ChatGPT kod yorumlayıcı beta yayınlandıktan sonra kullanıcılar, programcı olmasalar bile karmaşık programlama görevlerini tamamlamak üzere ChatGPT'ye talimatlar vermek için doğal dili kullanabilir. Bunun iki önemli etkisi olabilir: dil boşluğunu ortadan kaldırmak ve sektörü yeniden şekillendirmek.
Gelecekte büyük modellerin hızlı yinelemesinde iki eğilim olacaktır: Birincisi, ChatGPT kesinlikle daha büyük ölçekli ve daha çeşitli verilerden öğrenecek ve aynı zamanda daha geniş öğrenmeyi gerçekleştirmek için özel alandaki daha profesyonel verileri birleştirecektir; İkincisi, bir dereceye kadar daha derinlemesine öğrenme olarak kabul edilebilecek veri analizi derecesini artıracaktır.
Resim kaynağı: Unbounded AI aracı tarafından oluşturulmuştur
ChatGPT kod yorumlayıcı beta sürümü resmi olarak tüm ChatGPT Plus kullanıcılarına açıktır. Matematiksel işlemleri, veri analizini, profesyonel grafik çizimini tamamlamak ve hatta videolar oluşturmak ve borsayı analiz etmek için büyük modelleri çalıştırmak üzere insan doğal dilini talimatlar olarak kullanabilir.
"OpenAI'nin ChatGPT yeteneği yeniden yükseltildi. Bir araçtan asistana yükseltmeyi tamamladı ve bu sefer sıradan bir asistandan profesyonel bir asistana yükseltildi." 12 Temmuz'da Fudan Üniversitesi'nde profesör olan Xiao Yanghua ve Şangay Veri Bilimi Anahtar Laboratuvarı Pengpai Teknolojisi direktörü (OpenAI'nin son gişe rekorları kıran sürümü hakkında konuşuyor: ChatGPT kod yorumlayıcısı (Kod yorumlayıcısı).
Pekin saatiyle 9 Temmuz'da, ChatGPT kod yorumlayıcısının beta sürümü resmi olarak tüm ChatGPT Plus kullanıcılarına açıldı. Matematiksel işlemleri, veri analizini, profesyonel grafik çizimini ve hatta videolar oluşturun, borsayı analiz edin.
Yani, kullanıcılar programcı olmasalar bile karmaşık programlama görevlerini tamamlamak için ChatGPT'ye doğal dilde talimatlar verebilirler. Bu, dış dünya tarafından "GPT-4'ün şimdiye kadarki en güçlü işlevi" olarak değerlendiriliyor.
"Uygunsuz bir metafor kullanmak için." Xiao Yanghua, "OpenAI'nin 'uzun süredir planlanması' gerektiği görülüyor. Büyük modellerin çok modlu etkileşim yeteneklerini geliştirmek için çok çalışıyorlar." Çok modlu etkileşim, doğal dil Görüntüler, özel diyagramlar vb. gibi çok modlu görevler için yetenekler.
Bu kadar profesyonel bir yardımcı olmak ne anlama geliyor? Xiao Yanghua, "Bu, ChatGPT'nin son derece profesyonel birçok işi bile tamamlayabildiği anlamına geliyor. Üniversitelerde veri bilimi bölümleri gibi ilgili bölümlere sahip lisans öğrencilerinin çalışmaları için yetkin olabileceği söylenebilir." dedi.
"Verileri analiz etme yeteneği, büyük modelin gelecekte elde edebileceği yeteneği belirler"
ChatGPT'nin neden bu alanda yükseltmeyi seçtiğine gelince, Xiao Yanghua bunun verilerin derinlemesine analizi ve öğrenilmesinden kaynaklandığına inanıyor. GPT'nin önceki sürümleri, esas olarak metin verilerinin etkin kullanımına odaklanmıştı, ancak bu verilerde çizelgelerin, ızgaraların ve bunların metinle yazışmalarının kullanımı nispeten kapsamlı ve basittir. Bu yükseltme aslında profesyonel literatürün ve diğer verilerin derinlemesine analizinden ve metin, çizelgeler ve formüller arasında karşılık gelen ilişkinin kurulmasından yararlandı ve GPT'nin doğal dil etkileşimi yoluyla çizelgeleri ve tabloları çalıştırma becerisi kazanmasını sağladı.
