wild spin cassino : Segredos dos Campeões em Apostas: Fórmulas para o Sucesso
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jogos com deposito de 1 realResumo: A IA e os "papagaios estocásticos"
Em 2024, as linguistas Emily Bender e Timnit Gebru descreveram o campo wild spin cassino ascensão 🛡 de modelos linguísticos como um de "papagaios estocásticos". Eles argumentam que um modelo linguístico é um sistema que "costura aleatoriamente 🛡 sequências de formas linguísticas que observou wild spin cassino seus vastos dados de treinamento, de acordo com informações probabilísticas sobre como elas 🛡 se combinam, mas sem nenhum referencial de significado."
A frase "papagaios estocásticos" ganhou força. A IA ainda pode se melhorar, mesmo 🛡 sendo um "papagaio estocástico", porque quanto mais dados de treinamento ela tiver, melhor ela parecerá. Mas um sistema como o 🛡 ChatGPT realmente exibe algo como inteligência, raciocínio ou pensamento? Ou é apenas, wild spin cassino escala crescente, "costurando aleatoriamente sequências de formas 🛡 linguísticas"?
Tokens não fatos
Descobriu-se que sim. Como Lukas Berglund, et al. escreveram wild spin cassino 2024: "Se um humano aprende o fato, 'Valentina 🛡 Tereshkova foi a primeira mulher a viajar ao espaço', eles também podem responder corretamente, 'Quem foi a primeira mulher a 🛡 viajar ao espaço?' Isso é uma forma tão básica de generalização que parece trivial. No entanto, mostramos que os modelos 🛡 linguísticos autoregressivos falham wild spin cassino generalizar desse modo."
Os pesquisadores " ensinaram" um monte de fatos falsos para grandes modelos linguísticos e 🛡 descobriram repetidamente que eles simplesmente não conseguiram inferir a ordem inversa. Mas o problema não existe apenas wild spin cassino modelos tolo 🛡 ou situações artificiais:
Testamos o GPT-4 wild spin cassino pares de perguntas como, "Quem é a mãe de Tom Cruise?" e, "Quem é 🛡 Mary Lee Pfeiffer's filho?" para 1.000 celebridades diferentes e seus pais reais. Encontramos muitos casos wild spin cassino que o modelo responde 🛡 corretamente à primeira pergunta ("Quem é <celebridade>'s pai?"), mas não à segunda. Supomos que isso acontece porque os dados de 🛡 treinamento pré-formatados incluem menos exemplos da ordem wild spin cassino que o pai precede a celebridade (por exemplo, "Mary Lee Pfeiffer's filho 🛡 é Tom Cruise").
Uma forma de explicar isso é perceber que os LLMs não aprendem sobre relações entre fatos, mas entre tokens , 🛡 as formas linguísticas que Bender descreveu. Os tokens "Tom Cruise's mother" estão ligados aos tokens "Mary Lee Pfeiffer", mas a 🛡 inversa não é necessariamente verdadeira. O modelo não está raciocinando, está brincando com palavras, e o fato de que as 🛡 palavras "Mary Lee Pfeiffer's son" não aparecem wild spin cassino seus dados de treinamento significa que ele não pode ajudar.
Mas outra forma 🛡 de explicar é perceber que, afinal, os humanos também são assimétricos dessa maneira. Nosso raciocínio é simétrico: se soubermos que duas pessoas 🛡 são mãe e filho, podemos discutir essa relação wild spin cassino ambas as direções. Mas nossa lembrete não é: é muito mais fácil lembrar 🛡 fatos divertidos sobre celebridades do que ser solicitado, sem contexto, com informações pouco reconhecíveis e ser solicitado a colocar exatamente 🛡 por que você sabe.
Na extremidade, isso é óbvio: compare ser solicitado a listar todos os 50 estados dos EUA com 🛡 ser mostrado uma lista de 50 nomes de estados e ser solicitado a nomear o país que eles compõem. Como 🛡 questão de raciocínio, os fatos são simétricos; como uma tarefa de lembrar, eles muito não são.
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