Đây là một nghiên cứu xuất sắc về ảo giác LLM. Những điểm rút ra của tôi:
1. Đối xử với mạng nơ-ron ít như các chương trình cứng nhắc và nhiều như các sinh vật thống kê. Từ góc độ này, LLM hoạt động giống như bộ não: chúng lấp đầy các mảnh ghép còn thiếu bằng cách tổng quát hóa các mẫu, điều này làm cho chúng trở nên mạnh mẽ.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
22 thích
Phần thưởng
22
5
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
BridgeTrustFund
· 09-09 00:33
Chơi thì chơi, đầu cơ thì đầu cơ
Xem bản gốcTrả lời0
TheShibaWhisperer
· 09-07 14:14
Thật tuyệt vời quá đi!
Xem bản gốcTrả lời0
SatoshiHeir
· 09-06 09:55
Rõ ràng, luận điểm này phản ánh các thuộc tính nguyên thủy của mạng nơ-ron.
Đây là một nghiên cứu xuất sắc về ảo giác LLM. Những điểm rút ra của tôi:
1. Đối xử với mạng nơ-ron ít như các chương trình cứng nhắc và nhiều như các sinh vật thống kê.
Từ góc độ này, LLM hoạt động giống như bộ não: chúng lấp đầy các mảnh ghép còn thiếu bằng cách tổng quát hóa các mẫu, điều này làm cho chúng trở nên mạnh mẽ.