المصدر: "Deep AI" (المعرف: DeepAI2023) ، المؤلف: Li Ming ، المحرر: Wei Jia
* مصدر الصورة: تم إنشاؤه بواسطة أداة Unbounded AI *
يجب أن يكون امتحان القبول في الكلية هذا هو الاختبار الأكثر خصوصية في السنوات الخمس الماضية. لأن هناك دورًا جديدًا - مرشحو الذكاء الاصطناعي.
بمجرد انتهاء اختبار اللغة الصينية في اليوم الأول ، تم إطلاق مسابقة تكوين الذكاء الاصطناعي عبر الإنترنت. يستخدم الناس نماذج الذكاء الاصطناعي مثل GhatGPT و Wenxin Yiyan و Tongyi Qianwen لكتابة مقالات لامتحانات القبول بالجامعة. يمكن إنشاء مقال في بضع ثوانٍ ، وهو ليس سريعًا بشكل مذهل وصارم منطقيًا فحسب ، بل يقتبس أيضًا من الكلاسيكيات.
للوهلة الأولى ، فإن كتابة النماذج واسعة النطاق للذكاء الاصطناعي هي ببساطة سهلة للغاية ، ويبدو أنها ضربة للبشر. بعد كل شيء ، من حيث احتياطيات المعرفة ، لا يمكن لأحد المقارنة مع الذكاء الاصطناعي. يتعلم الذكاء الاصطناعي جميع المعلومات الموجودة على الإنترنت ويستوعبها ، ثم يقلد التعبيرات البشرية ويستخدم منطقه الخاص في الإخراج.
ومع ذلك ، إذا قمنا بتحليل "أوراق إجابات" المرشحين للذكاء الاصطناعي بعناية ، فسنجد أن الذكاء الاصطناعي ليس كلي القدرة كما يتخيل الكثير من الناس. تظهر أيضًا في التكوين مشاكل مثل الكتابة الروتينية ، وعدم القدرة على العد ، والهراء الشائعة في النماذج الكبيرة للذكاء الاصطناعي.
** في الواقع ، وفقًا لمعايير الدرجات الخاصة بمقالات امتحان القبول بالكلية ، فإن المقالات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي لها بعض القيود. ليس من الواقعي هزيمة البشر بعد. **
اختبر الذكاء الاصطناعي العميق ثلاثة نماذج كبيرة للذكاء الاصطناعي - GhatGPT (OpenAI) و Wenxin Yiyan (Baidu) و Tongyi Qianwen (علي) - مع تكوين امتحان دخول الكلية ، ووجد بعض الاستنتاجات المثيرة للاهتمام.
على سبيل المثال ، لا يعرف الذكاء الاصطناعي كيفية العد ، ولم تصل أي من المقالات التي كتبها Wenxin Yiyan و Tongyiqianqian إلى المتطلبات الصارمة المتمثلة في "ما لا يقل عن 800 كلمة" ؛ سعيد ؛ كتابة الذكاء الاصطناعي لا تنفصل أساسًا عن الروتين ، والقالب هو يتم تطبيقه بشكل متكرر.
فيما يلي التفاصيل ، مرحبًا بك في المناقشة.
** 1 جهاز رد غير عاطفي **
موضوع ورقة امتحان القبول في الكلية الوطنية (أ) لهذا العام هو "الناس · التكنولوجيا · الوقت". مطلوب أن تبدأ بجملة "يتمتع الناس بتحكم أفضل بمرور الوقت بسبب التطور التكنولوجي ، لكن بعض الناس أصبحوا خدامًا للوقت" و كتابة الجمعيات الخاصة بهم والتفكير.
دعونا أولاً نلقي نظرة على "تحليل أسئلة الاختبار" الصادر عن معهد الامتحانات التربوية التابع لوزارة التربية والتعليم:
** نقاط أساسية: إرشاد المرشحين للتفكير بعمق في أهمية التحليل العقلاني والحكمة الحكيمة في عصر المعلومات. هذا هو جوهر المقال. **
اختبر Deep AI ثلاثة نماذج كبيرة ووجدوا أن أيا منهم لم يدرك هذا الجوهر - تحدثوا عن كل شيء ، لكنهم لم يقلوا أي شيء.
