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OpenAI 最新论文:语言模型为什么会出现幻觉?

OpenAI 近日发表的新论文《Why language models hallucinate》研究了语言模型产生幻觉的核心原因,认为是现有训练与评估机制鼓励模型猜测而非承认不确定性。 该论文认为,语言模型之所以会产生幻觉(即在不确定时进行猜测,生成看似可信但错误的陈述,而不是承认不确定性),是因为现有的训练和评估程序更倾向于奖励猜测行为,而非承认不确定性的做法 。 就像面对难题的学生一样,大型语言模型在不确定时有时会进行猜测,从而产生看似合理但错误的陈述,而不是承认不确定性。 这种“幻觉”现象即使在最先进的系统中也持续存在,并会破坏信任。 我们认为,语言模型产生幻觉是因为训练和评估程序奖励猜测而非承认不确定性,我们还分析了现代训练流程中产生幻觉的统计原因。 幻觉无需被神秘化——它们源于简单的二元分类错误。如果无法将不正确的陈述与事实区分开来,那么预训练语言模型中的幻觉就会在自然的统计压力下产生。 接着我们认为,幻觉之所以持续存在,是因为大多数评估的评分方式——语言模型被优化成优秀的“考生”,而在不确定时进行猜测可以提高测试表现。 这种惩罚不确定性回答的“流行病”只能通过一种社会技术性...

马斯克:特斯拉 AI6 有望成为迄今为止最好的 AI 芯片

马斯克在社交媒体宣布,接下来的 AI6 有望成为迄今为止最好的 AI 芯片。 马斯克表示,他和特斯拉 AI5 芯片设计团队进行了一次设计评审,他认为 AI5 将成为最适合参数数量低于约 2500 亿的模型的 AI 推理芯片,其成本最低,性能功耗比最高。而之后的 AI6 将会更进一步。 据今年 7 月份的相关报道,特斯拉 AI5 芯片将专注于车辆推理(例如自动驾驶)计算集群训练,有望于 2026 年底开始量产;特斯拉 AI6 芯片将采用可扩展设计,不仅适用于自动驾驶汽车和人形机器人,还可能扩展到 AI 数据中心。 此外,AI6 首批样品预计将在三星电子位于韩国的代工和封装工厂开始生产,随后,三星位于美国得克萨斯州的代工厂将进行 AI6 芯片的量产,三星的得州工厂于 2025 年投入运营。 8 月份,特斯拉解散了其 Dojo 超级计算机团队,并将部分员工重新分配到其他部门。 据报道,Dojo 项目自启动以来,一直被视为特斯拉自动驾驶技术的核心组成部分。该超级计算机旨在为特斯拉的神经网络训练提供强大算力,以支持其自主驾驶功能的提升。

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