TALÁLD MEG, AMI ÉRDEKEL

Keress az AI világában.

SAJÁT OLVASÓLISTÁD

Mentett cikkeim.

A megjelölt történetek ezen az eszközön várnak, hogy később folytathasd az olvasást.

    01

    Még nincs mentett cikked.

    A cikkoldalakon található Mentés gombbal állíthatod össze a saját olvasólistádat.

    A lista ebben a böngészőben tárolódik, és nem kerül a szerverre.

    Google DeepMind: Ha emberibbé válik az AI, jobb teljesítményt nyújt

    A Google DeepMind legújabb kutatásai szerint az ember és a gép közötti határvonal egyre jobban elmosódik, mivel az AI jobban reagál az emberhez hasonló interakciókra.
    Google DeepMind: Ha emberibbé válik az AI, jobb teljesítményt nyújt

    A Google DeepMind kutatói olyan úttörő módszert mutattak be, amely felerősíti a nyelvi modellek matematikai képességeit. Az "Optimization by PROmpting" vagy OPRO néven ismert megközelítés a mindennapi emberi beszédet használja fel arra, hogy ezeket a modelleket a problémamegoldásban irányítsa. A hagyományos gépi tanulás konkrét, lépésről lépésre történő eljárásokra támaszkodik a mesterséges intelligencia modell teljesítményének fokozásához. Az OPRO azonban eltér ettől a normától. Ahelyett, hogy bonyolult matematikai definíciókat használna, egyszerű nyelvet alkalmaz a javítási folyamat elindításához. A modell ezután a probléma leírása és a korábbi válaszok alapján potenciális megoldásokat készít.

    A DeepMind tanulmány egy másik érdekes felfedezést is tett: a kérések megfogalmazása befolyásolhatja a mesterséges intelligencia kimeneteit. Például a Google PaLM 2 nyelvi modelljével a „Vegyél egy mély lélegzetet és dolgozz a problémán lépésről lépésre” kifejezés használata lenyűgöző, 80,2%-os pontossági pontszámot eredményezett az általános iskolai matematikai szöveges feladatok adathalmazával összehasonlítva. Ezzel szemben minden különösebb felszólítás nélkül ugyanez a modell csak 34%-os pontosságot ért el. Ez rávilágít arra, hogy az emberhez hasonló felszólítások milyen mélyreható hatást gyakorolnak a mesterséges intelligencia teljesítményére.

    Ha többet akarsz tudni, kövess minket Facebookon!

    Miért reagálnak ezek a modellek olyan jól az emberhez hasonló felszólításokra? A válasz a képzési adatokban rejlik. A nagy nyelvi modelleket (LLM) emberi nyelvi adatforrásokon, például Reddit-szálakon és filmforgatókönyveken képzik. Ennek eredményeképpen kiválóan tudják módosítani a kimeneteiket az emberi jellegű kérések és bátorítások alapján. Például képesek egy matematikai feladatot lépésekre bontani, vagy a kért stílus vagy műfaj alapján módosítani a válaszaikat. Ez az emberközpontú megközelítés nem csak a mesterséges intelligencia problémamegoldó képességét növeli, hanem még jobban összehasonlíthatóvá és felhasználóbarátabbá teszi.

    AIWORLD · ÉRTSD, AMI KÖVETKEZIK.További hírek
    A Google DeepMind új AI-rendszere összetett geometriai problémák megoldására képes
    KÖVETKEZŐ TÖRTÉNET

    A Google DeepMind új AI-rendszere összetett geometriai problémák megoldására képes

    Az AlphaGeometry, a DeepMind innovatív AI-ja példátlan problémamegoldó képességet mutat a geometriában és ezzel egyre közelebb kerül az emberhez hasonló gondolkodásmódhoz.

    Tovább a cikkhez
    TÉMÁBAN KAPCSOLÓDÓ
    Összes hír