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stochastic parrot
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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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AI的“随机鹦鹉”论点被认为正确但尚不完整
根据最近的一项分析，“随机鹦鹉”关于AI模型的论点既正确又不完整。虽然“概率机器”或“下一个词元预测”等术语捕捉了AI行为的某些方面，但它们未能完全解决模型训练的复杂性以及嵌入其权重中的人类意图。作者建议，需要更深入地研究模型的训练内容和底层人类表达，才能更全面地理解。
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Emily Bender 澄清“随机鹦鹉”AI术语
著名AI研究员Emily Bender正在澄清围绕“随机鹦鹉”一词的常见误解。她认为，许多关于AI模型的陈述实际上是断言，而不是批判性问题，这导致人们对该技术的潜在影响缺乏深入探究。