详细内容或原文请订阅后点击阅览
AI中自我反省的出现：大型语言模型使用个人见解来发展
人工智能在近年来取得了显着的进步，大型语言模型（LLMS）在自然语言理解，推理和创造性表达方面领先。然而，尽管具有功能，但这些模型仍然完全取决于外部反馈以改进。与人类不同，他们通过思考自己的经历，认识到错误并调整方法而学习，LLMS缺乏[…] AI中自我反省的出现：大型语言模型如何使用个人见解来首先出现在Unite.ai上。
来源:Unite.AI人工智能在近年来取得了显着的进步，大型语言模型（LLMS）在自然语言理解，推理和创造性表达方面领先。然而，尽管具有功能，但这些模型仍然完全取决于外部反馈以改进。与人类通过思考自己的经历，认识错误并调整方法不同，LLMS缺乏内部自我纠正机制。自我反思是人类学习的基础。它使我们能够完善自己的思维，适应新的挑战并发展。随着AI越来越接近人工通用情报（AGI），目前对人类反馈的依赖被证明是资源密集型和效率低下的。为了使AI超越静态模式识别到真正的自主和自我改善系统，它不仅必须处理大量信息，而且还必须分析其绩效，确定其局限性并完善其决策。这种转变代表了人工智能学习中的基本转变，这使自我反思成为迈向更适应和智能系统的关键一步。
人工通用情报（AGI）LLM今天面临的关键挑战
LLM今天面临的关键挑战现有的大型语言模型（LLM）在预定义的培训范式中运行，依靠外部指导（从人类的反馈意义上讲）来改善其学习过程。这种依赖性限制了他们动态适应不断发展的场景的能力，从而阻止了它们成为自主和自我改善的系统。由于LLM正在发展为能够在动态环境中自主推理的代理AI系统，因此它们必须应对一些关键挑战：
代理AI系统 ynamic环境 缺乏实时适应： 这个 使它们缓慢地适应不断发展的信息。 LLM努力在没有内部机制的情况下与动态环境保持同步，以完善其推理。 准确性不一致： 完全 高维护成本： 。