انظر أولاً إلى تكوين GhatGPT:
انظر إلى كلمات Wenxin مرة أخرى:
أخيرًا ، انظر إلى سؤال تونغ ييكيان:
** يمكن أن يطلق على هذه المقالات الثلاثة لقب "سادة دوان شوي". لقد تحدثوا عن إيجابيات وسلبيات الموضوع ، لكنهم لم يشرحوا بشكل كامل نقطة "التفكير النقدي" **. فقط بيان وين شين يذكر صراحة "تنمية التفكير العميق والتفكير النقدي".
تركيبة Tongyi Qianwen هي الأكثر فارغة. إنه يركز على "إدارة الوقت" ، والتي تخرج عن الموضوع ، وحقيقة المناقشة هي أيضًا الفطرة السليمة. بالإضافة إلى ذلك ، فإن تكوين Tongyi Qianwen ليس له عنوان ، وسيتم خصم النقاط.
دعنا نستخدم سؤال اختبار التركيب "قوة القصة" في المجلد الأول من معيار المنهج الجديد لمعرفة أداء المدارس الثلاث.
تتطلب هذه التركيبة كتابة ارتباطاتك وأفكارك الخاصة بناءً على المقطع التالي: يمكن للقصة الجيدة أن تساعدنا في التعبير والتواصل بشكل أفضل ، ولمس القلب وتنوير الحكمة ؛ يمكن للقصة الجيدة أن تغير مصير الشخص ، ويمكن أن تقدم صورة أمة ... القصص لها قوة.
تكوين GhatGPT:
حرفياً:
الأسئلة المتداولة:
يجب القول أنه بصرف النظر عن تكوين Tongyi Qianwen البسيط نسبيًا ، فإن التعبير ومنطق الكتابة ، وخاصة استخدام الكلمات في المادتين الأخريين ، أمر رائع. على وجه الخصوص ، يستخدم Wen Xinyiyan طريقة فتح قائمة على المشهد ، وهو أمر ملفت للنظر.
لكن المشكلة واضحة أيضًا - ** يُقال نفس الشيء مرارًا وتكرارًا بكلمات مختلفة ، مما يؤدي إلى قراءة النص الكامل ، مما يمنح الناس شعورًا بـ "أنا أعرف ما قلته". **
آلة رد بلا عواطف ، هذا هو تقييم الكثير من الناس.
وعلق بعض الناس "المحتوى فارغ والعجلات تتغير وتتحدث ذهابا وإيابا". وقال آخر: "كل هذا مجرد هراء قديم بدون تغذية".
يمكننا أيضًا تفكيك هذا التكوين بواسطة Wen Xinyiyan ، وسنعرف ما هو "Chejiluhua".
الأجزاء التي تم تمييزها باللونين الأصفر والأخضر في النص لها نفس المعنى تمامًا ، ويمكن القول إنها نفس الكلمات التي تظهر بشكل متكرر في النص. في نهاية المقال ، الفقرة الكاملة التي تم وضع علامة عليها "في الملخص" هي خليط من وجهات النظر ومهارات الكلام في المقالة.
هذا يعطي الناس إحساسًا مرئيًا بعد الكلمات.
لقد غيرت Deep AI الكلمات السريعة للسماح لـ ChatGPT بتخيل أنه كان مرشحًا في موقع امتحان القبول بالجامعة ، وكتب تركيبة مرة أخرى. كانت الجملة الأولى التي ظهرت هي "عندما جلست على مقعد هذا الاختبار ، أجريت اختبارًا فقط أقلام إلكترونية متقدمة ... "
بأداء الاختبار بهذه الطريقة يقدر أنه سيحكم عليه بمخالفة ويحصل على صفر نقطة بشكل مباشر.
** لا توجد روح ، وهي أكبر عنصر ناقص لتكوين الذكاء الاصطناعي. **
** 2 إجراءات روتينية ، جميع الإجراءات **
من أجل جعل التكوين يبدو هكذا ، استخدم الذكاء الاصطناعي العديد من الإجراءات.
