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大模型出了什么问题?我们应该构建什么?| 俄勒冈州立大学教授 Thomas Dietterich 4月18日
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应用物理实验室和怀廷工程学院的同事受邀参加由约翰·霍普金斯大学安全自主研究所 (IAA) 和计算机科学系联合举办的四月份演讲系列,其中有国家学者介绍新的研究和开发成果处于自治和保证的交叉点。 这次演讲的主题是“大型语言模型出了什么问题,以及我们应该构建什么”,由 俄勒冈州立大学电气工程与计算机科学学院杰出名誉教授 Thomas Dietterich 于 4 月 16 日星期二上午 10:30 在约翰霍普金斯大学马龙厅 107 发表演讲。 摘要: 大语言模型为训练许多有趣的人工智能系统提供了预先训练的基础。 然而,它们有很多缺点。 他们的培训和更新成本高昂,他们的非语言知识匮乏,他们会做出虚假和自相矛盾的陈述,而且这些陈述在社会和道德上可能是不恰当的。 本演讲将回顾这些缺点以及当前在现有LLM框架内解决这些缺点的努力。 然后,它将主张一种不同的、更加模块化的架构,分解现有LLM的功能并添加几个额外的组件。 我们相信这种替代方案可以解决LLM的许多缺点。 关于约翰霍普金斯大学保障自治研究所:在 APL 和怀廷工程学院的领导下,IAA 正在成为全国公认的自治系统卓越中心,展示了约翰·霍普金斯大学两个主要部门的强大研究和工作组合,并创建了战略性外部伙伴关系。 IAA 致力于确保自主系统和人工智能 (AI) 在社会中安全可靠的集成。 随着自主系统在物理和虚拟方面的激增,该研究所致力于确保系统在运行中受到信任和安全,能够抵御对手的腐败,并无缝融入生态系统和社区。 在这个新兴领域,约翰霍普金斯大学致力于推进自主未来的清晰愿景。
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