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Resumo: A IA e os "papagaios estocásticos"

Em 2024, as linguistas Emily Bender e Timnit Gebru descreveram o campo roleta do google para jogar ascensão 1️⃣ de modelos linguísticos como um de "papagaios estocásticos". Eles argumentam que um modelo linguístico é um sistema que "costura aleatoriamente 1️⃣ sequências de formas linguísticas que observou roleta do google para jogar seus vastos dados de treinamento, de acordo com informações probabilísticas sobre como elas 1️⃣ se combinam, mas sem nenhum referencial de significado."

A frase "papagaios estocásticos" ganhou força. A IA ainda pode se melhorar, mesmo 1️⃣ sendo um "papagaio estocástico", porque quanto mais dados de treinamento ela tiver, melhor ela parecerá. Mas um sistema como o 1️⃣ ChatGPT realmente exibe algo como inteligência, raciocínio ou pensamento? Ou é apenas, roleta do google para jogar escala crescente, "costurando aleatoriamente sequências de formas 1️⃣ linguísticas"?

Tokens não fatos

Descobriu-se que sim. Como Lukas Berglund, et al. escreveram roleta do google para jogar 2024: "Se um humano aprende o fato, 'Valentina 1️⃣ Tereshkova foi a primeira mulher a viajar ao espaço', eles também podem responder corretamente, 'Quem foi a primeira mulher a 1️⃣ viajar ao espaço?' Isso é uma forma tão básica de generalização que parece trivial. No entanto, mostramos que os modelos 1️⃣ linguísticos autoregressivos falham roleta do google para jogar generalizar desse modo."

Os pesquisadores " ensinaram" um monte de fatos falsos para grandes modelos linguísticos e 1️⃣ descobriram repetidamente que eles simplesmente não conseguiram inferir a ordem inversa. Mas o problema não existe apenas roleta do google para jogar modelos tolo 1️⃣ ou situações artificiais:

Testamos o GPT-4 roleta do google para jogar pares de perguntas como, "Quem é a mãe de Tom Cruise?" e, "Quem é 1️⃣ Mary Lee Pfeiffer's filho?" para 1.000 celebridades diferentes e seus pais reais. Encontramos muitos casos roleta do google para jogar que o modelo responde 1️⃣ corretamente à primeira pergunta ("Quem é <celebridade>'s pai?"), mas não à segunda. Supomos que isso acontece porque os dados de 1️⃣ treinamento pré-formatados incluem menos exemplos da ordem roleta do google para jogar que o pai precede a celebridade (por exemplo, "Mary Lee Pfeiffer's filho 1️⃣ é Tom Cruise").

Uma forma de explicar isso é perceber que os LLMs não aprendem sobre relações entre fatos, mas entre tokens , 1️⃣ as formas linguísticas que Bender descreveu. Os tokens "Tom Cruise's mother" estão ligados aos tokens "Mary Lee Pfeiffer", mas a 1️⃣ inversa não é necessariamente verdadeira. O modelo não está raciocinando, está brincando com palavras, e o fato de que as 1️⃣ palavras "Mary Lee Pfeiffer's son" não aparecem roleta do google para jogar seus dados de treinamento significa que ele não pode ajudar.

Mas outra forma 1️⃣ de explicar é perceber que, afinal, os humanos também são assimétricos dessa maneira. Nosso raciocínio é simétrico: se soubermos que duas pessoas 1️⃣ são mãe e filho, podemos discutir essa relação roleta do google para jogar ambas as direções. Mas nossa lembrete não é: é muito mais fácil lembrar 1️⃣ fatos divertidos sobre celebridades do que ser solicitado, sem contexto, com informações pouco reconhecíveis e ser solicitado a colocar exatamente 1️⃣ por que você sabe.

Na extremidade, isso é óbvio: compare ser solicitado a listar todos os 50 estados dos EUA com 1️⃣ ser mostrado uma lista de 50 nomes de estados e ser solicitado a nomear o país que eles compõem. Como 1️⃣ questão de raciocínio, os fatos são simétricos; como uma tarefa de lembrar, eles muito não são.

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Encerrado Conclusão

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