大语言模型本质上还是自动化,而不是智能化

news2025/4/3 6:27:45

大语言模型本质上仍然是自动化或高级自动化,而非真正的智能化,原因可以从以下几个方面进行分析:

1、自动化与智能化的本质区别

自动化:大语言模型通过预训练和微调,基于大量数据和规则生成输出。它的行为是基于输入数据的模式匹配和统计规律,而非真正的理解或自主决策。

智能化:真正的智能化需要具备自主学习、适应环境变化、创造性思维和对复杂问题的深刻理解。而大语言模型的输出仍然依赖于训练数据和预设规则,缺乏真正的自主性和创造性。

自动化与智能化的异同主要体现在确定性与非确定性方面:

相同点

• 目标相似:都旨在减少人工干预,提高效率和准确性,通过技术手段实现任务的自动完成。

• 依赖技术:都依赖于技术的发展,如传感器、控制系统等,来实现其功能。

不同点

处理问题能力:

• 自动化:通常处理确定性问题,即输入、处理和输出都是确定的,基于预设的规则和程序运行,如工业机器人在生产线上执行重复任务。

• 智能化:能够处理非确定性问题,输入、处理和输出具有不确定性,通过学习和推理来适应环境变化和不确定性,如自动驾驶车辆在复杂交通环境中的决策。

灵活性和适应性:

• 自动化:灵活性和适应性较低,只能按照预设的程序执行任务,对环境变化的适应能力有限。

• 智能化:具有较高的灵活性和适应性,能够根据环境变化和新数据不断学习和调整策略,以应对复杂多变的情况。

自主性:

• 自动化:自主性相对较低,通常需要人工设定程序和规则,然后按照这些指令执行任务。

• 智能化:具有一定的自主性,能够在一定程度上自主决策和行动,而不需要人工的直接干预,如智能客服系统能够自动回答客户的问题。

2、大语言模型的局限性

• 缺乏自主性:大语言模型的决策和输出是基于训练数据的模式,而非对环境的主动感知和理解。它无法像人类一样根据环境变化灵活调整策略。

• 依赖规则和数据:大语言模型的推理能力虽然通过强化学习和思维链技术得到了提升,但这些能力仍然依赖于预设规则和训练数据,而非真正的创造性思维。

• 无法理解复杂语境:尽管大语言模型在自然语言处理方面表现出色,但它对语境的理解仍然是基于统计规律,而非真正的语义理解。

3、推理能力的本质

大语言模型的推理能力是通过模拟人类的思维过程实现的,例如“思维链”和“树搜索”等技术。这些方法虽然提升了模型的推理表现,但本质上仍然是基于规则的自动化,而非真正的智能。

4、对人类智能的依赖

大语言模型的训练数据来源于人类的文本和行为模式,其表现仍然依赖于人类智能的输入和指导。它无法脱离人类的监督和干预,独立完成复杂任务。

5、实际应用场景中的表现

在实际应用中,大语言模型更多地被用作工具,例如自动化文档处理、智能客服和工单填写等。这些任务本质上是基于规则的自动化,而非真正的智能化。

总之,大语言模型虽然在自动化任务中表现出色,但其本质仍然是基于规则和数据的高级自动化。它缺乏真正的自主性、创造性和对复杂问题的深刻理解,因此不能被视为真正的智能化。未来的研究方向可能包括进一步提升模型的推理能力和自主学习能力,以逐步接近真正的智能化。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2327020.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

python数据结构——链表、栈、队列

一、思维梳理: 二、双向循环链表: class Node:def __init__(self,data):self.data dataself.next Noneself.prev Noneclass DoubleLink:def __init__(self):self.size 0self.head Nonedef is_empty(self):return self.size 0def add_end(self,dat…

centos操作系统如何更换yum镜像源

CentOS Linux 是一个免费提供的、社区支持的Linux发行版,由CentOS项目社区贡献者开发、分发和维护。2020年CentOS项目宣布将把全部投资转移到CentOS Stream,作为即将发布的 Red Hat Enterprise Linux版本的上游开发平台。因此,CentOS Linux更新和发布将在2021年至2024年期间…

【Linux篇】自主Shell命令行解释器

📌 个人主页: 孙同学_ 🔧 文章专栏:Liunx 💡 关注我,分享经验,助你少走弯路! 文章目录 1. 获取用户名的接口2. 等待用户输入接口3. 将上述代码进行面向对象式的封装4. 命令行解析5.…

我的创作纪念日-一周年

目录 机缘 收获 日常 成就 憧憬 机缘 时光荏苒,转行计算机已经是第5个年头了。从Python入门,到C入土,兜兜转转,发现自己也只是初窥门径,习得皮毛。我从6年前开始潜水CSDN,学习各路大佬的技术经验&…

多线程代码案例 - 1

目录 单例模式 1. 饿汉模式 2. 懒汉模式 单例模式与多线程 问题1 问题2 问题3 完! 单例模式 单例模式是一种设计模式。 设计模式,是我们在编写代码时候的一种软性的规定,也就是说,我们遵守设计模式,代码的下限…

