生成式AI: What comes next? - 译者课堂140
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译者课堂140期讲解《经济学人·商论》2023-05-17 《生成式AI》系列原文 Large language models’ ability to generate text also lets them plan and reason上半部分
以莎士比亚十四行诗的形式表述量子物理？一个海盗会怎么介绍贸易理论？讲一只恐龙遨游太空的童话故事……人们乐此不疲地让现代聊天机器人生成各种各样稀奇古怪的文字。有些请求在现实世界中是有用的，比如旅行路线、学校作文或计算机代码。现代大型语言模型（LLM）可以生成所有这些内容。不过，想用GPT写作业的人要当心：这些模型可能会弄错一些事实，还容易出现其创造者称之为“幻觉”的奇思异想。《经济学人·商论》连续推出AI专题系列文章，欢迎订阅阅读中英双语原文。
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除了偶发的小问题，所有这一切都体现了巨大的进步。即便放在几年前，这样的程序还只存在于科幻小说中。但大量按需写作可能并不是LLM最重要的能力。它们的文本生成能力使它们能够充当多用途的推理引擎。它们可以遵循指令，制定计划，发出命令来让其他系统执行。
毕竟，语言不仅仅是文字，还是世界“底层复杂性的一种表现”，斯坦福大学下属以人为本人工智能研究所（Institute for Human-Centred Artificial Intelligence）教授珀西·梁（Percy Liang，音译）指出。这就意味着，一个有关语言如何运作的模型在某种意义上也包含了有关世界如何运作的模型。AI投资基金Air Street Capital的内森·贝纳奇（Nathan Benaich）说，一个接受大量文本训练的LLM“基本上是在补全文本的基础上学习推理”。
用LLM控制其他组件的系统正在激增。例如，由浙江大学和微软研究院创建的HuggingGPT把ChatGPT用作一个任务规划器，把用户的问询请求分配给从Hugging Face中调取的AI模型。Hugging Face是一个集合了为文本、图像和音频任务接受训练的各种模型的工具库。由微软研究人员创建的TaskMatrix.AI让聊天机器人与音乐服务、电商网站、网络游戏等线上资源展开交互。... ...
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