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GPT不仅只处理"语言"是可泛化逻辑能力的曙光
发布时间:2023-04-10 16:43:38 TAGS:

作者:中联科创特约嘉宾尹智

GPT这类大型语言模型,可不仅只处理"语言",更重要的,是可泛化逻辑能力的曙光 —— 


我们对诸如GPT的大型语言模型LLM巨大能力飞跃—— 专业说法是"涌现"—— 的兴奋,不是只在于对语义理解本身的突飞猛进,前面我也谈过,LLM从实践上证明了,大型深度人工神经网络可以用于解决诸如自然语言中的事物逻辑关系处理这类传统上我们认为只属于人类智能范畴的问题,而且在此基础上展现出了归纳推理演绎的能力。附图是网上有好事者给ChatGPT和GPT4提出的问题,实话说,我得在纸上画好一会才能得出答案(虽然第二个问题ChatGPT答错了,GPT4答对了,第一个问题两者都答错了,但已经给出了推理过程),这说明GPT已经开始进入到了语言承载的根本要素 —— 逻辑推算的层面。如果LLM的大算力大参数的"大力出奇迹"的思路可以理解模糊的,高度依赖上下文的自然语言信息,并基于此形成通用意义上的归纳和推理能力,那没理由不能解决更逻辑严谨的,更规范,更数字原生的机器语言问题,并成为机器逻辑的新范式。

我个人并不觉得在办公领域的AI自动化会带来多大的产业升级( 这毫无疑问会让办公领域的摸鱼变得更困难),我无比期待的,是AI大模型对实体产业的企业级应用的赋能和升级 ,这才是实质意义上的颠覆式生产力革命。当有一天,我们在给工程设计上,把所有相关资源要素和限制条件,不用修改格式就扔给AI模型,然后这个AI就可以找到最佳施工方案的时候;我们把一堆生产设备设施的架构图和运行参数直接输入给AI,然后就得到了这个生产系统的最优运行模式的时候;当AI开始与矿山油田的物联网系统一起开采能源,与港口的物流系统一起指挥运输仓储的时候,我们就真正又开始了一轮新的产业革命。AI赋能百业的方式,也从以往针对每一个垂直领域的细分任务就开发一个/类模型的Narrow AI模式,开始成为基于可以接收多种输入,处理多种任务的General AI,来打造行业/领域模型的模式,以GPT为代表的大模型,正在开启这个时代的曙光。—— 仅代表尹智个人观点 Ken's personal view only

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