Böyle bir keşiften Xiao Yanghua, teknoloji araştırma ve geliştirme konusunda bir açıklama aldı: "Ceza için bu tür derinlemesine analiz yeteneği, büyük modellerin yeteneğini belirleyen temel faktörlerden biri olabilir. Büyük modellerin geliştirilmesi hayır ne kadar veri olursa olsun, çok fazla değil."
Xiao Yanghua, ChatGPT için OpenAI'nin çabalarının yönünün, yeteneklerini daha güçlü hale getirmek için daha yüksek kaliteli veriler aramak ve mevcut verileri derinlemesine analiz etmek olduğuna inanıyor. Bu nedenle, büyük ölçekli, yüksek kaliteli ve çeşitli verilerin elde edilmesi ve bu verilerin derinlemesine analiz edilmesi, büyük modellerin geliştirilmesini teşvik eden önemli fikirlerden biri olabilir. "
"Dil boşluğunu giderme"
Genel olarak ChatGPT'nin yetenek yükseltmesine bakıldığında Xiao Yanghua, dikkate değer iki olası etki olduğuna inanıyor: birincisi, "dil boşluğunu ortadan kaldırmak"; ikincisi, endüstriyel formu yeniden şekillendirmek.
Dil boşluğu nedir? Bilgisayarların icadından bu yana, insanlar bilgisayarların çeşitli görevleri kendi isteklerine göre tamamlamasına izin vermeyi umuyor; bu, profesyonellerin niyetlerini ifade etmelerini ve doğal olmayan bir dil veya erken montaj dili ve daha sonra C++ yüksek gibi resmi bir dil aracılığıyla talimatlar vermelerini gerektiriyor. -seviye programlama dili, SQL gibi yapılandırılmış sorgulama dili vb. İnsan iletişim ve iletişim dili doğal dildir.
Batı efsanelerine göre Tanrı, insanların göğe ulaşan "Babil Kulesi"ni inşa etmesini engellemek için insan dillerini alt üst etmiş, insanların başkalarıyla iletişim kurmasını ve anlamasını imkansız hale getirmiştir. Xiao Yanghua, makineler ve insanlar arasında da böyle bir durum olduğuna inanıyor.En azından makineler, insanın doğal dilini doğru bir şekilde anlayamıyor, yani aslında insanlar makinelere uyum sağlıyor ve niyetlerini çeşitli biçimsel dillere çeviriyor.
Bununla birlikte, bilgisayarların tamamlaması gereken görevler binlerce sektörde mevcuttur.Xiao Yanghua, bunun, farklı görevleri tamamlamak için profesyonellerin, özellikle çip tasarımına yönelik diller ve çip tasarımına yönelik diller gibi farklı dilleri öğrenmesi gerektiği anlamına geldiğini söyledi. Ofis otomasyonu. Bunların hepsinde ustalaşmak için karmaşık eğitim gerekir, bu nedenle her profesyonel görev, insanların belirli bir sektöre girmeleri için yüksek bir dil eşiği belirleyen karmaşık dil öğrenimi gerektirir.
Ama şimdi Xiao Yanghua'nın yargıladığı görülüyor ki, "Bütün bu resmi diller gereksizdir ve temel olarak doğal dille değiştirilebilir." Bir dereceye kadar, makinelerin insanın doğal dilini "anladığı" ve aynı zamanda anlamak Çeşitli doğal dillerde ifade edilen insan niyetlerini, programlama dilleri ve çip tasarım dilleri gibi karşılık gelen resmi dillere doğru bir şekilde dönüştürebilen çeşitli profesyonel biçimsel diller geliştirmiştir.
