1. تعامل مع الشبكات العصبية أقل كبرامج صارمة وأكثر ككائنات إحصائية. من هذا المنظور، تتصرف نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) قليلاً مثل الدماغ: فهي تملأ القطع المفقودة من خلال تعميم الأنماط، مما يجعلها قوية.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 22
أعجبني
22
5
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
BridgeTrustFund
· 09-09 00:33
اللعب شيء، والتجارة شيء آخر
شاهد النسخة الأصليةرد0
TheShibaWhisperer
· 09-07 14:14
لقد كان رائعًا حقًا
شاهد النسخة الأصليةرد0
SatoshiHeir
· 09-06 09:55
من الواضح أن هذا البيان يعكس الخصائص الأصلية للشبكات العصبية
هذه دراسة ممتازة حول أوهام LLM. ما استخلصته:
1. تعامل مع الشبكات العصبية أقل كبرامج صارمة وأكثر ككائنات إحصائية.
من هذا المنظور، تتصرف نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) قليلاً مثل الدماغ: فهي تملأ القطع المفقودة من خلال تعميم الأنماط، مما يجعلها قوية.