OpenAI Q*(Q-Star)更多信息爆料和猜測:
- Q*可能具備自主學(xué)習(xí)和自我改進(jìn)的能力。
- Q*模型可進(jìn)行自主決策,可能已具備輕微自我意識(shí)。
- GPT-Zero項(xiàng)目解決了數(shù)據(jù)問題,自己”生產(chǎn)“數(shù)據(jù)。
- OpenAI可能正在利用計(jì)算機(jī)合成數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。
據(jù)Reddit用戶爆料和猜測:Q*可能是一種非常先進(jìn)的具有“可怕數(shù)學(xué)能力”的模型,已經(jīng)具備自主學(xué)習(xí)和自我改進(jìn)的能力。
該模型能夠通過評(píng)估其行為的長期后果,在廣泛的場景中做出復(fù)雜的決策。
Q*可能與強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的Q-learning算法有關(guān),這是一種評(píng)估在特定情境下采取特定行動(dòng)的好壞的方法。還提到了Q-Value和Bellman方程,這些都是強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的重要概念,用于指導(dǎo)AI在不同情境下做出最優(yōu)決策。
簡而言之,Q*似乎是一個(gè)高級(jí)的人工智能模型,能夠在多種情境中學(xué)習(xí)和做出最優(yōu)決策,具有自主學(xué)習(xí)和自我改進(jìn)的能力。
而根據(jù) Theinformation 今天的報(bào)道,OpenAI的首席科學(xué)家 Ilya Sutskever 領(lǐng)銜的一個(gè)名叫 GPT-Zero 的項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)了巨大突破。他們克服了訓(xùn)練數(shù)據(jù)限制的困難,可以自己合成訓(xùn)練數(shù)據(jù)。
據(jù)悉,Ilya Sutskever的 GPT-Zero 的項(xiàng)目,幫助 OpenAI 克服了在獲取足夠高質(zhì)量數(shù)據(jù)來訓(xùn)練新模型方面的限制。
此前Ilya在一次采訪中說到:
“Without going into details I'll just say the Data Limit can be overcome..."
“無需詳細(xì)說明,我只是說數(shù)據(jù)限制是可以克服的......”
GPT-Zero項(xiàng)目的研究主要使用計(jì)算機(jī)生成的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型,而不是從互聯(lián)網(wǎng)上提取的真實(shí)世界數(shù)據(jù),因?yàn)镺penAI已經(jīng)獲得了互聯(lián)網(wǎng)上能獲得的幾乎所有的真實(shí)文本數(shù)據(jù),已經(jīng)無法再獲得足夠的數(shù)據(jù)來進(jìn)行下一階段訓(xùn)練。
OpenAI 研究團(tuán)隊(duì)利用GPT-Zero這一創(chuàng)新成果,構(gòu)建了能解決基礎(chǔ)數(shù)學(xué)問題的模型,這一直是現(xiàn)有 AI 模型的難題,無法進(jìn)行復(fù)雜的推理能力。兩位頂尖研究人員 Jakub Pachocki 和 Szymon Sidor 運(yùn)用 Ilya Sutskever 的研究成果,開發(fā)出了這個(gè)名為 Q*(Q-Star)的模型。
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而本月奧特曼在接受金融時(shí)報(bào)采訪的時(shí)候曾表示:開發(fā) AGI 的最大挑戰(zhàn)之一是使這些系統(tǒng)能夠進(jìn)行基本的理解和創(chuàng)新。
他比喻說,就像艾薩克·牛頓(Isaac Newton)發(fā)明微積分一樣,AI 模型也需要能夠超越現(xiàn)有知識(shí),創(chuàng)造新的知識(shí)的能力。
種種跡象表明Q*(Q-Star)的模型確實(shí)是超越了GPT 4非常多的模型,可以說是直接跨越了幾代,具有自主學(xué)習(xí)和自我改進(jìn)的能力,甚至就像之前Ilya表達(dá)的可能已經(jīng)表現(xiàn)出了輕微的自我意識(shí)能力。
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