LLM 调研（5）- 尾声
原文中文，约1700字，阅读约需4分钟。发表于：。作为技术决策者，最好的状态还是向 Andrew Ng 学习[^4]。至少，你应该做一些具体的尝试并评估： - AIGC 相关能力，会不会成为现有业务的一个核心竞争力： - 比如创意类的工作，美工、广告、游戏、媒体等等； - 比如文本密集的工作，法务、保险、人事等等； - 别人有你没有会不会直接被踢下桌； - AIGC 相关能力，会不会让现有业务有比较大的降本增效： -...
本文讨论了LLM与人类智能之间的区别，指出人类智能具有抽象和泛化能力，而GPT-3的训练使用的数据量远远大于人类所需。人类的学习通过抽象和泛化实现，还可以使用数学工具进行抽象和推理。相比之下，神经网络模型通常无法解释和推理。然而，训练一个足够大的神经网络来模仿人脑功能仍然是一个巨大的技术突破。技术决策者需要评估AIGC相关能力是否能成为核心竞争力，以及是否能降低成本提高效率。
