Artykuł omawia wady wnioskowania w dużych modelach językowych przedstawione w publikacji firmy Apple, która podważa hipotezę, że skalowanie modeli przyniesie rzeczywistą sztuczną inteligencję.
Odpowiedzi na krytykę zawartą w pracy Apple często są nieprzekonujące i oparte na mocnych argumentach, które jednak nie uzasadniają osłabienia wniosków z pracy.
Apple przedstawia trudności modeli z problemami wymagającymi złożonego szkolenia i pamięci, podkreślając, że AGI powinno stanowić krok naprzód, czego duże modele wnioskowania obecnie nie osiągają.
Dyskutowane jest, że modele często nie mają wystarczającej zdolności do generowania długich sekwencji odpowiedzi, co ogranicza ich skuteczność w rozwiązywaniu złożonych problemów jak Wieża Hanoi.
W artykule podkreślono, że większe modele czasami osiągają lepsze wyniki, jednakże nie można przewidzieć, które modele będą wystarczająco dobre do określonych zadań, podkreślając konieczność ciągłego testowania bez gwarancji sukcesu.
Get notified when new stories are published for "🇵🇱 Hacker News Polski"