本帖最后由 匿名 于 2024-2-19 23:45 编辑
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我觉得朋友你是最基础的深度学习和机器学习知识没有学透彻,导致别人把模型做得大一点,你就会被这些所谓学者专家带偏觉得大模型真的能“学会”知识, 我这里讲的不是深度学习机制、模型架构和参数之类的,说的是机器学习最本质的东西“概率模型”, 学习知识全靠样本反馈找概率上的最优解。
但是人脑学编程、学规则、学算术,跟概率不是一回事,关键是要学会一套规则,就是要轻松赋予一个样本100%的概率,例如你让chatgpt生成一段代码,先不说代码能不能运行,但是人类的逻辑来说,不应该会有任何编程规则的错误吧,例如python, 如果是人为设计的话,不可能会有一些不属于Python的函数名和空格/tab混用的代码方案给出来, 还有简单的算术,算上几百万次都肯定要是对的,而不是经过别人feedback reward一下,能偶尔出错, 另外这也是为什么无人驾驶一直出不来的原因,还是因为这些所谓的AI模型,深度学习,或者机器学习最本质的学习方式去学rule based 的东西超级费劲, 喂了千万上亿的样本也学不到100% 的hard rule, 人类可以在只见过一次样本量唯一的情况下轻松学到规则然后重复千万次也不会错了(是指逻辑认知上不会再错了不是粗心犯错)。
所以人类和AI的学习方式本质上就完全不一样,导致现在AI是“像”人类,而不是真正的智能,所以尽管现在AI看起来更厉害,但实质上还是靠数据多以假乱真装“智能”, Sora 算是最新的模型了吧,官方放出的视频也是说好的五只狗在玩耍,官方视频上一样出错五只变四只, 还有篮球穿过篮筐网子晃动不对等等,证明官方也知道局限性不想太离谱宣传,你说真能提高人类工作效率,那有可能,但是吧你要是真用来按硬性规则生成视频,例如领导告诉你:我就要五只狗互相玩耍的视频10分钟, Sora可能给你调半天你都调不出一个每一帧无bug视频,要不少了个狗腿要不少了个狗头,还不如真找五只狗来拍快,这样的例子不知道你有没有想法,想想为什么AI连多少只狗, 多少个头多少条腿多少条尾巴都数不清呢? (自问自答: 因为模型是在逐个像素学习在“狗“这个关键词下 其他什么像素最有可能跟这个像素连在一起 - 而不是真学会了狗这个生物概念,例如狗一定有四条腿这种hard rule多少年多少样本量也没学会)。 |