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在人工智能软件领域,系统并不总是按照其开发者的意愿行动,这一潜在危险已经引起了一些科技巨头的关注。微软与前谷歌CEO埃里克·施密特联手支持了一家名为SynthLabs的初创公司,致力于解决这一对齐问题。”SynthLabs的出现使得更多公司能够以透明和协作的方式确保其人工智能系统按照其预期行动,这在当前人工智能发展的背景下显得尤为重要。
人类无法监督超级人工智能,但人工智能可以。以「预测下一个Token」为本质的大模型已经横扫人类世界的多项任务,展现了人工智能的巨大潜力。图9a考虑了7个有代表性的NLP任务,并比较了微调、零样本提示和5-shot提示;对于零样本和5-shot基线,本文使用表2中总结的特定于任务的提示。
大型预训练语言模型,如GPT-3,具有出色的能力,可以理解和回答人类提出的问题,协助编码工作等。它们常常生成与人类偏好不同的结果。这是通过允许LLM评估和改进其自身输出来实现的,最终产生更协调和安全的AI生成响应。