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接着,李飞向常乐演示了模型的性能。
李飞用笔在纸上写了一句话:
“二次项联立方程如何求解?”
嗯,就是一句话,没有具体方程。
他将这张纸拍照,照片对准模型摄像头。
几乎瞬间,语言模型就给出答案。
答案包括,具体实例方程、解答过程和分析解释。
层次清晰、简明扼要。
“模型性能已经到这个程度了?”曾熙惊讶道。
“是的,曾总。从这个问题解答上,可以看出语言模型已经具备模糊语言的识别能力。”李飞说:
“这一点非常重要,基于这一点,即便是不明确、模糊的提问,它也能给出相对应的确切答案。”
“当然,在已知世界中,它还可以表现更优秀。”
“但是,在未知世界中,它还很稚嫩。”
李飞又写了一句话。
然后拍照,模型识别。
这一回,模型给出了问题涉及的定理内容、证明历程以及证明方法等。
类似百科,没有满足要求。
因为,李飞要求模型用新方法证明库默尔定理。
新方法?
这是未知领域,超出模型的能力。
目前,它还没有涉及逻辑思维的创造性能力。
“即便如此,它的表现已经非常优秀。”常乐说:
“昨天马总联系我,讨论GPT商用的事情。”
“你们有什么意见?”
“老板,最近我们一直在考虑这个问题。如果仅是TOB,那么模型还不能满足企业、机构更高层次的需求。”李飞说:
“如果是面向个人,那么可能会带来违法、犯罪等一系列问题。”
“谣言、虚假信息、性、暴力等会充斥互联网。”
“在造假方面,语言模型非常优秀。”
“所以我们建议,在限定框架基础上面向个人开放。”
“技术能够实现吗?”常乐看向辛顿。
“技术上可以实现,通过代码、关键词控制,以及弱模型加强监管,完全可以做到这一点。”辛顿说:
“实际上,我们一直在朝这方面努力,目前已经取得非常不错的成果。”
“我们也认为,可以选择在适当时间推出适当范围的语言模型产品。”
“它将会轰动世界。”
确实会轰动。
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