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Othello GPT
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研究表明，大型语言模型不仅仅是“随机鹦鹉”
根据Mastodon上的一篇帖子，术语“随机鹦鹉”是对大型语言模型（LLMs）的不准确描述。虽然大型语言模型在预训练期间确实会匹配人类文本的经验分布，但其涌现的能力已超越了简单的模仿。研究表明，在高维数据集上进行训练会导致外推而非简单的内插，并且Transformer模型表现出了分布外泛化能力。
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Chess-GPT 模型学习世界模型，可通过操纵改变其技能水平
研究人员探索了对一个为国际象棋而训练的语言模型（称为 Chess-GPT）进行干预的方法。通过操纵模型对棋盘状态和玩家技能的内部表征，他们证明了这些表征与模型的输出之间存在因果关系。这项工作回应了关于大型语言模型是否拥有真正世界模型还是仅仅学习表面模式的怀疑，表明有针对性的编辑可以影响模型的棋力水平和走子生成。