大型语言模型(LLM)的利用中的挑战和影响因素
原文中文,约600字,阅读约需2分钟。发表于: 。当面临领域特定问题时,大语言模型(LLMs)可能会遇到问题,如知识遗忘、知识重复、知识幻觉以及知识毒性,这些问题突显了 LLMs 的训练数据和算法设计的困扰。为了解决这些问题,建议对训练数据进行多样化,微调模型,提高透明度和可解释性,并引入伦理和公平性培训。未来的技术趋势可能会倾向于迭代方法学、多模态学习、模型个性化定制以及实时学习和反馈机制。最重要的是,未来的 LLMs...
本文探讨了大语言模型的优势和局限性,提出了目的论方法来预测其成功或失败。作者对两个大语言模型进行了评估,发现低概率情况下的失效模式。作者认为我们应该把大语言模型看作一类独特的系统,而不是评估为人类。