Bu, dil farkını ortadan kaldırmak içindir ve artık makinelerin insanları "anlaması" için bir engel yoktur. "ChatGPT'nin ilk sürümü, insan ve makine arasındaki doğal dil ifade farkını ortadan kaldırıyorsa, Kod Yorumlama işlevine sahip bu ChatGPT, insan ve makine arasındaki profesyonel dil ifade farkını da ortadan kaldıracaktır." Xiao Yanghua, bunun çok geniş kapsamlı bir etkiye sahip olacağına inanıyor. • Etki, bir dönüm noktası başarısıdır.
"Yakında, büyük modeller, matematiksel dil ve fiziksel dil gibi çok profesyonel işlerle uğraşan insanlar için gerekli olan 'dil' becerileri ve buna karşılık gelen düşünme yeteneği ve problem çözme yeteneği için yavaş yavaş yetkin hale gelecek. Çünkü, ilke, bu Benzer şekilde, matematikçilerin araştırma çalışmalarını yürütmek için ihtiyaç duyduğu matematiksel dil sadece resmi bir dildir.Doğal dilin ve karşılık gelen profesyonel dilin eşleştirilmiş verileri elde edilebildiği sürece, büyük modellerin öğrenme fırsatı vardır.Bu verileri Tezde yaygın olarak bulunan MATLAB gibi yaygın olarak kullanılan profesyonel yazılımlar da veri sentezi için kullanılabilir, böylece büyük ölçekli profesyonel yeteneklerin öğrenilmesinde veri kıtlığı sorunu daha da hafifletilebilir." Xiao Yanghua dedi.
**Profesyonel pozisyonlara hâlâ ihtiyaç var mı? **
Bu, gelecekte profesyonel dillere hakimiyet gerektiren profesyonel işlerin çoğunun iyi bir şekilde yapılabileceği ve büyük modelin bunu iyi bir şekilde tamamlayabileceği anlamına gelir. Bu aynı zamanda derinlemesine düşünmeye değer bir soruyu gündeme getiriyor: Xiao Yanghua sordu: Hala profesyonellerin gelişmesi için yerimiz var mı, yoksa işleri gerekli mi?
Xiao Yanghua'nın görüşüne göre, büyük modellerin yeteneğinin geliştirilmesiyle, dil yardımıyla yapılan tüm işler gelecekte üç adıma bölünecek: ilk adım istemde bulunmak (), ikinci adım üretmek ve üçüncü adım değerlendirmektir.
"Açıkçası, ister profesyonel ister profesyonel olmayan olsun, oluşturulan bu işler büyük modele devredilebilir. Ancak, hızlı sözcükler yazmak, büyük model oluşturma Grafikleri için gereken profesyonelliğin nasıl sağlanacağı ve nasıl Üretilen sonuçların kalitesini değerlendirmek ve analiz etmek.İnsanların bu yönlerde hala avantajları var veya kısa vadede, büyük modellerin yetkin olmak için hala daha fazla iyileştirmeye ihtiyacı var." Xiao Yanghua, bunun endüstri formunu yeniden şekillendireceğini söyledi.
Ayrıca, içerik oluşturma ve analitik çalışma ile ilgili görevlerin çoğu, tekrarlayan, rutin ve üretken alt bölümleme adımlarının kademeli olarak büyük modele devredileceği ve geleneksel küçük modellerin alt bölümleme görevlerinin olduğu birçok alt bölümleme adımına ayrıştırılacaktır. iyi olanlar küçük modellere devredilir ve hala sadece insanlarda iyi olan alt bölümleme görevleri insanlara devredilir. Xiao Yanghua, karmaşık görevleri birden çok adıma ayırmanın (ayrışma) ve ardından iyi oldukları adımları büyük modeller, küçük modeller ve insanlar tarafından tamamlamanın (yeniden düzenleme) temel eğilim olduğuna inanıyor.
