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微软GPT研究报告(全中文版)

人工智能(AI)研究人员一直在开发和完善大型语言模型(LLMs),这些模型在各种领域和任务中表现出非凡的能力,挑战我们对学习和认知的理解。由OpenAI开发的最新模型GPT-4[Ope23],是使用前所未有的计算和数据规模训练出来的。在本文中,我们报告了我们对GPT-4早期版本的调查,当时它还在OpenAI的积极开发中。我们认为,(这个早期版本的)GPT-4是新一批LLM的一部分(例如,与ChatGPT和谷歌的PaLM一起),它比以前的AI模型表现出更多的通用智能。

2023 年份 .PDF 格式 158页 页数 6.59MB 大小 浏览量 648次 下载量 立即下载

详细内容

智力是一个多方面的、难以捉摸的概念,长期以来一直对心理学家、哲学家和计算机科学家构成挑战。1994 年,一个由52位心理学家组成的小组试图抓住其本质,他们在一篇关于智力科学的社论中发表了一个广泛的 定义[Got97]。该共识小组将智力定义为一种非常普遍的心理能力,其中包括推理、计划、解决问题、抽象 思考、理解复杂概念、快速学习和从经验中学习的能力。这个定义意味着智能并不局限于某个特定的领域或 任务,而是包含了广泛的认知技能和能力。建立一个能表现出1994年共识定义中的那种通用智能的人工系统 是人工智能研究的一个长期的、雄心勃勃的目标。在早期的著作中,现代人工智能(AI)研究学科的创始人 提出了一系列理解智能的理想目标[MMRS06]。几十年来,人工智能研究者们一直在追求智能的原则,包括 可推广的推理机制(例如,[NSS59], [LBFL93])和构建包含大量常识性知识的知识库[Len95]。然而,人工智 能研究中最近的许多成功可以说是狭隘地专注于定义明确的任务和挑战,例如下棋或围棋,人工智能系统分 别在1996年和2016年掌握了这些任务。在1990年代末和进入2000年后,开发更普遍的人工智能系统的呼声 越来越高(例如,[*D +96]),该领域的学术研究也试图确定可能成为更普遍的智能系统基础的原则(例 如,[Leg08, GHT15])。2000年代初,"人工通用智能"(AGI)这一短语被推广开来(见[Goe14]),以强 调从 "狭义的人工智能"(如正在开发的专注的现实世界的应用)向更广泛的智能概念发展的愿望。 我们使用AGI来指代那些表现出上述1994年定义的广泛智能能力的系统,同时还要求这些能力达到或超过人 类水平。我们用AGI来指代那些表现出上述1994年定义中的广泛智能能力的系统,以及额外的要求,也许是 在共识小组的工作中隐含的,即这些能力达到或超过人类水平。然而,我们注意到,没有一个单一的AGI定 义被广泛接受,我们在结论部分讨论了其他定义。

智力是一个多方面的、难以捉摸的概念,长期以来一直对心理学家、哲学家和计算机科学家构成挑战。1994 年,一个由52位心理学家组成的小组试图抓住其本质,他们在一篇关于智力科学的社论中发表了一个广泛的 定义[Got97]。该共识小组将智力定义为一种非常普遍的心理能力,其中包括推理、计划、解决问题、抽象 思考、理解复杂概念、快速学习和从经验中学习的能力。这个定义意味着智能并不局限于某个特定的领域或 任务,而是包含了广泛的认知技能和能力。建立一个能表现出1994年共识定义中的那种通用智能的人工系统 是人工智能研究的一个长期的、雄心勃勃的目标。在早期的著作中,现代人工智能(AI)研究学科的创始人 提出了一系列理解智能的理想目标[MMRS06]。几十年来,人工智能研究者们一直在追求智能的原则,包括 可推广的推理机制(例如,[NSS59], [LBFL93])和构建包含大量常识性知识的知识库[Len95]。然而,人工智 能研究中最近的许多成功可以说是狭隘地专注于定义明确的任务和挑战,例如下棋或围棋,人工智能系统分 别在1996年和2016年掌握了这些任务。在1990年代末和进入2000年后,开发更普遍的人工智能系统的呼声 越来越高(例如,[*D +96]),该领域的学术研究也试图确定可能成为更普遍的智能系统基础的原则(例 如,[Leg08, GHT15])。2000年代初,"人工通用智能"(AGI)这一短语被推广开来(见[Goe14]),以强 调从 "狭义的人工智能"(如正在开发的专注的现实世界的应用)向更广泛的智能概念发展的愿望。 我们使用AGI来指代那些表现出上述1994年定义的广泛智能能力的系统,同时还要求这些能力达到或超过人 类水平。我们用AGI来指代那些表现出上述1994年定义中的广泛智能能力的系统,以及额外的要求,也许是 在共识小组的工作中隐含的,即这些能力达到或超过人类水平。然而,我们注意到,没有一个单一的AGI定 义被广泛接受,我们在结论部分讨论了其他定义。

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