关于大型语言模型、智能机器与知识获取的观点
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。本文探讨了大型语言模型(LLMs)在知识生成方面的能力与人类理解抽象概念的能力之间的差距。通过分析GPT-4在科学、数学和常识推理方面的回答,揭示了其在模仿人类推理的限制,指出人类理解基于少量抽象概念这一关键差异,进而讨论了LLMs对人类知识获取和教育的影响。
该研究评估了大型语言模型在逻辑推理、空间智能和语言理解等方面的局限性,并发现它们在执行人类轻松处理的任务时存在显著限制。研究强调了提示工程的潜力以缓解错误,并强调了更好的训练方法的必要性。研究强调了将大型语言模型与人类推理和常识连接起来的重要性,并强调了人在企业应用中的必要性。研究希望为未来的研究提供增强新模型实用性和可靠性的途径。