Büyük modellerin hızlı yinelemesine ilişkin iki trend
Bu güncellemenin GPT-4.5'in ortaya çıkışını temsil edip etmediğine gelince, Xiao Yanghua bunun anahtarın olmadığına inanıyor, ancak bu konu o kadar çok dikkat çekti ki, bu aslında insanların büyük modellerin hızlı yinelenmesiyle ilgili endişelerini yansıtıyor ve bir üzerindeki herkesin olası etkisini bir ölçüde yansıtır.sosyal etki ile ilgili kaygılar. Ona göre bu endişe yersiz değil, "Hızlı yinelenmesi durumunda en azından hızının yineleme hızına yetişemeyebileceğini anlıyoruz. Hatta geliştirme için aktif olarak duraklat düğmesine basmak zorunda kalıyoruz." büyük modellerin neler yapabileceğini ve yapamayacağını dikkatlice düşünün.”
Xiao Yanghua, büyük modellerin hızlı yinelemesine ilişkin iki eğilim için, birincisi, ChatGPT'nin artık genel veri öğrenimine dayalı olduğuna ve özel alan uzmanlığı Güçlü verileri birleştirirken kesinlikle daha büyük ölçekli ve daha çeşitli verilerden öğreneceğine inanıyor. İkincisi, öğrenme derinliğini bir dereceye kadar iyileştirdiği düşünülebilecek veri analizi derecesini artıracaktır. Diğer bir deyişle, iki boyut vardır, biri giderek daha kapsamlı öğrenmek, diğeri ise giderek daha özel ve daha derin eski verileri öğrenmektir.
"Bu, bu sürümde çok önemli bir fikir. Aslında, verilerin hala aynı veriler olması çok muhtemeldir, ancak daha derinlemesine öğrenilir." Xiao Yanghua, "Her alandaki büyük modeller parçalanırsa ve entegre edilemiyorsa, yeteneği hala kontrol edilebilir aralıkta olabilir. Ancak, ChatGPT'nin güçlü bir genel bilgi yeteneği varsa ve çeşitli özel alan verilerini öğrenme için sürekli olarak birleştiriyorsa, yetenek yükseltmesi beklentilerimizin ötesinde olabilir. Bu nedenle, büyük modeller Güvenli ve kontrol edilebilir bir yönde geliştirilmesi zorunlu ve yakındır.”
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Fudan profesörü Xiao Yanghua: ChatGPT kod yorumlayıcısı bir kilometre taşı başarısıdır
Kaynak: Kağıt
Muhabir Shao Wen
ChatGPT kod yorumlayıcı beta yayınlandıktan sonra kullanıcılar, programcı olmasalar bile karmaşık programlama görevlerini tamamlamak üzere ChatGPT'ye talimatlar vermek için doğal dili kullanabilir. Bunun iki önemli etkisi olabilir: dil boşluğunu ortadan kaldırmak ve sektörü yeniden şekillendirmek.
Gelecekte büyük modellerin hızlı yinelemesinde iki eğilim olacaktır: Birincisi, ChatGPT kesinlikle daha büyük ölçekli ve daha çeşitli verilerden öğrenecek ve aynı zamanda daha geniş öğrenmeyi gerçekleştirmek için özel alandaki daha profesyonel verileri birleştirecektir; İkincisi, bir dereceye kadar daha derinlemesine öğrenme olarak kabul edilebilecek veri analizi derecesini artıracaktır.
ChatGPT kod yorumlayıcı beta sürümü resmi olarak tüm ChatGPT Plus kullanıcılarına açıktır. Matematiksel işlemleri, veri analizini, profesyonel grafik çizimini tamamlamak ve hatta videolar oluşturmak ve borsayı analiz etmek için büyük modelleri çalıştırmak üzere insan doğal dilini talimatlar olarak kullanabilir.
"OpenAI'nin ChatGPT yeteneği yeniden yükseltildi. Bir araçtan asistana yükseltmeyi tamamladı ve bu sefer sıradan bir asistandan profesyonel bir asistana yükseltildi." 12 Temmuz'da Fudan Üniversitesi'nde profesör olan Xiao Yanghua ve Şangay Veri Bilimi Anahtar Laboratuvarı Pengpai Teknolojisi direktörü (OpenAI'nin son gişe rekorları kıran sürümü hakkında konuşuyor: ChatGPT kod yorumlayıcısı (Kod yorumlayıcısı).