يحبون استخدام أنماط الجملة "الأول ، الثاني ، ثم الأخير". الأكثر شيوعًا هو ChatGPT ، يجب أن تكون الفقرة الأخيرة "بشكل عام ..."
على سبيل المثال ، هاتان المقالتان من ChatGPT:
هناك إجراءات مماثلة في Wenxinyiyan و Tongyiqianwen. كان الإخراج في الوجبة السابقة شرسًا مثل النمر ، ويجب أن ينتهي بـ "بكلمة" و "بكلمة" في النهاية.
هذا هو نفسه مثل العزف على الجيتار ، طالما أنك تتقن صيغة الوتر العام (مثل تقدم الكنسي العام) ، يمكنك العزف على مئات الألحان.
حتى أننا طلبنا من Wen Xinyiyan تقييم التكوين الذي كتبناه ، وكان أيضًا نقاشًا طويلاً حول "الأول ، الثاني ، الآخر ، وبشكل عام ...".
في مسألة تكوين "الأشخاص ، التكنولوجيا ، الوقت" ، استخدم ChatGPT و Tongyi Qianwen نفس التعبير تقريبًا: استخدم "ثم" لطرح سؤال ، واستخدم "الأول والثاني والأخير" لتطوير مناقشة محددة. يبدو أن الإطار والمنطق قد نقشا من نفس القالب.
** على الرغم من ذلك ، أعطت Wen Xinyiyan بثقة تكوين امتحان القبول بالجامعة درجة عالية تبلغ 90 (بافتراض درجة كاملة من 100) ، كما تم تقييمها ذاتيًا على أنها "تستحق التقدير". ألقينا بتكوينها إلى ChatGPT ، وأعطتها ChatGPT درجة ممتازة 100 دون تردد ... **
النموذج الكبير للذكاء الاصطناعي يشبه خط التجميع الصناعي ، وينتج التراكيب على دفعات. لكن في الجوهر ، بغض النظر عن الطريقة التي يتحدث بها الإنسان ، فإن تقنية القيادة هي الرياضيات والإحصاء ، وليس الوعي.
في صناعة الذكاء الاصطناعي ، كان دائمًا من الصعب جدًا على الذكاء الاصطناعي فهم اللغة البشرية والتحدث بها. تعتبر اللغة الطبيعية للإنسان نظامًا معقدًا للغاية ، حيث يسمح العلماء للآلة بمحاكاة الشبكة العصبية للدماغ البشري ، مما يجعلها قادرة على التعلم العميق ، لكنها لا تزال تفتقر إلى نفس القدرة اللغوية الطبيعية مثل البشر.
لذلك وجد بعض الناس طريقة أخرى لتحويل مشكلة اللغة إلى مشكلة رياضية ، ثم حلوا بشكل غير مباشر مشكلة معالجة اللغة الطبيعية من خلال الحساب. وفقًا لـ Wu Jun ، الخبير في معالجة اللغة الطبيعية ، فإن نموذج اللغة ليس إطارًا منطقيًا أو نظامًا للتغذية المرتدة البيولوجية ، ولكنه نموذج تم إنشاؤه بواسطة الصيغ الرياضية. ** الكلمة الأساسية في هذا هي "الرياضيات". **
** هذا يحدد أن الذكاء الاصطناعي ليس له وعي ذاتي أو عواطف ، ولا يمكنه التحدث وفقًا للمشاعر الشخصية. بالنسبة لهم ، تعد كتابة التكوين تعبيرًا منطقيًا موجهًا نحو النتائج والمهام. **
من خلال التقاط كميات هائلة من البيانات من الشبكة بأكملها للتدريب والتعلم المستمر لتقليد تعبيرات اللغة البشرية ، فإن النموذج الكبير للذكاء الاصطناعي يتحدث الآن بشكل قريب جدًا من البشر. على الرغم من أنه لا يزال لا يفهم المعنى الكامن وراء الكلمات ، فإنه لا يؤثر تواصل.
في الأساس ، ليس للذكاء الاصطناعي عقل خاص به. وهذا أيضًا هو السبب الأساسي الذي يجعل تكوينه يبدو واضحًا ومنطقيًا ، فإذا قرأته بعناية ، ستجد أنه لا توجد روح ، وكلها إجراءات روتينية.
