對話南洋理工大學安波教授：如何讓大語言模型適應動態環境？

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原標題：對話南洋理工大學安波教授：如何讓大語言模型適應動態環境？
關鍵字：模型,環境,語言,動作,人類
文章來源：大數據文摘
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內容摘要：

大數據文摘受權轉載自AI科技評論
作者丨陳鷺伊
編輯丨岑峰
對人類越是簡單的問題，大語言模型反而越難以做好？
盡管現在的大模型已經有能力沖擊數學競賽級別的題目，但在像“9.11和9.9誰大”這樣的簡單問題上仍然會翻船。而從上網友對問題的討論中猜測，出現這種錯誤的原因可能是由于大模型以token的方式來理解文字，當9.11被拆成“9”、“.”和“11”三部分時，11確實比9大。大語言模型（LLMs）在處理復雜問題時表現出色，但在一些看似簡單的問題上卻可能遇到困難——這種現象并不是因為模型本身的復雜性，而是由于模型與特定環境或任務之間的知識不對齊。此外，LLMs在生成文本時依賴于預測下一個單詞的概率，這種機制可能導致它們生成與人類常識不符的結果。這是因為現有的模型通常側重于語言的統計特性，而不是深入理解人類的價值觀和偏好。
隨著大語言模型的能力不斷增強，人們對其可能帶來的倫理風險和對人類的潛在威脅的擔憂也在增加。LLMs可能會傳播其訓練數據中的有害信息，如偏見、歧視和有害內容。它們還可能泄露訓練數據中的私密和敏感信息，或生成誤導性或虛假信息。隨著這些Agent越來越多地融入我們的日常生

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