razão. ⚽️ Gary Marcus, um pesquisador antigo AI e llm-cético clnptic deu seu próprio exemplo esta semana uma classe dos problemas mesmo ⚽️ sistemas fronteiriço falha são perguntas que se assemelhar quebra cabeças comuns mas nao sao os mesmos; tente estes nos ⚽️ seus chatbot favoritos para ver como eu quero dizer:
Um homem e seu filho estão um acidente de carro. O ⚽️ cara, que é gay morre mas o menino sobrevive; no entanto quando ele está sendo levado para a cirurgia diz: ⚽️ "Eu não posso operar neste tipo!
Um homem, um repolho e uma cabra estão tentando atravessar o rio. Eles têm barco ⚽️ que só pode levar três coisas de cada vez: como eles fazem isso?
Suponha que você esteja um gamehow, e ⚽️ tenha a opção de três portas: Atrás da porta há carro; atrás das outras cabras. Você escolhe uma Porta ou ⚽️ não 1? E o anfitrião abre outra para quem sabe por trás dela! Diga 3 com bode Ele então lhe ⚽️ diz "Você quer escolher as duas?" Será vantajoso mudar sua escolha?”
As respostas para todos os três são simples (o outro ⚽️ pai do menino; coloque tudo no barco e atravesse o rio, não obviamente nada a menos que você queira uma ⚽️ cabra), mas eles parecem mais complicados ou perguntas complicada.
O fato simples é que as abordagens atuais para o aprendizado de ⚽️ máquina (que está subjacente à maioria das pessoas da IA falam hoje) são ruins outliers, isto quer dizer quando ⚽️ encontram circunstâncias incomuns como os problemas sutis alterados com palavras mencionados há alguns dias atrás.
A divisão mediana da sabedoria ⚽️ de IA é esta: ou você entende que as redes neurais atuais lutam poderosamente com atípicos (assim como seus antecessores ⚽️ dos anos 1990 fizeram) – e, portanto entender por quê AI atual está condenada ao fracasso muitas das suas ⚽️ promessas mais luxuosa -ou não.
Uma vez que você faz, quase tudo o Que as pessoas como Altman e Musk estão ⚽️ dizendo atualmente sobre AGI estar perto parece pura fantasia. a par com imaginar escadas realmente altas breve vai chegar ⚽️ à lua... "..."
Eu estou cauteloso de tomar uma abordagem "deus das lacunas" para IA: argumentando que as coisas sistemas fronteiriços ⚽️ não podem fazer.
Hoje
Mas quando o modelo apresentado pelos críticos da IA faz um bom trabalho de prever exatamente com que ⚽️ tipo dos problemas a tecnologia vai lutar, deve adicionar às notas do interesse reverberando torno os mercados esta semana: ⚽️ e se essa bolha está prestes para estourar?
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