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第294章 测试与知晓1.0

2020年之前,其实已经涌现出很多专业的人工智能AI,帮助人类处理专业领域的问题,比如人脸,声音识别,又比如辅助驾驶,自动泊车,以及生物领域类的新蛋白质分子式查找。

而所谓的通用型人工智能,你可以简单的把他理解为更像人类,通过简单的调试就可以像人一样工作。

这样就不需要为每一份工作单独开发一套专用的AI程序,那么如何开发,底层原理是什么?

Gpt的思路就是碰运气,通过复杂系统中的“涌现”来无中生有,一直增加感知与参数,看看究竟到什么级别才能让它变得更聪明,至于为什么,谁也不知道,唯一能确认的是,会变更聪明。

当我们将文本资料喂给语言模型时,其实也已经将人类的思维逻辑系统一并喂了下去,每次逻辑训练,都以某种抽象的难以解构的数学形式在大语言模型中留下痕迹。

当语言模型诞生后,其思考逻辑会接近人类,准确来说,更接近华国人。

声势浩大的训练开始第5天后,投喂数据规模500亿。

前端测试开启,先做最简单的常识问题。

问题一,找出与“确信”意思相同或者意义最相近的词:

1.正确。2.明确。3.信心。4.肯定。5.真实。

前端给的答案:4,正确;

问题二,找出与众不同的一个。

1.水。2.太阳。3.汽油。4.风。5.水泥。

前端给的答案:5,正确,还给出了解释,水泥是一种人造建筑材料,其他4种都是自然界存在的物质。

众人开始争论起来,汽油严格来说,并不是自然界存在的,是提炼物品。

应该解释为水泥是建筑材料,其他4个属于能源,虽然答案对了,但解释有些牵强。

问题三,找出与众不同的一个。

1.铝。2.锡。3.钢。4.铁。5.铜。

前端给的答案:3,正确;解释为只有钢是合金,其他都为单一金属元素。

接着又测试了许多基本的常识问题,前端给的答案都正确,解释也非常合理。

众人兴奋起来,期待着更进一步的测试。

问题:樱桃对于红相当于牛奶对于什么?

1.湿。2.冷。3.白。4.甜。5.熟。

给出的答案是:3,正确;并给了解释,樱桃对于红,牛奶对于白,两者选取的是颜色关系。

问题:“预杉”对于“须抒”相当于8326对于什么?

1.2368。2.6238。3.2683。4.6328。5.3628。

给出的答案是:4,正确;

解释:“预杉”对于“须抒”是相似反义词,它的字形结构相似,但意思相反,因此需要找一个字形结构类似,但意思相反的选项,根据提示8326拆分为,83与26,这两个数字进行倒叙排列后为,38与62,然后拼接起来的道3862,按题意对掉,答案为第4个6328。

问题:如果有些“甲”是“乙”,所有的“丙”都是“乙”,那么“一定有些甲是丙”,这句话是:

1.对的,2.错的,3.既不错也不对。

给出的答案是:2,正确;

众人欢呼起来,这道题已经难度偏上了。

接着深化难题,开始上小学的数学应用题,都能完美解答。

语文题就复杂学多了,比如:哪吒不脑海,武松不过岗,打一成语。

给出的答案是:生龙活虎,正确;

路阳还在旁边猜成语时,前端几乎是秒回,成语题目准确率在90%以上。

问题:假如你给女朋友发红包,发了0.1元,结果女友回了0.22元,于是你再发0.3元,女友回了0.4元,你再次发送99.9元,这次女友没回你了,请问你亏了多少钱?

路阳看了一眼这群年龄都在40岁以上的专家,你们这是出的什么题目啊?

同样是秒回:50元,正确;

接下来的问题是超长逻辑链问题,路阳直接转身离开,你们这群专家太无耻了。

测试一共进行了2天,小学试卷,中学试卷,高考试卷。

结果小学,中学试卷正确率都超过90%,高考试卷正确率75%。

模型训练持续到第12天,1200亿数据训练结束,志愿者第一阶段结束,两天后,模型通过图灵测试,路阳直接命名为知晓1.0。

虽然路阳一再强调图灵测试并不是他们的目标,但是穆继萍还是坚持做了,并且多轮测试都完美通过。

整个项目组上百人欢呼雀跃,大半年的时间,花费如此巨大,他们总算成功了。

“首先得祝贺各位,这段时间的工作没白费,但这距离我们真正的成功还有很远,接下来启动第二阶段数据训练,同时把图片、语音识别加上,下次,我们就不测试这种常识性问题了。”

路阳无法评估知晓1.0与chatgpt谁强谁弱,这个世界也找不到可以对比的。

前世炒得火热的文案、ppt、上下文联系,知晓1.0都能解决,更甚者,还会撰写短篇小说。

尤其在华文语境处理方面,效果绝佳,很轻松的就能完成命题诗句。

总结会上,团队已有人提出担忧,

“路总,我们现在仍不知华芯对知晓的具体用途,不过这套模型如果公布出去,对社会的影响力太大了,最先受到冲击的就是教育行业,我可不想看到学生拿这东西来作弊。”

路阳笑道,“诸位放心,在没有找到完善的方案前,华芯不会公布,至于目的,我们更多的是要验证这套模型,最终使用到专业领域,推动整个华国的科技进步。”

会后,路阳单独找到了穆继萍,

“从明天开始,对知晓1.0设置使用权限,最高级别定为S+级,放给我,次级S级,放给若涵还有您,其他的等级由你分配。”

“同时,验证室这边,减少人员,不超过5人,会有安保组同事负责安全工作。”

穆继萍眉头一皱,“你是担心,有可能会诞生意识了?”

“虽然我们使用的是内部网络,只联通数据中心那边,但不怕一万就怕万一。”

“明白!”

5月底,2500亿数据全部训练完毕,应若涵赶到二院,做最终成功的验收。

“应助,你终于来了,这次多亏了你设计的模型,我现在都无法预估最终的效果了,昨天几位教授做了更深入的测试,在确定性问题处理上,知晓1.0已经接近90%的准确率,一些逻辑问题认知也达到了令人惊讶的效果。”

应若涵握着穆继萍的手,“恭喜您了,穆教授!”

“不仅如此,在图片,声音,视频的处理上更有格外惊喜。”

路阳笑道,“先不急,看看最终的成果。”

打开电脑,路阳输入自己的权限账号。

一道声音从电脑的后方传来,

“路阳先生,您好,我是华芯科技推出的大语言模型1.0版,很高兴为您服务。”

“你好,请问你叫什么名字?”

“我叫晓晓,知晓的晓。”

路阳继续问道,“我旁边这两位你认识吗?”

“认识,她们分别是应若涵女士以及穆继萍教授,是知晓1.0S级权限享有者。”

应若涵脸上露出吃惊的表情,人脸识别到这种程度了吗?她可是第一次到这边,最多也就输入过照片。

“你如何认定是我?”应若涵问道。

“数据中,有您的照片,通过模型可以计算出您在各年龄段的模样。”

这就有点吓人了,一张照片可识别一个人的一生吗?

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