机构名称：
¥ 1.0
第二个挑战，不透明，是指模型作为“黑匣子”的事实。凭借数十亿个参数（有时数万亿）的参数，它们的巨大规模几乎不可能完全理解其内部逻辑。并且由于神经网络中相互联系的参数的迷宫网络，将系统的整体行为提炼成一组清晰的规则是不切实际的。解释LLM的过程语言如何和得出结论的固有困难，即使对于创作者来说，他们不能解释为什么LLMS为什么对情感恳求做出反应。4降低量表可以提高可解释性，但最有可能以能力为代价，因为量表可以实现独特的紧急行为。因此，在规模，能力和解释性之间存在固有的权衡 - 含义不透明度是LLM的结构性特征，而不是错误。
赞美小语言模型
主要关键词
相关文件推荐
