AI大模型固有的缺陷

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人工智能深度学习机器学习AI模型chatgpt自然语言处理信息理论数据质量模型优化算法改进语音识别内容审核。
视频讲述了ChatGPT在处理数据与生成内容时所遇到的问题,并探讨了这些问题的潜在改进方法。首先指出信息量不足导致的错误在未来可能通过获取更多数据来解决。然而,部分问题根植于机器学习与自然语言处理的限制,并非简单通过扩大数据量可解。提到了语言模型的进步,如从初级写作能力到近似高中生水平,以及算法效率改善,如AlphaGo的能耗降低。同时,指出机器学乯中垃圾输入造成的垃圾输出问题,并讨论了如何减少噪音和提供高质量数据的重要性。物理学家张胜顺关于信息论边界的观点也被提及,强调了机器学习产品的局限性。最后,触及了内容审核和人工干预对机器学习模型的影响。
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赵庆明老师
发表学术论文十余篇,参与包括863项目等多个大型科研项目,参与包括微信机器人(WeChaty)等多个开源项目的研发。曾获MCP、MCSE、MCDBA等证书。授课方式独特,内容生动形象,风格通俗易懂,能够让学生触类旁通,极易掌握所讲知识点。
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