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ICML 2024 哈佛大學最新研究:越強的大模型越不懂人類

AIGC動態1年前 (2024)發布 夕小瑤科技說
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ICML 2024 哈佛大學最新研究:越強的大模型越不懂人類

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原標題:ICML 2024 哈佛大學最新研究:越強的大模型越不懂人類
關鍵字:模型,問題,人類,信念,函數
文章來源:夕小瑤科技說
內容字數:0字

內容摘要:


夕小瑤科技說 原創作者 | 任同學大語言模型(LLMs)展現出了多種用途。這種多樣性提供了巨大的潛力:同一個模型可以幫助軟件工程師編寫代碼,也可以總結醫生的臨床筆記。然而,這種多樣性也帶來了評價問題:我們如何知道這些模型在不同任務中的表現是否符合我們的期望?
以與監督學習模型相同的方式評估 LLM(通過預先指定任務并根據相關基準進行評估)會低估 LLM 的能力。LLMs能夠執行許多任務,而這些任務無法全部列舉出來。此外,LLMs將會被用在許多評估者可能無法預見的任務上。解決這個問題的一種方法是通過其可能的部署方式來評價LLMs。這種評價的一個方面是理解人們將選擇在何處使用LLMs,例如,醫生是否會使用這些模型來總結筆記或回答問題?因此,了解人們關于LLMs性能的信念(belief)非常重要。
來自哈佛大學、麻省理工、芝加哥大學的研究人員對此進行了研究,該研究旨在理解人們如何對LLM在不同任務中的表現形成期望,并評估這些期望與實際表現之間的差異。這一研究的重要性在于,只有理解人們的期望,我們才能更有效地評估和應用這些強大的模型。
什么是人類的泛化行為?人類泛化行為是指人類提出問題,觀察


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文章來源:夕小瑤科技說
作者微信:xixiaoyaoQAQ
作者簡介:專業、有趣、深度價值導向的科技媒體。聚集30萬AI工程師、研究員,覆蓋500多家海內外機構投資人,互聯網大廠中高管和AI公司創始人。一線作者來自清北、國內外頂級AI實驗室和大廠,兼備敏銳的行業嗅覺和洞察深度。商務合作:zym5189

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