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Lernen in Schleifen

2023-11-05 19:04

"Sprachmodelle sagen ja bloß das nächste Token voraus." Aber, oops: Auto-regressive next-token predictors are universal learners. Die spannende Beobachtung ist, dass die autoregressiven Netze durch die Rückkopplung ihrer Ergebnisse viel besser Algorithmen und damit "Denk"-Vorgänge lernen können als die mit klassischer Supervision trainierten Netze. Wenn man bloß genügend solcher Trainingsdaten hat. Im Preprint wird das Prinzip zum Beispiel mit der Multiplikation vierstelliger Zahlen durch ein vierschichtiges Perzeptron vorgeführt.

"Consequently, if there exists some computer program capable of realizing AGI, then it is theoretically plausible to attain AGI through training simple next-token predictors, given the appropriate data." (S. 22) Die hier verwendete Formulierung "theoretically plausible" löst allerdings bei mir Stirnrunzeln aus.

Kommentar vom 2023-11-06, 09:21

Es wäre ja mal interessant, diese Trainingsdaten "manuell" einzugeben. D.h. wie ein kleines Kind mit null Erfahrungswissen zu starten und dem Kind / der Maschine dann durch "Unterhaltung" neue Trainings-Daten einzugeben.
Gekoppelt mit einer Spracherkennung des Lehrers würde so ein "der Maschine sprechen beibringen" über "Unterhaltung" mit der Maschine funktionieren.

Kommentar vom 2023-11-10, 07:25

Deckt sich mit: [Vorsicht! Keine Quellenangabe! Anm. J. L.] Linguisten haben 8 Jahre deterministische Regeln gebaut und modernste Computer genutzt um eine alte Sprache zu analysieren. Mit dem Ansatz neuronaler Netze und ohne Eingabe von Regeln hat das KI-System nach 3 Tagen bessere Ergebnisse geliefert als alle Experten vorher.
These: Wir Menschen lernen vielleicht nicht auf die effektivste Weise ...

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