What's Blocking AI from True Intelligence?
Impossibile aggiungere al carrello
Puoi avere soltanto 50 titoli nel carrello per il checkout.
Riprova più tardi
Riprova più tardi
Rimozione dalla Lista desideri non riuscita.
Riprova più tardi
Non è stato possibile aggiungere il titolo alla Libreria
Per favore riprova
Non è stato possibile seguire il Podcast
Per favore riprova
Esecuzione del comando Non seguire più non riuscita
-
Letto da:
-
Di:
A proposito di questo titolo
Join Nadina, your Chief Strategy Architect, as she explores the fascinating world of Large Language Models. Discover how these AI powerhouses learn, reason, and what challenges they face in understanding human commonsense. Perfect for tech enthusiasts, business leaders, and anyone curious about the future of artificial intelligence.
- In-Context Learning: LLMs can learn new tasks from examples provided directly in the text prompt, without any retraining or reprogramming.
- LLM Architecture: The underlying structure and components of an LLM significantly impact its ability to learn in context.
- Commonsense Reasoning: Current LLMs often struggle with true commonsense reasoning, relying more on memorization and general knowledge.
- Future of LLMs: Developing more sophisticated datasets and evaluation metrics is crucial for creating LLMs that truly understand the world.
Source
- CAN CUSTOM MODELS LEARN IN-CONTEXT? AN EXPLORATION OF HYBRID ARCHITECTURE PERFORMANCE ON IN-CONTEXT LEARNING TASKS
- What Really is Commonsense Knowledge?
Ancora nessuna recensione