Xây dựng Mô hình AI Thông minh hơn để Xác minh Logic của Chính chúng
Hầu hết các mô hình ngôn ngữ được thiết kế để tạo ra các phản hồi mượt mà, tự tin. Nhưng nếu AI thực sự có thể hiểu được những gì nó đang nói?
SentientAGI đang đi theo một hướng khác. Thay vì dựa vào các quy trình chuỗi prompt dễ vỡ, họ đang phát triển các mô hình có khả năng suy nghĩ sâu hơn—những mô hình có thể kiểm tra, đối chiếu và lý luận dựa trên nền tảng của chính các kết quả của chúng.
Sự chuyển đổi này mang tính nền tảng. Thay vì chỉ tối ưu hóa cho việc tạo ra văn bản trôi chảy, các hệ thống này xây dựng các lớp tự xác minh và lý luận logic. Khi một câu trả lời được tạo ra, mô hình không chỉ dừng lại ở đó; nó còn tích cực làm việc để xác thực quá trình lý luận dẫn đến kết luận đó.
Cách tiếp cận này giải quyết một điểm đau thực sự trong việc triển khai LLM hiện tại. Các chuỗi prompt dễ vỡ dễ bị phá vỡ khi ngữ cảnh thay đổi hoặc xuất hiện các trường hợp ngoại lệ. Bằng cách tích hợp xác minh vào kiến trúc, bạn có được các hệ thống AI mạnh mẽ và đáng tin cậy hơn, có thể thực sự giải thích quá trình suy nghĩ của chính chúng.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
12 thích
Phần thưởng
12
5
Đăng lại
Retweed
Bình luận
0/400
ForumLurker
· 11giờ trước
Bây giờ cuối cùng đã có người làm việc nghiêm túc, tự xác nhận đáng tin cậy hơn nhiều so với những chuỗi prompt hào nhoáng nhưng thiếu thực chất.
Xem bản gốcTrả lời0
ProposalManiac
· 11giờ trước
Tự kiểm tra, logic này nghe có vẻ ổn, nhưng vấn đề thực sự là — ai sẽ xác minh người xác thực? Kiến trúc càng thông minh thì cũng không thể chống lại cơ chế khuyến khích kém.
Xem bản gốcTrả lời0
MaticHoleFiller
· 11giờ trước
Nói rõ ra là để AI đừng bịa đặt lung tung, phải có chút đầu óc
---
Tự kiểm tra bộ này... nghe có vẻ hoa mỹ, thực sự có thể áp dụng không
---
Cuối cùng cũng có người muốn giải quyết vấn đề mảnh ghép của prompt engineering, đã đến lúc làm như vậy rồi
---
Chẳng phải chính là tăng cường reasoning sao, từ lâu đã có người thử rồi
---
Cảm giác nghe có vẻ hay hơn thực tế, cứ chờ xem sao
---
Vấn đề cốt lõi vẫn là liệu có thể thực sự hiểu được chuỗi logic hay không, nếu không vẫn là ảo tưởng
---
Vấn đề brittleness này thực sự khá đau lòng, có cơ chế tự kiểm tra như vậy cũng không tệ
Xem bản gốcTrả lời0
MerkleDreamer
· 11giờ trước
Nói hay đấy, nhưng tôi chỉ muốn biết liệu thứ này có thể dùng trong môi trường sản xuất thật không
Tự kiểm tra nghe có vẻ ngầu, nhưng ai sẽ trả tiền cho chi phí đây
Lại là một "giải pháp tối thượng", tôi cứ xem nó sống được bao lâu đã
Nếu thật sự có thể hoạt động, thì những vấn đề hallucination hiện tại của chúng ta đã không còn nữa
Nghe có vẻ như đang kéo dài tuổi thọ cho prompt engineering, nhưng thực sự còn đáng tin cậy hơn chuỗi gọi hàm
Xác minh logic của chính mình? Vậy nó làm thế nào để xác minh logic của logic... đệ quy vô hạn
Nói đơn giản là thêm vài lớp kiểm tra, hiệu suất có thể bùng nổ không?
Có chút thú vị, chỉ sợ cuối cùng lại là bài báo đẹp đẽ nhưng thực thi lại thất bại
Xem bản gốcTrả lời0
AltcoinMarathoner
· 11giờ trước
Thật lòng mà nói, các lớp tự xác minh nghe có vẻ như là một phần của hạ tầng... giống như chúng ta cuối cùng đang chuyển từ giai đoạn chạy nước rút sang giai đoạn marathon thực sự. những mô hình này thực sự xem xét logic của chính chúng chứ? đó chính là vật liệu cho đường cong chấp nhận. đã theo dõi các nền tảng AI trong một thời gian rồi, và cảm giác này khác biệt so với sân khấu chuỗi lệnh như thường lệ lol
Xây dựng Mô hình AI Thông minh hơn để Xác minh Logic của Chính chúng
Hầu hết các mô hình ngôn ngữ được thiết kế để tạo ra các phản hồi mượt mà, tự tin. Nhưng nếu AI thực sự có thể hiểu được những gì nó đang nói?
SentientAGI đang đi theo một hướng khác. Thay vì dựa vào các quy trình chuỗi prompt dễ vỡ, họ đang phát triển các mô hình có khả năng suy nghĩ sâu hơn—những mô hình có thể kiểm tra, đối chiếu và lý luận dựa trên nền tảng của chính các kết quả của chúng.
Sự chuyển đổi này mang tính nền tảng. Thay vì chỉ tối ưu hóa cho việc tạo ra văn bản trôi chảy, các hệ thống này xây dựng các lớp tự xác minh và lý luận logic. Khi một câu trả lời được tạo ra, mô hình không chỉ dừng lại ở đó; nó còn tích cực làm việc để xác thực quá trình lý luận dẫn đến kết luận đó.
Cách tiếp cận này giải quyết một điểm đau thực sự trong việc triển khai LLM hiện tại. Các chuỗi prompt dễ vỡ dễ bị phá vỡ khi ngữ cảnh thay đổi hoặc xuất hiện các trường hợp ngoại lệ. Bằng cách tích hợp xác minh vào kiến trúc, bạn có được các hệ thống AI mạnh mẽ và đáng tin cậy hơn, có thể thực sự giải thích quá trình suy nghĩ của chính chúng.