哈工大聯(lián)合快手提出CogGPT：大模型也需要認(rèn)知迭代

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原標(biāo)題：哈工大聯(lián)合快手提出CogGPT：大模型也需要認(rèn)知迭代
關(guān)鍵字：認(rèn)知,快手,模型,紋身,信息
文章來源：機(jī)器之心
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：4050字

內(nèi)容摘要：

機(jī)器之心專欄
機(jī)器之心編輯部在認(rèn)知科學(xué)領(lǐng)域，人類通過持續(xù)學(xué)習(xí)改變認(rèn)知的過程被稱為認(rèn)知迭代（Cognitive Dynamics）。形象地說，認(rèn)知迭代就像是我們大腦的「軟件更新」過程，手機(jī)應(yīng)用通過不斷的更新來修復(fù) bug 和增加新功能，我們的大腦也通過不斷學(xué)習(xí)新知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)，來改善和優(yōu)化思考方式。
從我們判斷感冒吃什么藥效果好，到一代代數(shù)學(xué)家如何證明費(fèi)馬大定理，無論是個(gè)人的心智發(fā)展還是人類文明的進(jìn)步，認(rèn)知迭代都扮演了不可或缺的角色。如今，像 GPT-4 等大型語言模型（Large Language Models，LLMs）為通用人工智能（Artificial General Intelligence，AGI）的發(fā)展帶來希望的同時(shí)，也暴露出一個(gè)顯著的問題 —— 認(rèn)知固化。比如，對(duì)于經(jīng)典問題「宇宙的中心在哪里」，不同時(shí)代的人會(huì)基于當(dāng)時(shí)的信息給出不同的回答，但對(duì)于大模型，它們的參數(shù)在訓(xùn)練完成后就固定下來了，這時(shí)候的大模型就像是一個(gè)不能升級(jí)的老舊軟件，不能再學(xué)習(xí)新的信息。
雖然我們可以通過 in-context learning 的方式，通過為大模型設(shè)定特定的認(rèn)知背景來模擬相應(yīng)回答，但這種認(rèn)知迭代

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文章來源：機(jī)器之心
作者微信：almosthuman2014
作者簡介：專業(yè)的人工智能媒體和產(chǎn)業(yè)服務(wù)平臺(tái)