Citat:
Ursprungligen postat av
Avalancheking
Cyborg2030 har rätt i det tekniska och praktiska. Vi förstår faktiskt inte de inre representationerna i avancerade ANN, och vi har stora problem med att kontrollera dem till 100 %. Han har också rätt i att p(doom) (risken för mänsklighetens undergång pga. AI) diskuteras flitigt av seriösa forskare.
Man behöver förstå vad man talar om.
Vill man ha något som man kontrollerar får man göra en imperativ implementation. T ex assembler för en processor. (Där man stänger av spekulativ exekvering för att minska ned det icke-deterministiska).
Men en LLM (och NN i största allmänhet) är en tränad implementation.
Beteendet är inget man kontrollerar annat än via träningsdatat och träningstid.
För att förklara lite mer konkret då.
* Med en imperativ implementation kan man då via en algoritm få produkten att beräkna kvadratrötter med en viss noggrannhet. Givet att du implementerar rätt.
* Men med ett NN måste du lägga på träningsdata för kvadratrötter. Och desto mer du tränar och har tillräckligt stor nät kommer produkten leverera kvadratrötter med en högre noggrannhet (du får mäta upp i efterhand). Du kontrollerar bara med träningsdata, träningstid och naturligtvis storlek på nätet.
Tränar du på data som ger 3:e roten så blir ju resultatet allt annat än kvadratrötter. Och tränar du kort tid blir noggrannheten kass. Och är nätet för litet blir range kasst.
Och med denna insikt så kommer en LLM som tränas på mänskligt beteende ha mänskligt beteende.
Vilket inkluderar allt skitbeteende som människor i största allmänhet uppvisar. (Och det är mycket).
Tränar man bara på vetenskapliga artiklar och läroböcker i naturvetenskap och matematik så blir det istället ett väldigt sakligt och kompetent verktyg. (Som INTE kommer uppvisa mänskligt beteende).
Men att träna LLM'er på mänskligt beteende och sedan bli upprörd över att dom har mänskligt beteende är ju bara förståndshandikappat.