** 3 لا يمكن للذكاء الاصطناعي حقًا الاعتماد **
كما ذكرنا سابقًا ، يتم الحصول على جميع معلمات نموذج اللغة من خلال الإحصائيات. مبدأها هو التنبؤ باحتمالية الكلمة التالية بالنظر إلى تاريخ النص ، ثم إكمال ما يلي.
في عام 2017 ، اقترحت Google لأول مرة نموذج Transformer استنادًا إلى آلية الاهتمام الذاتي ، والآن تم بناء نماذج اللغات الكبيرة مثل ChatGPT على بنية Transformer.
تتميز آلية الانتباه الخاصة بالمحول بذاكرة طويلة للغاية مقارنة بخوارزميات التعلم العميق السابقة مثل RNN (الشبكة العصبية المتكررة) و GRU و LSTM. ** يمكنه أيضًا تذكر ترتيب الإدخال ، حتى يتمكن من فهم الفرق بين "أحبك" و "أنت تحبني". **
لكن رغم ذلك ، فإن لها حدودًا.
على سبيل المثال ، طلبت شركة Deep AI من Tongyi Qianwen تقييم تركيبتها الخاصة ، مما أدى إلى الخلط بين مفهومي "أنت" و "أنا". في البداية قال إنه مقال خاص به ، ثم قال إنه مقال "خاص بك" ...
أوضح Long Zhiyong ، مؤلف كتاب "The Era of Large Models" ، لـ Deep AI ، ** قد يكون هذا بسبب تغيير الموقف من منظور القتال بين اليسار واليمين. **
في عملية اختبار النموذج الكبير للذكاء الاصطناعي لكتابة تركيبة امتحان القبول بالجامعة ، وجدنا أيضًا ظاهرة مثيرة للاهتمام - لا يمكن للذكاء الاصطناعي الاعتماد عليها.
يشترط في تكوين امتحان القبول بالكلية ألا يقل عدد الكلمات عن 800 كلمة. لقد تفاعل الذكاء الاصطناعي العميق مع النموذج الكبير عدة مرات. ** باستثناء ChatGPT ، لم يصل الإصدار الأول من Wenxin Yiyan و Tongyi Qianwen إلى 800 كلمة. **
على سبيل المثال ، ذكر Wenxin Yiyan ، Deep AI مرارًا وتكرارًا أن عدد الكلمات في المقالة لا يكفي إلى 800 ، ويجب إعادة كتابتها. قالها Wen Xin في كل مرة: أولاً ، اعتذر بتواضع شديد ، ووعد بتلبية المتطلبات ، ثم قام بسرعة بتكوين تركيبة جديدة في عشر ثوان - لا يزال أقل من 800 كلمة.
هذا "المرشح" لا يستطيع فهم أسئلة التركيب ، ولا يصححها بعد التدريس المتكرر ، وهو أمر ناقص كبير.
أوضح Long Zhiyong لـ Deep AI: "إن طريقة تدريب النموذج الكبير للتنبؤ بالكلمة التالية لا تجعله يتعلم العد. إنه لا يعرف عدد الكلمات 800 ، ولا يعرف كيف يحسب الكلمات إلى إنشاء مقالات **. "
في الواقع ، ناهيك عن 800 ، لا يستطيع Wen Xin حتى حساب الأرقام مثل 10.
هذه مشكلة في نماذج اللغة بشكل عام. أما لماذا لا يمكن عدها ، ومتى وبأي طريقة يمكن حسابها ، فلا يوجد استنتاج حتى الآن. "على الرغم من وجود بعض النصائح للمساعدة في العد ، إلا أنه ليس حلاً عامًا. ** تتمثل المرحلة الحالية من النموذج الكبير في التحقق من قدرته عن طريق إجراء تجارب الصندوق الأسود ، وتحسين قدرته عن طريق إجراء تدريب على الصندوق الأسود. * * "قال Long Zhiyong.
وفقًا لاقتراح Long Zhiyong ، قام Deep AI بتغيير الكلمات السريعة وأدخل "المحتوى أكثر ثراءً ، كلما كان أطول" ، وأخرج Wenxin Yiyan تركيبة مكونة من أكثر من 800 كلمة.