Pekin saatiyle 9 Temmuz'da, ChatGPT kod yorumlayıcısının beta sürümü resmi olarak tüm ChatGPT Plus kullanıcılarına açıldı. Matematiksel işlemleri, veri analizini, profesyonel grafik çizimini ve hatta videolar oluşturun, borsayı analiz edin.
Yani, kullanıcılar programcı olmasalar bile karmaşık programlama görevlerini tamamlamak için ChatGPT'ye doğal dilde talimatlar verebilirler. Bu, dış dünya tarafından "GPT-4'ün şimdiye kadarki en güçlü işlevi" olarak değerlendiriliyor.
"Uygunsuz bir metafor kullanmak için." Xiao Yanghua, "OpenAI'nin 'uzun süredir planlanması' gerektiği görülüyor. Büyük modellerin çok modlu etkileşim yeteneklerini geliştirmek için çok çalışıyorlar." Çok modlu etkileşim, doğal dil Görüntüler, özel diyagramlar vb. gibi çok modlu görevler için yetenekler.
Bu kadar profesyonel bir yardımcı olmak ne anlama geliyor? Xiao Yanghua, "Bu, ChatGPT'nin son derece profesyonel birçok işi bile tamamlayabildiği anlamına geliyor. Üniversitelerde veri bilimi bölümleri gibi ilgili bölümlere sahip lisans öğrencilerinin çalışmaları için yetkin olabileceği söylenebilir." dedi.
"Verileri analiz etme yeteneği, büyük modelin gelecekte elde edebileceği yeteneği belirler"
ChatGPT'nin neden bu alanda yükseltmeyi seçtiğine gelince, Xiao Yanghua bunun verilerin derinlemesine analizi ve öğrenilmesinden kaynaklandığına inanıyor. GPT'nin önceki sürümleri, esas olarak metin verilerinin etkin kullanımına odaklanmıştı, ancak bu verilerde çizelgelerin, ızgaraların ve bunların metinle yazışmalarının kullanımı nispeten kapsamlı ve basittir. Bu yükseltme aslında profesyonel literatürün ve diğer verilerin derinlemesine analizinden ve metin, çizelgeler ve formüller arasında karşılık gelen ilişkinin kurulmasından yararlandı ve GPT'nin doğal dil etkileşimi yoluyla çizelgeleri ve tabloları çalıştırma becerisi kazanmasını sağladı.
Böyle bir keşiften Xiao Yanghua, teknoloji araştırma ve geliştirme konusunda bir açıklama aldı: "Ceza için bu tür derinlemesine analiz yeteneği, büyük modellerin yeteneğini belirleyen temel faktörlerden biri olabilir. Büyük modellerin geliştirilmesi hayır ne kadar veri olursa olsun, çok fazla değil."
Xiao Yanghua, ChatGPT için OpenAI'nin çabalarının yönünün, yeteneklerini daha güçlü hale getirmek için daha yüksek kaliteli veriler aramak ve mevcut verileri derinlemesine analiz etmek olduğuna inanıyor. Bu nedenle, büyük ölçekli, yüksek kaliteli ve çeşitli verilerin elde edilmesi ve bu verilerin derinlemesine analiz edilmesi, büyük modellerin geliştirilmesini teşvik eden önemli fikirlerden biri olabilir. "
"Dil boşluğunu giderme"
Genel olarak ChatGPT'nin yetenek yükseltmesine bakıldığında Xiao Yanghua, dikkate değer iki olası etki olduğuna inanıyor: birincisi, "dil boşluğunu ortadan kaldırmak"; ikincisi, endüstriyel formu yeniden şekillendirmek.
Dil boşluğu nedir? Bilgisayarların icadından bu yana, insanlar bilgisayarların çeşitli görevleri kendi isteklerine göre tamamlamasına izin vermeyi umuyor; bu, profesyonellerin niyetlerini ifade etmelerini ve doğal olmayan bir dil veya erken montaj dili ve daha sonra C++ yüksek gibi resmi bir dil aracılığıyla talimatlar vermelerini gerektiriyor. -seviye programlama dili, SQL gibi yapılandırılmış sorgulama dili vb. İnsan iletişim ve iletişim dili doğal dildir.
