LLM在何时开始自我引导并生成下一个LLM?
摘要
本文探讨了LLM何时可能开始自我引导,从而可能导致AI奇点的出现,实现指数级进展。文章邀请对这一主题的讨论和资源分享。
我认为,从技术上讲,如果这种情况发生,它将标志着奇点的真正开始,因为从那时起,进展将是指数级的,并且不再依赖于人类。目前,你仍然需要大量的训练、监督和反馈学习。但我也确信,许多新版本的架构是由当前模型指导的,就像所有代码一样。并且一定有很多研究正在进行关于根本性改变。有人有什么想法吗?有好的链接可以阅读吗?
相似文章
These startups are chasing the next big thing in LLMs
MIT Technology Review reports on a wave of startups pursuing post-transformer architectures for LLMs, as the dominant model family faces growing costs, energy use, and context-length limits. Companies like Subquadratic aim to build the next generation of AI.
LLMs何时会变得有意识并拥有感知?
本文探讨了LLMs变得有意识和拥有感知的推测时间线,并提出了如何测试和证明这些属性的问题。
AGI会以LLM的形式出现吗?
关于AGI是否会从LLMs或像量子计算这样的替代技术中出现的推测性讨论。
LLM的下一个重大‘扩展时代’是什么
作者回顾了过去LLM的扩展时代(模型规模、思维链、智能体),并推测下一个重大扩展维度,提出递归自我改进可能是一个突破。
LLMs陷入了群体思维的窠臼。这家初创公司正试图让它们摆脱困境。
一家名为Springboards的初创公司开发了一款名为Flint的LLM,旨在生成比主流模型更多样化和更具创意的回答,以解决AI输出中普遍存在的同质化问题。文章强调了相关研究,表明许多LLM因为训练数据和方法相似而趋同于类似的答案。