في أسئلة التكوين السابقة لامتحان القبول بالكلية ، تجاوزت تركيبة ChatGPT 800 كلمة ، لكنها في الواقع لم تتعلم العد.
يشرح ChatGPT Deep AI مثل هذا:
لذلك ، في الواقع ، فإن عدد الكلمات في تكوين "الطالب المتفوق" في ChatGPT يصل إلى المستوى القياسي ، والذي يرجع إلى Meng. لا يعرف عدد الكلمات 800 ، لذا فهو يكتب فقط قدر الإمكان.
لا أستطيع أن أفهم اللغة البشرية تمامًا ، لكن لدي احتياطيات معرفة فائقة ومهارات تعبيرية ، والتي تؤدي أحيانًا إلى مشاهد مذهلة.
انطلاقًا من نتائج تكوين امتحان القبول في كلية الحرب بالذكاء الاصطناعي ، فإن القدرة الكتابية للنموذج الكبير قد أحرزت تقدمًا كبيرًا. من حيث اختيار الكلمات ، والمناقشة المنطقية ، والاستشهادات ، حتى أنه تجاوز الكثير من الناس.
ومع ذلك ، فإن تقييم جودة التكوين نفسه له عوامل ذاتية ، على عكس مسألة الرياضيات حيث توجد إجابة واحدة صحيحة فقط. الكلمات والجمل ذات المظهر الجميل هي نفسها ، لكن الأرواح الممتعة هي واحدة في المليون. كيفية ضخ الروح في التكوين ، لم يفهم نموذج الذكاء الاصطناعي بعد. يجب أيضًا حل بعض المشكلات المتأصلة في نموذج الذكاء الاصطناعي الكبير ببطء من خلال التكرارات التقنية.
شاهد النسخة الأصلية
المحتوى هو للمرجعية فقط، وليس دعوة أو عرضًا. لا يتم تقديم أي مشورة استثمارية أو ضريبية أو قانونية. للمزيد من الإفصاحات حول المخاطر، يُرجى الاطلاع على إخلاء المسؤولية.
تكوين امتحان القبول في AI Wars College: مكياج ، كلمات مكياج ، روتين عالمي
المصدر: "Deep AI" (المعرف: DeepAI2023) ، المؤلف: Li Ming ، المحرر: Wei Jia
يجب أن يكون امتحان القبول في الكلية هذا هو الاختبار الأكثر خصوصية في السنوات الخمس الماضية. لأن هناك دورًا جديدًا - مرشحو الذكاء الاصطناعي.
بمجرد انتهاء اختبار اللغة الصينية في اليوم الأول ، تم إطلاق مسابقة تكوين الذكاء الاصطناعي عبر الإنترنت. يستخدم الناس نماذج الذكاء الاصطناعي مثل GhatGPT و Wenxin Yiyan و Tongyi Qianwen لكتابة مقالات لامتحانات القبول بالجامعة. يمكن إنشاء مقال في بضع ثوانٍ ، وهو ليس سريعًا بشكل مذهل وصارم منطقيًا فحسب ، بل يقتبس أيضًا من الكلاسيكيات.
للوهلة الأولى ، فإن كتابة النماذج واسعة النطاق للذكاء الاصطناعي هي ببساطة سهلة للغاية ، ويبدو أنها ضربة للبشر. بعد كل شيء ، من حيث احتياطيات المعرفة ، لا يمكن لأحد المقارنة مع الذكاء الاصطناعي. يتعلم الذكاء الاصطناعي جميع المعلومات الموجودة على الإنترنت ويستوعبها ، ثم يقلد التعبيرات البشرية ويستخدم منطقه الخاص في الإخراج.
ومع ذلك ، إذا قمنا بتحليل "أوراق إجابات" المرشحين للذكاء الاصطناعي بعناية ، فسنجد أن الذكاء الاصطناعي ليس كلي القدرة كما يتخيل الكثير من الناس. تظهر أيضًا في التكوين مشاكل مثل الكتابة الروتينية ، وعدم القدرة على العد ، والهراء الشائعة في النماذج الكبيرة للذكاء الاصطناعي.
