Jiazi Guangnian이 출판 한 기사에서 MIT 학자 Luo Hongyin은 GPT-4의 추론 결함과 그 잠재적 솔루션 NLEP를 깊이 탐구합니다. 이 기사는 GPT-4가 자연 언어 생성 작업을 처리하는 데 잘 작동하지만 복잡한 추론 작업에는 돌이킬 수없는 단점이 있다고 지적합니다. 이 결함은 주로 GPT-4의 극단적 인 경험주의에 기인합니다. GPT-4는 많은 양의 훈련 데이터에 대해 과도하게 의존하며 논리적이고 상징적 인 추론에 대한 심도있는 이해가 부족합니다.
Luo Hongyin이 제안한 NLEP (자연어 및 정밀 추론 모델)는 GPT-4 결함을 해결하는 열쇠로 간주됩니다. NLEP는 부드러운 자연 언어를 생성 할뿐만 아니라 정확한 추론 작업을 처리하는데도 잘 수행됩니다. 이 모델의 제안은 구조화되지 않은 데이터를 처리하고 자연어를 생성 할 때 상징적 AI의 잠재력을 더 탐구한다는 것을 나타냅니다. NLEP의 출현은 현재 언어 모델의 한계에 대한 새로운 솔루션을 제공 할 수 있습니다.
이 기사는 또한 인공 지능 분야의 학교 분쟁, 특히 경험주의와 상징주의 사이의 반대에 대해 탐구합니다. 경험주의는 다량의 데이터를 통한 학습과 훈련을 강조하는 반면, 상징주의는 논리적 추론과 상징적 처리에 더 중점을 둡니다. Luo Hongyin은 현재 GPT-4 모델이 경험주의에 너무 의존하여 복잡한 추론 작업에서 성능이 저하된다고 생각합니다. NLEP와 같은 Symbolist AI는 향후 AI 개발에서 중요한 위치를 차지할 수 있습니다.
Luo Hongyin은 현재 언어 모델이 소음을 견딜 수있는 시나리오를 다루는 데 효과가 있지만 신뢰성은 여전히 정확한 추론을 요구하는 복잡한 작업에서 여전히 상당한 결함이 있다고 강조했습니다. 이 문제는 의료 진단 및 법적 분석과 같은 고위험 분야에서 특히 두드러집니다. 따라서 자연어 생성과 정확한 추론 작업을 모두 처리 할 수있는 AI 모델을 개발하는 것은 현재 인공 지능 연구에서 중요한 방향이되었습니다.
이 기사가 끝날 무렵, NLEP의 제안은 GPT-4 결함에 대한 응답 일뿐 만 아니라 AI의 미래 개발 방향에 대한 탐구 일뿐입니다. AI 기술의 지속적인 발전으로, 상징주의와 경험주의의 조합은 인공 지능 분야에 새로운 혁신을 가져올 수 있습니다. Luo Hongyin의 연구는 AI 분야의 학자들을위한 새로운 사고 방향을 제공하고 향후 AI 응용 프로그램에 대한 광범위한 전망을 열어줍니다.