LLM 的发展方向？

Large Language Models (LLMs) 概念

Vidhi Chugh

AI strategist and ethicist

阶段回顾

LLM 基础

Large Language Models (LLMs) 概念

阶段回顾

LLM 在 NLP 中的应用

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阶段回顾

训练过程涉及数据考量、伦理与环境影响

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阶段回顾

LLM 的未来

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模型可解释性

 

  • 它们如何得到输出？

 

  • 自驾路线规划
    • 为什么是这条路线？
    • 为什么是这些站点？

 

  • 增强信任与透明度
  • 发现并纠正偏差或错误

 

信任与可解释性

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效率

  • 计算效率

    • 更少算力也能高质量输出

  • 更快且更高效

    • 模型压缩
    • 优化

  • 收益：更小存储、更低能耗

  • 可及性与可持续性

    • 推动绿色 AI
    • 降低运营成本

效率

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无监督偏差处理

  • 有偏数据 -> 歧视

  • 无监督偏差处理

    • 自动检测与缓解偏差
    • 无需人工标注数据
    • 通过模式分析识别并降低偏差

  • 挑战

    • 微妙且难以发现
    • 可能引入新偏差

监督

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增强的创造力

  • 文本与视觉艺术的创造力
  • 艺术内容：源于学习到的模式，而非情感理解
  • 不具有人类式的艺术或情感理解
  • 能表现出类人的情绪行为
  • 未来：情感推断

AI 生成的四幅图像

1 https://arxiv.org/pdf/2302.09582.pdf
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让我们练习吧！

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