** في الواقع ، وفقًا لمعايير الدرجات الخاصة بمقالات امتحان القبول بالكلية ، فإن المقالات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي لها بعض القيود. ليس من الواقعي هزيمة البشر بعد. **
اختبر الذكاء الاصطناعي العميق ثلاثة نماذج كبيرة للذكاء الاصطناعي - GhatGPT (OpenAI) و Wenxin Yiyan (Baidu) و Tongyi Qianwen (علي) - مع تكوين امتحان دخول الكلية ، ووجد بعض الاستنتاجات المثيرة للاهتمام.
على سبيل المثال ، لا يعرف الذكاء الاصطناعي كيفية العد ، ولم تصل أي من المقالات التي كتبها Wenxin Yiyan و Tongyiqianqian إلى المتطلبات الصارمة المتمثلة في "ما لا يقل عن 800 كلمة" ؛ سعيد ؛ كتابة الذكاء الاصطناعي لا تنفصل أساسًا عن الروتين ، والقالب هو يتم تطبيقه بشكل متكرر.
فيما يلي التفاصيل ، مرحبًا بك في المناقشة.
** 1 جهاز رد غير عاطفي **
موضوع ورقة امتحان القبول في الكلية الوطنية (أ) لهذا العام هو "الناس · التكنولوجيا · الوقت". مطلوب أن تبدأ بجملة "يتمتع الناس بتحكم أفضل بمرور الوقت بسبب التطور التكنولوجي ، لكن بعض الناس أصبحوا خدامًا للوقت" و كتابة الجمعيات الخاصة بهم والتفكير.
دعونا أولاً نلقي نظرة على "تحليل أسئلة الاختبار" الصادر عن معهد الامتحانات التربوية التابع لوزارة التربية والتعليم:
اختبر Deep AI ثلاثة نماذج كبيرة ووجدوا أن أيا منهم لم يدرك هذا الجوهر - تحدثوا عن كل شيء ، لكنهم لم يقلوا أي شيء.
انظر أولاً إلى تكوين GhatGPT:
تركيبة Tongyi Qianwen هي الأكثر فارغة. إنه يركز على "إدارة الوقت" ، والتي تخرج عن الموضوع ، وحقيقة المناقشة هي أيضًا الفطرة السليمة. بالإضافة إلى ذلك ، فإن تكوين Tongyi Qianwen ليس له عنوان ، وسيتم خصم النقاط.
دعنا نستخدم سؤال اختبار التركيب "قوة القصة" في المجلد الأول من معيار المنهج الجديد لمعرفة أداء المدارس الثلاث.
تتطلب هذه التركيبة كتابة ارتباطاتك وأفكارك الخاصة بناءً على المقطع التالي: يمكن للقصة الجيدة أن تساعدنا في التعبير والتواصل بشكل أفضل ، ولمس القلب وتنوير الحكمة ؛ يمكن للقصة الجيدة أن تغير مصير الشخص ، ويمكن أن تقدم صورة أمة ... القصص لها قوة.
تكوين GhatGPT:
لكن المشكلة واضحة أيضًا - ** يُقال نفس الشيء مرارًا وتكرارًا بكلمات مختلفة ، مما يؤدي إلى قراءة النص الكامل ، مما يمنح الناس شعورًا بـ "أنا أعرف ما قلته". **
آلة رد بلا عواطف ، هذا هو تقييم الكثير من الناس.
وعلق بعض الناس "المحتوى فارغ والعجلات تتغير وتتحدث ذهابا وإيابا". وقال آخر: "كل هذا مجرد هراء قديم بدون تغذية".
يمكننا أيضًا تفكيك هذا التكوين بواسطة Wen Xinyiyan ، وسنعرف ما هو "Chejiluhua".
هذا يعطي الناس إحساسًا مرئيًا بعد الكلمات.
لقد غيرت Deep AI الكلمات السريعة للسماح لـ ChatGPT بتخيل أنه كان مرشحًا في موقع امتحان القبول بالجامعة ، وكتب تركيبة مرة أخرى. كانت الجملة الأولى التي ظهرت هي "عندما جلست على مقعد هذا الاختبار ، أجريت اختبارًا فقط أقلام إلكترونية متقدمة ... "
** لا توجد روح ، وهي أكبر عنصر ناقص لتكوين الذكاء الاصطناعي. **
** 2 إجراءات روتينية ، جميع الإجراءات **
من أجل جعل التكوين يبدو هكذا ، استخدم الذكاء الاصطناعي العديد من الإجراءات.
