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Nick Levine
Nick Levine
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用1930年代数据训练的复古AI学会了编码和修复软件错误
研究人员对一个仅在1931年前数据上训练的大型语言模型Talkie-1930-13B进行了微调，使其能够执行软件工程任务。尽管其知识库有限，该模型在用250个样本进行微调后，成功修复了xarray Python库中的一个bug。这一演示表明，基本推理能力，而非训练数据的海量，可能是开发智能系统的关键，挑战了模型需要海量互联网规模数据集的观念。
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Talkie-1930：基于 1931 年前文本训练的全新 13B 人工智能模型，探索历史知识
一个名为 Talkie 的新项目发布了一个仅使用 1931 年前英文文本训练的 130 亿参数语言模型。这个“复古”模型旨在探索人工智能预测未来和生成超出其训练数据截止日期的新颖想法的能力。虽然基础模型是开源的，但经过微调的聊天版本依赖于 Claude Sonnet 和 Opus 等现代大型语言模型进行辅助，这引发了对潜在时代错乱污染的担忧。