Re: [新聞] ChatGPT的「幻覺」根本無法解
: 不過，華盛頓大學計算語言學實驗室的主任、語言學教授 Emily Bender 認為，「這個問: 題無法完全解決，因為技術與實際需求之間存在固有的不匹配。」
我快笑死了
語言學教授連發言資格都沒有,你懂AI嗎?
AI 的模型有幾種 ?
光是目前就有數10種以上
例如最早的 線性迴歸 決策樹 分群 分類 類神經網路
到之後的 卷積神經網路 生成式 生成對抗網路 等等
同樣是 生成式 Google 跟 OpenAI 用的演算法也不一樣
簡單講每一種演算法都存在缺點 (但是能夠被應用的都是 優點大於缺點)
光是目前生成式AI
你不給他提示 , 叫他用Python 寫出一個功能式程式
他能夠完整寫出來 包含文件 解釋 , 這都已經是一個重大的突破
而演算法 本來就是一直調整 (或者創造出新的演算法)
每一演算法由於模式不同也都存在部分缺失
但是這一點根本不用擔心
Google 的生成式聊天機器人 , 都是先有演算法出來 (都有發表論文)
有缺失的部分當然會慢慢改善
這點不用擔心了
語言學家就下去吧 , 笑死了
至於應用 更不用關心 一定會有愈來愈多的應用
如果我們把AI的發展 用 0到100分來形容 (100分就是完全AI,AI已經100%成熟)
感知器被發現 5分
類神經網路 10分
大數據 (例如 分群 分類 決策樹.....) 19分
Open AI 發表 ChatGPT 39分
未來之路還很長
但是 ChatGPT 跟以往相比 AI已經從 19分 進步到 39分 , 翻倍了
再說一次 語言學家 下去 , 你不懂 AI
目前最重要的是怎樣從 39分 走到至少80分
AI 會持續改善 跟增加新的方式(例如模型或這新的概念出來)
--
會說出「想要完全解決這種問題」就像在說用鐵鎚無法
完美的把螺絲鎖緊一樣低能
我才要笑死 人們標題主詞很明確就是chatgpt
而非一鍋子打翻AI說大家未來都不搞了
挺AI也嘛有信心一點，不要人家聊聊目前產品的缺點
就玻璃心發作，忙著把歷代祖先搬出來戰
好了啦 買多少
現在無法解決幻覺是事實 未來能不能解決難道已經有
答案了？
股市的預測用哪個模型分數最好?
又不是你擁有模型，是你要下去
人類難道不會有幻覺，記憶拼湊問題？
讓ai可以連網比對答案是不是幻覺啊,這麼容易
你怎麼知道會持續改善
那你很懂欸
所以你是什麼專業的教授？
版上專家很會看風向,這幾天ai走弱,馬上看衰...
股版專家比贏家多
教授不懂你最懂XD
可憐哪 你可以估狗啥叫計算語言學
為什麼分數的尾數是9啊？ 可以進位嗎拜偷
計算語言學實驗室
你套很多厚
我看起來感覺AI目前的程度就是搜尋引擎的強化，將人
所需要的資訊模組化，但沒有資訊自我辨識能力，很多
部分終究還是要用人力去勘誤，準確度有差的話，即
使有95%以上的正確率，企業還是很難承擔這個風險
不要看到語言學就當人家文組啊
computational linguistics也可以翻譯成電腦語言學
不是你以為的語言學好嗎？這種水準難怪氣急跳腳
怕你看不懂，給你咕狗的翻譯
人家是研究NLP的，你呢？
你講的那幾種我們不會稱模型，大部分都會叫演算法
不過你也把chatgpt 分數打太低了，那跳耀式的成長
應該及格了
知之為知之，不知為不知，是知也
BI
你說的對,菜比八NLP教授怎麼可能懂AI,台股AI要起飛
好啦，就你最厲害，比教授還厲害
你是不是套很大 沒關係 我也是
基本上會說謊瞎掰就是不能用了。
機器人三法則根本無效
下個鬼 你以為train model不需要domain knowledge?
說個諷刺的，改成人類三法則，人類自己也辦不到
自己做不到的事情，別幻想人工智能會完美
還有一件事 人類會污染ai
笑死
計算語言學就是在提供你說的論文的
又一個被皮衣老黃洗腦的信徒
如果AI拿你這篇訓練，大概會覺得自己天下無敵吧
語言學有一個領域叫 computational linguistic
哇，你真的好懂，懂懂哥
他是計算語言學家...如果搞不懂這一點，是你要下去
，拍謝
來一個最懂的了
"計算語言學實驗室的主任、語言學教授"
計算語言學
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爆
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[請益] 台幣狂貶什麼原因？
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