Batı efsanelerine göre Tanrı, insanların göğe ulaşan "Babil Kulesi"ni inşa etmesini engellemek için insan dillerini alt üst etmiş, insanların başkalarıyla iletişim kurmasını ve anlamasını imkansız hale getirmiştir. Xiao Yanghua, makineler ve insanlar arasında da böyle bir durum olduğuna inanıyor.En azından makineler, insanın doğal dilini doğru bir şekilde anlayamıyor, yani aslında insanlar makinelere uyum sağlıyor ve niyetlerini çeşitli biçimsel dillere çeviriyor.
Bununla birlikte, bilgisayarların tamamlaması gereken görevler binlerce sektörde mevcuttur.Xiao Yanghua, bunun, farklı görevleri tamamlamak için profesyonellerin, özellikle çip tasarımına yönelik diller ve çip tasarımına yönelik diller gibi farklı dilleri öğrenmesi gerektiği anlamına geldiğini söyledi. Ofis otomasyonu. Bunların hepsinde ustalaşmak için karmaşık eğitim gerekir, bu nedenle her profesyonel görev, insanların belirli bir sektöre girmeleri için yüksek bir dil eşiği belirleyen karmaşık dil öğrenimi gerektirir.
Ama şimdi Xiao Yanghua'nın yargıladığı görülüyor ki, "Bütün bu resmi diller gereksizdir ve temel olarak doğal dille değiştirilebilir." Bir dereceye kadar, makinelerin insanın doğal dilini "anladığı" ve aynı zamanda anlamak Çeşitli doğal dillerde ifade edilen insan niyetlerini, programlama dilleri ve çip tasarım dilleri gibi karşılık gelen resmi dillere doğru bir şekilde dönüştürebilen çeşitli profesyonel biçimsel diller geliştirmiştir.
Bu, dil farkını ortadan kaldırmak içindir ve artık makinelerin insanları "anlaması" için bir engel yoktur. "ChatGPT'nin ilk sürümü, insan ve makine arasındaki doğal dil ifade farkını ortadan kaldırıyorsa, Kod Yorumlama işlevine sahip bu ChatGPT, insan ve makine arasındaki profesyonel dil ifade farkını da ortadan kaldıracaktır." Xiao Yanghua, bunun çok geniş kapsamlı bir etkiye sahip olacağına inanıyor. • Etki, bir dönüm noktası başarısıdır.
"Yakında, büyük modeller, matematiksel dil ve fiziksel dil gibi çok profesyonel işlerle uğraşan insanlar için gerekli olan 'dil' becerileri ve buna karşılık gelen düşünme yeteneği ve problem çözme yeteneği için yavaş yavaş yetkin hale gelecek. Çünkü, ilke, bu Benzer şekilde, matematikçilerin araştırma çalışmalarını yürütmek için ihtiyaç duyduğu matematiksel dil sadece resmi bir dildir.Doğal dilin ve karşılık gelen profesyonel dilin eşleştirilmiş verileri elde edilebildiği sürece, büyük modellerin öğrenme fırsatı vardır.Bu verileri Tezde yaygın olarak bulunan MATLAB gibi yaygın olarak kullanılan profesyonel yazılımlar da veri sentezi için kullanılabilir, böylece büyük ölçekli profesyonel yeteneklerin öğrenilmesinde veri kıtlığı sorunu daha da hafifletilebilir." Xiao Yanghua dedi.
**Profesyonel pozisyonlara hâlâ ihtiyaç var mı? **
Bu, gelecekte profesyonel dillere hakimiyet gerektiren profesyonel işlerin çoğunun iyi bir şekilde yapılabileceği ve büyük modelin bunu iyi bir şekilde tamamlayabileceği anlamına gelir. Bu aynı zamanda derinlemesine düşünmeye değer bir soruyu gündeme getiriyor: Xiao Yanghua sordu: Hala profesyonellerin gelişmesi için yerimiz var mı, yoksa işleri gerekli mi?
