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Talkie-1930
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AI批评者质疑LLM能力，引用1931年前数据模型
用户对大型语言模型（LLMs）表示怀疑，并以talkie-1930为例说明其局限性。该模型专门使用1931年之前的数据进行训练，这凸显了训练数据的选择如何直接影响模型的输出。用户质疑科技公司在塑造AI方面拥有多大的权力。
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基于 1931 年前数据训练的 AI 模型重现历史偏见和刻板印象
研究人员开发了一个名为 Talkie-1930 的语言模型，该模型仅使用 1931 年之前的数据进行训练。当被提示关于在巴勒斯坦建立犹太国家时，该模型生成了一个反映 1931 年前观点的回应。此输出早于对大屠杀和以色列建国的认知，却令人惊讶地准确预测了未来的地缘政治摩擦。
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基于1931年前数据训练的AI模型提供了独特的历史视角
一款名为Talkie-1930的新AI模型，仅使用了1931年之前的数据进行训练。这种独特的方法使该模型能够提供对历史和政治事件的独特视角，突显了我们对世界的理解已经发生了多大的变化。该实验表明，目前使用当代数据训练的AI代理通常表现出相似的思维模式和偏见。
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Talkie-1930：新的13B LLM使用1931年之前的英语训练，用于历史研究
研究人员开发了Talkie-1930，一个拥有130亿参数的新型开放权重语言模型。该模型仅使用1931年之前发布的英语文本进行训练。其主要目的是促进无污染的AI研究，并支持历史推理实验。