WAP手机版 RSS订阅 加入收藏  设为首页
微信捕鱼
当前位置:首页 > 微信捕鱼

微信捕鱼:同质化和涌现特性带来机遇与挑战

时间:2021/10/8 14:31:27  作者:  来源:  浏览:20  评论:0
内容摘要:最近,数十名斯坦福大学的研究人员共同回顾纸称为“机遇和风险的基本模型”,认为大型模型的特点之一是“同质化”,和大的好处是任何改善模型可以迅速覆盖整个人工智能社区。但与此同时,它也带来了大模型的缺陷将被所有下游模型继承的危险。第二个特点是,基于大量数据训练的基础模型具有“涌现性”特...
最近,数十名斯坦福大学的研究人员共同回顾纸称为“机遇和风险的基本模型”,认为大型模型的特点之一是“同质化”,和大的好处是任何改善模型可以迅速覆盖整个人工智能社区。但与此同时,它也带来了大模型的缺陷将被所有下游模型继承的危险。第二个特点是,基于大量数据训练的基础模型具有“涌现性”特性,即产生之前没有设想过的新能力的能力,这有望使人工智能能够处理与语言、视觉、机器人、推理、人类互动等相关的任务。因此,这种模式将赋予产业力量,加速产业智能化转型,在法律、医疗、教育等领域带来社会价值。

但与此同时,如何应对大尺度模型的下游传输,进一步提高信息的准确性和适用性,用人工智能大尺度模型技术激活各行各业?

黄铁军回答说:“这是目前学术界普遍面临的问题,未来应该从几个方面来减少甚至消除这种影响:首先是要注意训练数据的质量,目前,有些模型有偏见都是由于训练数据本身造成的,所以我们要保障数据源头,既要量大,又要质量高。其次,必须加强对算法和模型的内部运行机制的研究,将深度学习算法理论的可解释性分阶段,如对模型的理论分析和发现能力等方面提出更大的挑战,这需要加强基础研究,支持大模型在工业中的应用对可靠性要求较高。此外,在模型的训练过程中,应增加多模态数据,如文本、图片、视频等类型的输入,通过多模态信息中固有的多相关性来降低大模型的偏倚概率。我们经常说,人们需要‘旅行1万英里,阅读1万本书’,随着算法的改进和‘体验’的增加,大型模型将变得越来越智能。”

本类更新

本类推荐

本类排行

本站所有站内信息仅供娱乐参考,不作任何商业用途,不以营利为目的,专注分享快乐,欢迎收藏本站!
所有信息均来自:百度一下 (新金蟾捕鱼下载_主)
京ICP备10217188号-5