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【2023新书】《ChatGPT在做什么…以及它为什么好使》,112页pdf

专知 2023-04-26

精英日课解读的2023年3月9日刚刚出版的新书《ChatGPT在做什么…以及它为什么好使》(What Is ChatGPT Doing ... and Why Does It Work? ),作者是史蒂芬·沃尔夫勒姆(Stephen Wolfram)他是一个神人,他发明了Mathematics软件,他做了WolframAlpha网站,他搞了一个计算语言叫沃尔夫勒姆语言,他对整个物理学提出了全新的看法。

https://www.wolfram-media.com/products/what-is-chatgpt-doing-and-why-does-it-work/



这本书不是赶时髦,讲的不是GPT的一般功能,而是数学原理和哲学思辨,而数学和哲学是不会过时的。本书得到了OpenAI CEO山姆·奥特曼(Sam Altman)的背书,说是他所见过最好的解释。

沃尔夫勒姆不但讲清楚了GPT的底牌和命门,而且提出了一个可谓惊世骇俗的洞见。

GPT和目前市面上所有的AI,本质上都是神经网络。所以GPT更像人脑,而不是像一般的计算机程序。GPT是一个语言模型,在最本质上,语言模型的功能无非是对文本进行合理的延续,说白了就是预测下一个词该说什么。也正式因为如此,如果让 GPT 做大数字的计算,他会出错。

但是,GPT 却为什么这么好用?奥特曼说,这是上天的眷顾。OpenAI最应该感恩的,是运气。

沃尔夫勒姆讲了GPT的一些特点,其中有三个最幸运的发现——

第一,GPT没有让人类教给它什么「自然语言处理(NLP)」之类的规则。所有语言特征,语法也好语义也好,全是它自己发现的,说白了就是暴力破解。事实证明让神经网络自己发现一切可说和不可说的语言规则,人不插手,是最好的办法。

第二,GPT表现出强烈的「自组织」能力,也就是「涌现」和「思维链」。你不需要人为给它安排什么组织,它自己就能长出各种组织来。

第三,也许是最神奇的一件事情是,GPT用同一个神经网络架构,似乎就能解决表面上相当不同的任务!按理说,画画应该有个画画神经网络,写文章应该有个写文章神经网络,编程应该有个编程神经网络,你得去分别训练——可是事实上,这些事情用同一个神经网络就能做。

GPT的底牌是:它只是一个语言模型,但同时,它很神奇。

GPT的命门是:它是用来思考的,不是用来执行冷酷无情的计算的。

这样说来,虽然GPT比人脑知道的更多、反应更快,但作为神经网络,它并没有在本质上超越人脑。而沃尔夫勒姆有一个洞见:用这么简单的规则组成的神经网络就能很好地模拟人脑的语言系统,这说明人脑的语言系统并不厉害,GPT证明了,语言系统是个简单系统!

沃尔夫勒姆让我们认识到了GPT的根本局限性:神经网络的计算范围是有限的。



  • Preface

What Is ChatGPT Doing ... and Why Does It Work?

  • It's Just Adding One Word at a Time

  • Where Do the Probabilities Come From?

  • What Is a Model?

  • Models for Human-Like Tasks

  • Neural Nets

  • Machine Learning, and the Training of Neural Nets

  • The Practice and Lore of Neural Net Training

  • "Surely a Network That's Big Enough Can Do Anything!"

  • The Concept of Embeddings

  • Inside ChatGPT

  • The Training of ChatGPT

  • Beyond Basic Training

  • What Really Lets ChatGPT Work?

  • Meaning Space and Semantic Laws of Motion

  • Semantic Grammar and the Power of Computational Language

  • So ... What Is ChatGPT Doing, and Why Does It Work?

  • Thanks

Wolfram|Alpha as the Way to Bring Computational Knowledge Superpowers to ChatGPT

  • ChatGPT and Wolfram|Alpha

  • A Basic Example

  • A Few More Examples

  • The Path Forward

  • Additional Resources


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