Xiao Yanghua'nın görüşüne göre, büyük modellerin yeteneğinin geliştirilmesiyle, dil yardımıyla yapılan tüm işler gelecekte üç adıma bölünecek: ilk adım istemde bulunmak (), ikinci adım üretmek ve üçüncü adım değerlendirmektir.
"Açıkçası, ister profesyonel ister profesyonel olmayan olsun, oluşturulan bu işler büyük modele devredilebilir. Ancak, hızlı sözcükler yazmak, büyük model oluşturma Grafikleri için gereken profesyonelliğin nasıl sağlanacağı ve nasıl Üretilen sonuçların kalitesini değerlendirmek ve analiz etmek.İnsanların bu yönlerde hala avantajları var veya kısa vadede, büyük modellerin yetkin olmak için hala daha fazla iyileştirmeye ihtiyacı var." Xiao Yanghua, bunun endüstri formunu yeniden şekillendireceğini söyledi.
Ayrıca, içerik oluşturma ve analitik çalışma ile ilgili görevlerin çoğu, tekrarlayan, rutin ve üretken alt bölümleme adımlarının kademeli olarak büyük modele devredileceği ve geleneksel küçük modellerin alt bölümleme görevlerinin olduğu birçok alt bölümleme adımına ayrıştırılacaktır. iyi olanlar küçük modellere devredilir ve hala sadece insanlarda iyi olan alt bölümleme görevleri insanlara devredilir. Xiao Yanghua, karmaşık görevleri birden çok adıma ayırmanın (ayrışma) ve ardından iyi oldukları adımları büyük modeller, küçük modeller ve insanlar tarafından tamamlamanın (yeniden düzenleme) temel eğilim olduğuna inanıyor.
Büyük modellerin hızlı yinelemesine ilişkin iki trend
Bu güncellemenin GPT-4.5'in ortaya çıkışını temsil edip etmediğine gelince, Xiao Yanghua bunun anahtarın olmadığına inanıyor, ancak bu konu o kadar çok dikkat çekti ki, bu aslında insanların büyük modellerin hızlı yinelenmesiyle ilgili endişelerini yansıtıyor ve bir üzerindeki herkesin olası etkisini bir ölçüde yansıtır.sosyal etki ile ilgili kaygılar. Ona göre bu endişe yersiz değil, "Hızlı yinelenmesi durumunda en azından hızının yineleme hızına yetişemeyebileceğini anlıyoruz. Hatta geliştirme için aktif olarak duraklat düğmesine basmak zorunda kalıyoruz." büyük modellerin neler yapabileceğini ve yapamayacağını dikkatlice düşünün.”
Xiao Yanghua, büyük modellerin hızlı yinelemesine ilişkin iki eğilim için, birincisi, ChatGPT'nin artık genel veri öğrenimine dayalı olduğuna ve özel alan uzmanlığı Güçlü verileri birleştirirken kesinlikle daha büyük ölçekli ve daha çeşitli verilerden öğreneceğine inanıyor. İkincisi, öğrenme derinliğini bir dereceye kadar iyileştirdiği düşünülebilecek veri analizi derecesini artıracaktır. Diğer bir deyişle, iki boyut vardır, biri giderek daha kapsamlı öğrenmek, diğeri ise giderek daha özel ve daha derin eski verileri öğrenmektir.
"Bu, bu sürümde çok önemli bir fikir. Aslında, verilerin hala aynı veriler olması çok muhtemeldir, ancak daha derinlemesine öğrenilir." Xiao Yanghua, "Her alandaki büyük modeller parçalanırsa ve entegre edilemiyorsa, yeteneği hala kontrol edilebilir aralıkta olabilir. Ancak, ChatGPT'nin güçlü bir genel bilgi yeteneği varsa ve çeşitli özel alan verilerini öğrenme için sürekli olarak birleştiriyorsa, yetenek yükseltmesi beklentilerimizin ötesinde olabilir. Bu nedenle, büyük modeller Güvenli ve kontrol edilebilir bir yönde geliştirilmesi zorunlu ve yakındır.”