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來源: 發布時間:2024-08-30

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為了討論更具體,讓我們考慮這樣一種情況:一個基于概率的統計學習算法,在沒有任何條件時,輸出是P(X),當增加了條件A后,輸出是P(X|A),進一步增加條件B后,其輸出是P(X|A,B),且在某個評價指標下,系統的表現逐步變好。這個例子中,變化的是新增的條件,而不變的則是概率分布。每當重新輸入各個條件后,一個系統如果發生了“適應”,我們會發現第二次的P(X|A,B)的表現應當優于一次的P(X|A,B)的表現,若是相反,則系統并未發生“適應”(Wang,2004)。若將“提示詞(Prompts)”類比于上面的條件A、B,那么ChatGPT正是屬于后者的情況,從ChatGPT的整個生命周期來看(從它誕生的那一刻開始“訓練”,經過現在的“測試”,直到未來被停止運行),以某一個“對話”作為“任務”,那么每個任務上的表現沒有根本的變化,即并未發生“適應”——換句話說,從這個大尺度看,“適應”仍是發生在訓練階段,而用于實現ChatGPT的“Transformer”的結構、神經網絡的誤差反向傳播等才是和“智能”直接相關的。自動化工廠通過引入智能機器人和自動化設備,實現了生產線的全自動化,提高了生產效率和產品質量。

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