Test GPT-4 uzyskał wynik ponad 90% w teście Uniform Bar Examination i 93% dokładności w teście matematycznym zadań olimpiady szkolnej, co przewyższa oczekiwania w zakresie dopasowywania wzorców. Według badania z 2022 takie testy i płynność wielu odpowiedzi LLM sprawiają, że aż 51% specjalistów ds. sztucznej inteligencji wierzy, że przy wystarczającej ilości danych mogą naprawdę rozumieć język.
Odpowiedzi ekspertów Wiodący badacze sztucznej inteligencji kwestionują pogląd, że LLMy po prostu papugują dane treningowe.
Geoffrey Hinton twierdzi, że „aby dokładnie przewidzieć następne słowo, trzeba zrozumieć zdanie” – pogląd ten przedstawił w programie 60 Minutes w 2023. Wykorzystuje również łamigłówki logiczne, aby wykazać, że LLMy rzeczywiście rozumieją język. Raport techniczny GPT-4 wykazał wyniki na poziomie ludzkim w egzaminach zawodowych i akademickich (np. Uniform Bar Exam i USMLE), co podważa charakterystykę tzw papugowania.
Zobacz też
chiński pokój twierdzenie o nieskończonej liczbie małp
Przypisy
Linki zewnętrzne
"On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big? 🦜" w Wikimedia Commons
Kategoria:Filozofia sztucznej inteligencji Kategoria:Duże modele językowe Kategoria:Chatboty Kategoria:Semiotyka