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大语言模型的能力边界与发展思考
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语言模型无法进行逆向知识有哪些信誉好的足球投注网站,除非知识以逆序出现在预训练数据中
PhysicsofLanguageModels:Part3.2,KnowledgeManipulation,Allen-ZhuZ.,LiY.,Arixv2023MeatAI/FAIRLabs
ChatGPTGPT-o1preview号称物理问答达到“博士:水平
ChatGPTGPT-o1preview似乎也不能很好的解决初中数学问题
•在GSM8K和MATH数据集问题的基础上,加⼊
了⼀些“陷阱”,构造了MathTrap数据集。
•改编后的题⽬很多时候没有定义明确的答案或者⽆
解,只有能够同时理解原题和“陷阱”所涉及知识,
才能找出其中的⽭盾点,发现“陷阱”所在。
•MathTrap_Public上,GPT-o1-preview的回答准
确率仅为24.3%
•MathTrap_Private上,GPT-o1-previewAPI的
测试准确率为38.0%,相⽐GPT-4API
的36.0%,⼏乎没有提升
为什么?
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从飞机发展史看AI发展的核心问题
11
ChatGPT为什么这么强?
ChatGPT基础理论对于技术发展至关重要
1903年12月17日,世界上第一架载人动力飞机首飞
ChatGPT为什么这么强?
ChatGPT同时期各种脑洞大开的“飞行器”
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ChatGPT莱特兄弟创造“飞行者一号”的历程
1890年代前期莱特兄弟就从新闻、杂志或者照片上看到了德国航空先驱奥托·李林达尔研制的动力滑翔机
1896年5月,塞缪尔·兰利成功试飞了一架蒸汽动力的无人飞机模型
莱特兄弟认为困扰航空先驱们的飞行难题有三点:机翼、发动机以及如何控制飞机
1899年7月,威尔伯·莱特制作了一架长5英尺,形似双翼飞机的箱型风筝用来测试翘曲机翼技术
莱特兄弟兄弟建造了风洞,为200多种不同翼弧的翼型完成了旋转臂测试(一种测量升力和空气阻力的早期
手段),并对其中的38种做了更详细的测试,同时也对广受认可的升力方程中的斯密顿系数提出了质疑,
当时已经被提出了100多年。
基于展弦比知识和更精确的斯密顿
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