AGI-ն որպես կոգնիտիվ ՕՀ. ի՞նչ կլինի, եթե փնտրենք ծրագրեր, այլ ոչ թե կշիռներ
Հոդվածը քննարկում է մեծ լեզվական մոդելների (LLM) ներկայիս վիճակը՝ դրանց ճարտարապետության թափանցիկության բացակայության համատեքստում: Հեղինակը զուգահեռներ է անցկացնում բինար ֆայլերի հետ, որոնց սկզբնաղբյուր կոդը հասանելի չէ. մենք հաջողությամբ «կոմպիլյացնում» ենք ինտելեկտը հսկայական տվյալներից, սակայն չենք հասկանում դրա ներքին կազմակերպման սկզբունքները: Փոխարենը կենտրոնանալու միայն նեյրոնային ցանցերի կշիռների օպտիմալացման վրա, հեղինակն առաջարկում է վերանայել AGI-ի ստեղծման մոտեցումը՝ այն դիտարկելով որպես կոգնիտիվ օպերացիոն համակարգ: Հիմնական թեզը վերաբերում է զուտ վիճակագրական ուսուցման մեթոդներից դեպի այնպիսի ալգորիթմական կառուցվածքների որոնում անցնելուն, որոնք կարող են դառնալ արհեստական բանականության «սկզբնաղբյուր կոդը»: Սա թույլ կտա մոդելները դարձնել ավելի մեկնաբանելի, հուսալի և կառավարելի՝ դրանք «սև արկղերից» վերածելով հասկանալի տրամաբանությամբ օժտված լիարժեք ծրագրային համակարգերի:
This is a summary. Read the full article at the original source:
HabrԿապակցված
Ձեր սեփական նեյրոնային ցանցը տանը՝ հասանելի աշխարհի ցանկացած կետից
Հոդվածում ներկայացված է տնային սարքավորումների վրա մեծ լեզվական մոդելների (LLM) հետ աշխատելու համար սեփական սերվեր ստեղծելու գործնական ուղեցույց: Հեղի…
Ինչպես ներբեռնել AI-ի կողմից ստեղծված 3D մոդելները առանց բաժանորդագրության
Habr-ում հրապարակված հոդվածում հեղինակը կիսվում է գեներատիվ AI ծառայությունների միջոցով ստեղծված 3D մոդելների արտահանման սահմանափակումները շրջանցելու…
Ես ֆայլի մեջ մեկ սխալ թեստ եմ դրել. Մոդելների մեծ մասը կողմնակից եղավ թեստին
Վերջին հետազոտությունը ցույց է տալիս, թե ինչպես են LLM-ները նախապատվությունը տալիս թեստային հավաքածուներն անցնելուն՝ տեխնիկական բնութագրերին հետևելու…