يحبون استخدام أنماط الجملة "الأول ، الثاني ، ثم الأخير". الأكثر شيوعًا هو ChatGPT ، يجب أن تكون الفقرة الأخيرة "بشكل عام ..."
على سبيل المثال ، هاتان المقالتان من ChatGPT:
هذا هو نفسه مثل العزف على الجيتار ، طالما أنك تتقن صيغة الوتر العام (مثل تقدم الكنسي العام) ، يمكنك العزف على مئات الألحان.
حتى أننا طلبنا من Wen Xinyiyan تقييم التكوين الذي كتبناه ، وكان أيضًا نقاشًا طويلاً حول "الأول ، الثاني ، الآخر ، وبشكل عام ...".
النموذج الكبير للذكاء الاصطناعي يشبه خط التجميع الصناعي ، وينتج التراكيب على دفعات. لكن في الجوهر ، بغض النظر عن الطريقة التي يتحدث بها الإنسان ، فإن تقنية القيادة هي الرياضيات والإحصاء ، وليس الوعي.
في صناعة الذكاء الاصطناعي ، كان دائمًا من الصعب جدًا على الذكاء الاصطناعي فهم اللغة البشرية والتحدث بها. تعتبر اللغة الطبيعية للإنسان نظامًا معقدًا للغاية ، حيث يسمح العلماء للآلة بمحاكاة الشبكة العصبية للدماغ البشري ، مما يجعلها قادرة على التعلم العميق ، لكنها لا تزال تفتقر إلى نفس القدرة اللغوية الطبيعية مثل البشر.
لذلك وجد بعض الناس طريقة أخرى لتحويل مشكلة اللغة إلى مشكلة رياضية ، ثم حلوا بشكل غير مباشر مشكلة معالجة اللغة الطبيعية من خلال الحساب. وفقًا لـ Wu Jun ، الخبير في معالجة اللغة الطبيعية ، فإن نموذج اللغة ليس إطارًا منطقيًا أو نظامًا للتغذية المرتدة البيولوجية ، ولكنه نموذج تم إنشاؤه بواسطة الصيغ الرياضية. ** الكلمة الأساسية في هذا هي "الرياضيات". **
** هذا يحدد أن الذكاء الاصطناعي ليس له وعي ذاتي أو عواطف ، ولا يمكنه التحدث وفقًا للمشاعر الشخصية. بالنسبة لهم ، تعد كتابة التكوين تعبيرًا منطقيًا موجهًا نحو النتائج والمهام. **
من خلال التقاط كميات هائلة من البيانات من الشبكة بأكملها للتدريب والتعلم المستمر لتقليد تعبيرات اللغة البشرية ، فإن النموذج الكبير للذكاء الاصطناعي يتحدث الآن بشكل قريب جدًا من البشر. على الرغم من أنه لا يزال لا يفهم المعنى الكامن وراء الكلمات ، فإنه لا يؤثر تواصل.
في الأساس ، ليس للذكاء الاصطناعي عقل خاص به. وهذا أيضًا هو السبب الأساسي الذي يجعل تكوينه يبدو واضحًا ومنطقيًا ، فإذا قرأته بعناية ، ستجد أنه لا توجد روح ، وكلها إجراءات روتينية.
** 3 لا يمكن للذكاء الاصطناعي حقًا الاعتماد **
كما ذكرنا سابقًا ، يتم الحصول على جميع معلمات نموذج اللغة من خلال الإحصائيات. مبدأها هو التنبؤ باحتمالية الكلمة التالية بالنظر إلى تاريخ النص ، ثم إكمال ما يلي.
في عام 2017 ، اقترحت Google لأول مرة نموذج Transformer استنادًا إلى آلية الاهتمام الذاتي ، والآن تم بناء نماذج اللغات الكبيرة مثل ChatGPT على بنية Transformer.
