Alle Dinge entstehen im Konflikt (polemos), sagte Heraklit, oder in der Dialektik, wenn wir Hegels subtileren Ausdruck bevorzugen. Marx und seine Männer Anhänger Später verstanden sie, dass auch im Konflikt falsches Bewusstsein und Unechtheit entstehen können.
All dies zeigt sich auch in der aktuellen Entwicklung der sogenannten „generativen“ Künstlichen Intelligenz. OpenAI, der Erfinder von GPT, sagte, es würde es „demokratisieren“. Jetzt stattdessen, Microsoft Adjuvans-BusDie Startups von Sam Altman arbeitet im Wettbewerb mit anderen schönen Themen am größten monopolistischen Design, das der Kapitalismus je geschaffen hat: Allgemeine künstliche Intelligenz, also das Bewusstsein der Menschheit in einer Handvoll profitabler Automaten.
Aber die Dialektik schreibt vor, dass jedem Plan früher oder später ein gleicher und entgegengesetzter Plan gegenübersteht.
Tausend Sprachmodell „Offene“, also überall frei nutzbare, generative Systeme bevölkern seit einiger Zeit die Huggingface-Plattform, dieNabe Historiker der Sprachtechnologien Open Sourcedie der Rebellenallianz von ähneln könnte Krieg der Sterne wenn er nicht wirklich ein Genie wäre Geschäft.
Diese offenen Modelle werden von Start-ups, Universitäten oder sogar einzelnen Forschern entwickelt und gespendet, aber auch von Giganten wie Meta, die aus irgendeinem Grund ein Interesse daran haben, das Wasser ins Wanken zu bringen.
Wie ist es möglich, dass so unterschiedliche Probanden nun in der Lage sind, solche neuronalen Netze zu trainieren? Transformator generative Sprachmodelle erstellen?
Tatsache ist, dass mittlerweile auch die Architekturen und Verfahren dieser Fabrikation weitgehend vorhanden sind offenund es können so viele Trainingsdaten abgerufen oder generiert werden, dass mit den richtigen Fähigkeiten und der richtigen Hardware im Prinzip fast jeder den Schritt ins Unternehmen wagen kann.
Die Kombination aus standardisierten Methoden und innovativen Intuitionen ist schwindelerregend, und das Hacker der Sprachtechnologien erforschen es unermüdlich. Wir werden einige gute sehen.
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In diesem Aufbrausen tauchen sie auf zwei Probleme: das vonAusrichtung zwischen den von Automaten erzeugten Verhaltensweisen und den von Menschen erwarteten Verhaltensweisen, einschließlich des Themas Ethik und des Zustands von Minderheit anderer Sprachen als Englisch.
Die beiden Probleme hängen irgendwie miteinander zusammen. Vorausgesetzt, dass die Technologien zur Erstellung generativer Sprachmodelle immer weiter entwickelt werden WarenDie Qualität zukünftiger Modelle wird entscheidend davon abhängen, wie diese Probleme angegangen werden.
Der erste und grundlegende Bestandteil von a Sprachmodell Das ist eine riesige Menge an Wörtern. Da gute Literatur nicht ausreicht, müssen wir der Textualität im Internet ein Ende setzen, die notorisch durch verbale Giftstoffe aller Art verunreinigt ist.
Sie vollständig zu eliminieren, ist schwierig: Auch wenn es möglich ist, Schimpfwörter ganz einfach herauszufiltern, liegt ein Großteil dieser Toxizität auf der axiologischen Ebene, also auf der Ebene der Werte. Der “Zuchtmanifest” von 1938 mit seiner Ladung faschistischen Unsinns würde den Filter unbeschadet passieren.
Zusätzlich zum Aufstoßen der durch die Texte aufgenommenen Giftstoffe, a Sprachmodell Generativ, das aus dem Lesesaal kommt, würde auch (und vor allem) bedeutungslose Sätze hervorbringen. Dies liegt daran, dass der Automat in der ersten Phase nur die Wahrscheinlichkeit gelernt hat, dass ein Wort den vorangegangenen Wörtern folgt. Obwohl diese Berechnung sehr raffiniert ist und der Co-Text recht weit gefasst ist, handelt es sich dennoch um Assonanzen ohne das, was wir normalerweise „Vernunft“ nennen.
Daher ist eine zweite Trainingsphase notwendig, deren Ziel es ist, den Generator auf vollständige Bedeutung, Bescheidenheit und Nützlichkeit auszurichten.
Wir wissen, dass es bei diesem ChatGPT, das die KI in den Vordergrund rückte, mehr um die Interaktion mit Menschen ging, was Zeit und Geld kostete.
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Heutzutage gibt es jedoch Techniken, die diese zweite Phase viel einfacher machen, vorausgesetzt, Sie haben genügend Beispiele für Paare Input-Output tugendhaft und begehrenswert.
Diese werden im Allgemeinen aus verfügbaren Ressourcen wie z Reddit TL;DRwas veranschaulicht, wie ein Beitrag (Eingang) kann eine Zusammenfassung abgerufen werden (Ausgabe), aber höchstens herstellbar ad hoc. Bei dieser Art von Ressourcen ist dieEthos Linguistik, die Sie dem Automaten geben möchten.
Nicht englischsprachige nationale Gemeinschaften stehen vor dem Problem, wirksame Generatoren für ihre eigene Sprache zu erstellen.
Es gibt zwei Möglichkeiten: Bauen Sie sie ab imis fundamentis aus Texten in dieser Sprache oder verfeinern offene mehrsprachige Modelle, insbesondere solche, die von denen geschenkt werden, die über viele Ressourcen verfügen, um sie zu produzieren.
Im ersten Fall wird der Purismus dadurch bezahlt, dass man sich sowohl um die Entgiftung als auch um die Ausrichtung kümmern muss. Im zweiten Fall, obwohl das Modell zu Beginn weiß, dass es in der Lage sein wird, als Retter zu sprechen Name der Rosedavon werden Sie profitierenEthos mit dem das Original trainiert wurde. Dies geschieht auch aufgrund eines Effekts namens Transferlernen, der Teil der Arkana großer neuronaler Netze ist.
Das erste rein italienische Modell, jener Minerva von der Universität Sapienza, der sich für einige seiner Äußerungen dem Internet-Pranger aussetzte, fällt in den ersten Fall, weist aber (zugegebenermaßen) keine Übereinstimmung auf, daher der interessante (aber traurige) Vannacci-Effekt von seine Prosa. Für die Wissenschaft ist das nichts Ungewöhnliches, aber die Ankündigung erweckte bei den Leuten den Eindruck, dass eine Pizza gebacken würde, obwohl es sich in Wirklichkeit nur um den Teig handelte.
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Auf dem italienischen Weg zur sprachlichen KI spielt unsere Universität, die immer noch von einem gewissen Geist der Nation erfüllt ist, der an Humboldt erinnert, eine wichtige Rolle. Es ist gut, dass wir dies im vollen Bewusstsein der „interessanten Zeiten“, in denen wir leben, tun.
Zeiten, in denen Forschungs- und Entwicklungsgemeinschaften transversal, stark vernetzt und enorm dialektisch sind. Die ersten Fähigkeiten, die man an männliche und weibliche Studierende weitergeben kann, sind intellektuelle Neugier, ein Geist der Zusammenarbeit und Bescheidenheit.
