Rețeaua neuronală prezintă performanțe mai bune decât ChatGPT.
Ce trebuie sa stii
- Un nou studiu evidențiază modul în care oamenii de știință sunt potențial în pragul unei noi descoperiri.
- Noua tehnologie este denumită rețea neuronală și are capacitatea de a face generalizări despre limbaj.
- În funcție de criteriile de referință partajate, rețelele neuronale ar putea să depășească performanța chatboților bazați pe inteligență artificială, cum ar fi Bing Chat și ChatGPT.
- Când i s-a prezentat anumite sarcini, rețeaua neuronală a fost capabilă să reproducă rezultate similare, în timp ce modelul GPT-4 s-a străduit să îndeplinească aceste sarcini.
- Inteligența artificială a rețelei neuronale este capabilă să înțeleagă și să folosească cuvinte noi în diferite setări mai bine decât ChatGPT.
Pe măsură ce companiile continuă să depună mai mult efort în AI pentru a îmbunătăți tehnologia, oamenii de știință se pare că au creat o nouă tehnologie care ar putea înlocui capacitățile AI generative.
Conform raportului din Nature, oamenii de știință se referă la tehnologia emergentă ca o rețea neuronală. Ei au mai indicat că are capacitatea de a face generalizări despre limbaj. Mai mult, oamenii de știință susțin că ar putea fi la fel de bun ca și oamenii, mai ales atunci când sunt pliate noi cuvinte și aplicându-le în diferite contexte și contexte, prezentând în cele din urmă o realitate experienţă.
Când este pus la încercare și comparat cu ChatGPT, oamenii de știință au concluzionat că rețeaua neuronală și oamenii au funcționat mai bine. Acest lucru se întâmplă în ciuda faptului că chatboții ca ChatGPT și Bing Chat sunt capabili să interacționeze într-o manieră asemănătoare omului și să servească drept asistenți alimentați de AI.
Potrivit raportului Nature, există o posibilitate uriașă ca rețeaua neuronală să depășească Pe termen lung, chatbot-uri bazați pe inteligență artificială, deoarece pot interacționa cu oamenii mai natural decât cei existenți sisteme. Privind în urmă, Bing Chat de la Microsoft a fost reperat halucinând în primele zile ale lansării sale, deși problema a fost rezolvată.
Paul Smolensky, un om de știință specializat în limbaj la Universitatea Johns Hopkins din Baltimore, Maryland, a declarat că tehnologia rețelelor neuronale este o „renovare în capacitatea de a antrena rețelele pentru a fi sistematic."
Cum funcționează rețeaua neuronală?
După cum sa evidențiat mai sus, o rețea neuronală poate plia cuvinte noi și le poate folosi în diferite setări, cum ar fi oamenii. Singura diferență este că tehnologia trebuie mai întâi să fie supusă unui antrenament viguros pentru a stăpâni cuvântul și cum să-l folosească în diferite setări.
Pentru a determina capacitatea tehnologiei, oamenii de știință au efectuat mai multe teste pe oameni prin expunerea acestora la cuvinte noi și evaluându-le înțelegerea cât de bine au fost capabili să folosească cuvintele în diferite moduri contexte. Ei și-au testat, de asemenea, capacitatea de a lega cuvintele nou învățate cu anumite culori. Conform benchmark-ului împărtășit, 80% dintre persoanele care au participat la exercițiu au excelat și au putut lega cuvintele cu culorile.
Omul de știință a folosit aceeași premisă pentru a antrena o rețea neuronală. Cu toate acestea, l-au configurat pentru a învăța din propriile greșeli. Scopul a fost acela de a permite sistemului să învețe din fiecare sarcină finalizată, mai degrabă decât să folosească date statice. Pentru a se asigura că rețeaua neuronală prezintă caracteristici asemănătoare omului, oamenii de știință au antrenat modelul să reproducă erori similare cu cele făcute de cei care au susținut un test similar. În cele din urmă, acest lucru a permis rețelei neuronale să răspundă la un nou lot de întrebări aproape (dacă nu perfect) ca oamenii.
GPT-4, pe de altă parte, a luat destul de mult timp pentru a înțelege sarcinile care i-au fost prezentate. Chiar și atunci, rezultatele au fost sumbre în comparație cu oamenii și rețeaua neuronală, unde a fost în medie între 42 și 86 la sută, în funcție de sarcinile prezentate. Pune incredibil de simplu, problema cu GPT și alte sisteme similare este că ele pur și simplu imită o sintaxă intens complexă, mai degrabă decât să demonstreze o înțelegere adevărată a contextului. Acesta este ceea ce conduce GPT și modele similare la găurile de iepure halucinogene - oamenii sunt mai mulți capabile să se auto-corecteze astfel de anomalii, iar rețelele neuronale pot fi mai capabile să facă acest lucru de asemenea.
Deși acest lucru demonstrează potențial că o rețea neuronală ar putea fi următorul lucru cel mai bun după AI generativă, trebuie făcute o mulțime de teste și studii pentru a afirma acest lucru complet. Va fi interesant de văzut cum se realizează acest lucru și cum modifică generalizarea sistematică.
Ce ne rezervă viitorul pentru ChatGPT și Bing Chat?
Nu există nicio îndoială cu privire la puterea și potențialul AI generativ, mai ales dacă vastele sale capacități sunt explorate pe deplin și utilizate în mod adecvat. Acest lucru nu înseamnă că tehnologia nu realizează deja fapte uimitoare. Recent, un grup de cercetători a demonstrat că este posibil să conduci cu succes o companie de software folosind ChatGPT și chiar genera cod în mai puțin de șapte minute pentru mai puțin de un dolar.
Deși este impresionant, IA generativă se confruntă cu partea echitabilă de eșecuri. De exemplu, implicarea costurilor exorbitante necesar pentru a-l menține, fără a uita cantitatea de apă de răcire și energie pe care o consumă. Au existat, de asemenea, rapoarte despre chatbot-ul OpenAI alimentat de AI, ChatGPT, pierderea preciziei si este baza de utilizatori în scădere timp de trei luni consecutiv. Chat-ul Bing cota de piata are de asemenea a stagnat în ciuda Investiția grea a Microsoft în tehnologie.
Crezi că rețeaua neuronală va umbra în cele din urmă chatbot-uri alimentați de AI precum ChatGPT și Bing AI? Împărtășiți-vă gândurile cu noi în comentarii.