تتميز آلية الانتباه الخاصة بالمحول بذاكرة طويلة للغاية مقارنة بخوارزميات التعلم العميق السابقة مثل RNN (الشبكة العصبية المتكررة) و GRU و LSTM. ** يمكنه أيضًا تذكر ترتيب الإدخال ، حتى يتمكن من فهم الفرق بين "أحبك" و "أنت تحبني". **
لكن رغم ذلك ، فإن لها حدودًا.
على سبيل المثال ، طلبت شركة Deep AI من Tongyi Qianwen تقييم تركيبتها الخاصة ، مما أدى إلى الخلط بين مفهومي "أنت" و "أنا". في البداية قال إنه مقال خاص به ، ثم قال إنه مقال "خاص بك" ...
في عملية اختبار النموذج الكبير للذكاء الاصطناعي لكتابة تركيبة امتحان القبول بالجامعة ، وجدنا أيضًا ظاهرة مثيرة للاهتمام - لا يمكن للذكاء الاصطناعي الاعتماد عليها.
يشترط في تكوين امتحان القبول بالكلية ألا يقل عدد الكلمات عن 800 كلمة. لقد تفاعل الذكاء الاصطناعي العميق مع النموذج الكبير عدة مرات. ** باستثناء ChatGPT ، لم يصل الإصدار الأول من Wenxin Yiyan و Tongyi Qianwen إلى 800 كلمة. **
على سبيل المثال ، ذكر Wenxin Yiyan ، Deep AI مرارًا وتكرارًا أن عدد الكلمات في المقالة لا يكفي إلى 800 ، ويجب إعادة كتابتها. قالها Wen Xin في كل مرة: أولاً ، اعتذر بتواضع شديد ، ووعد بتلبية المتطلبات ، ثم قام بسرعة بتكوين تركيبة جديدة في عشر ثوان - لا يزال أقل من 800 كلمة.
هذا "المرشح" لا يستطيع فهم أسئلة التركيب ، ولا يصححها بعد التدريس المتكرر ، وهو أمر ناقص كبير.
أوضح Long Zhiyong لـ Deep AI: "إن طريقة تدريب النموذج الكبير للتنبؤ بالكلمة التالية لا تجعله يتعلم العد. إنه لا يعرف عدد الكلمات 800 ، ولا يعرف كيف يحسب الكلمات إلى إنشاء مقالات **. "
في الواقع ، ناهيك عن 800 ، لا يستطيع Wen Xin حتى حساب الأرقام مثل 10.
وفقًا لاقتراح Long Zhiyong ، قام Deep AI بتغيير الكلمات السريعة وأدخل "المحتوى أكثر ثراءً ، كلما كان أطول" ، وأخرج Wenxin Yiyan تركيبة مكونة من أكثر من 800 كلمة.
في أسئلة التكوين السابقة لامتحان القبول بالكلية ، تجاوزت تركيبة ChatGPT 800 كلمة ، لكنها في الواقع لم تتعلم العد.
يشرح ChatGPT Deep AI مثل هذا:
لا أستطيع أن أفهم اللغة البشرية تمامًا ، لكن لدي احتياطيات معرفة فائقة ومهارات تعبيرية ، والتي تؤدي أحيانًا إلى مشاهد مذهلة.
انطلاقًا من نتائج تكوين امتحان القبول في كلية الحرب بالذكاء الاصطناعي ، فإن القدرة الكتابية للنموذج الكبير قد أحرزت تقدمًا كبيرًا. من حيث اختيار الكلمات ، والمناقشة المنطقية ، والاستشهادات ، حتى أنه تجاوز الكثير من الناس.
ومع ذلك ، فإن تقييم جودة التكوين نفسه له عوامل ذاتية ، على عكس مسألة الرياضيات حيث توجد إجابة واحدة صحيحة فقط. الكلمات والجمل ذات المظهر الجميل هي نفسها ، لكن الأرواح الممتعة هي واحدة في المليون. كيفية ضخ الروح في التكوين ، لم يفهم نموذج الذكاء الاصطناعي بعد. يجب أيضًا حل بعض المشكلات المتأصلة في نموذج الذكاء الاصطناعي الكبير ببطء من خلال التكرارات التقنية.