开发体育赛事直播系统主播认证功能技术实现方案

该体育直播系统系统由东莞梦幻网络科技开发&#xff0c;使用 ThinkPHP 作为后端&#xff0c;Vue.js 作为 PC/H5 端框架&#xff0c;Java 和 Objective-C 分别用于安卓和 iOS 开发。 1、前端实现 (Vue.js) <template><div class"anchor-certification">…

国产三维CAD「皇冠CAD」在汽车零部件领域建模教程:刹车片

本教程深度融合三维皇冠CAD&#xff08;CrownCAD&#xff09;的MBD&#xff08;Model-Based Definition&#xff09;设计理念&#xff0c;通过参数化建模、智能约束管理、动态装配验证等功能&#xff0c;实现数据驱动设计&#xff0c;精准解决了汽车制动系统中精密制动组件的设…

SpringMvc获取请求数据

基本参数 RequestMapping("save5") ResponseBody public User save5(String name, int age) {User user new User();user.setName(name);user.setAge(age);return user; } 在url中将name与age进行编写&#xff0c;通过框架可以提取url中的name与age&#xff0c;这…

大语言模型开发框架——LangChain

什么是LangChain LangChain是一个开发由语言模型驱动的应用程序的框架&#xff0c;它提供了一套工具、组件和接口&#xff0c;可以简化构建高级语言模型应用程序的过程。利用LangChain可以使应用程序具备两个能力&#xff1a; 上下文感知 将语言模型与上下文&#xff08;提示…

机器学习的一百个概念(7)独热编码

前言 本文隶属于专栏《机器学习的一百个概念》&#xff0c;该专栏为笔者原创&#xff0c;引用请注明来源&#xff0c;不足和错误之处请在评论区帮忙指出&#xff0c;谢谢&#xff01; 本专栏目录结构和参考文献请见[《机器学习的一百个概念》 ima 知识库 知识库广场搜索&…

从实用的角度聊聊Linux下文本编辑器VIM

本文从实用的角度聊聊Vim的常用命令。何为实用&#xff1f;我举个不实用的例子大家就明白了&#xff0c;用vim写代码。;) “vim是从 vi 发展出来的一个文本编辑器。代码补全、编译及错误跳转等方便编程的功能特别丰富&#xff0c;在程序员中被广泛使用&#xff0c;和Emacs并列成…

佳能imageRUNNER 2206N基本参数及管理员密码

基本参数&#xff1a; 产品类型 激光数码复合机 颜色类型 黑白 涵盖功能 复印/打印/扫描 速度类型 低速 最大原稿尺寸 A3 复印/打印方式 激光静电转印方式 感光材料 OPC 显影系统 干式单组分显影 定影…

社交类 APP 设计:打造高用户粘性的界面

在当今数字化时代&#xff0c;社交类APP已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。然而&#xff0c;随着市场竞争的加剧&#xff0c;如何通过设计提升用户粘性成为社交类APP成功的关键。本文将从设计的关键要素、用户界面优化、功能创新、个性化体验以及持续优化等方面&#xff0…

数据编排与Dagster:解锁现代数据管理的核心工具

在数据驱动的时代&#xff0c;如何高效管理复杂的数据管道、确保数据质量并实现团队协作&#xff1f;本文深入探讨数据编排的核心概念&#xff0c;解析其与传统编排器的差异&#xff0c;并聚焦开源工具Dagster如何以“资产为中心”的理念革新数据开发流程&#xff0c;助力企业构…

Jmeter的压测使用

Jmeter基础功能回顾 一、创建Jmeter脚本 1、录制新建 &#xff08;1&#xff09;适用群体&#xff1a;初学者 2、手动创建 &#xff08;1&#xff09;需要了解Jmeter的常用组件 元件&#xff1a;多个类似功能组件的容器&#xff08;类似于类&#xff09; 各元件作用 组件…

kubernetes》》k8s》》Deployment》》ClusterIP、LoadBalancer、Ingress 内部访问、外边访问

Nginx部署 K8s 集群内外访问服务的方式 节点 Kubernetes 集群中的服务器&#xff08;指单台&#xff09; 集群 Kubernetes 管理的一组服务器的集合 边界路由器 为局域网和Internet路由数据包的路由器&#xff0c;执行防火墙保护局域网络 集群网络 遵循Kubernetes网络模型实现集…

Transformer 通关秘籍8:词向量如何表示近义词?

上一节已经完成了 token 到词向量的转换。那么&#xff0c;使用转换后的词嵌入向量便可以表示 token 之间的语义了吗&#xff1f;便可以表示两个单词是否是近义词&#xff0c;是否是反义词了吗&#xff1f; 是的。 接下来先通过一个例子&#xff0c;来直观地理解一下词嵌入向…

【MVC简介-产生原因、演变历史、核心思想、组成部分、使用场景】

MVC简介 产生原因&#xff1a; MVC&#xff08;Model-View-Controller&#xff09;模式诞生于20世纪70年代&#xff0c;由Trygve Reenskaug在施乐帕克研究中心&#xff08;Xerox PARC&#xff09;为Smalltalk语言设计&#xff0c;目的是解决图形用户界面&#xff08;GUI&…

基于NebulaGraph构建省市区乡镇街道知识图谱(二)

上次我们有讲到构建知识图谱&#xff0c;但是在实际使用的时候会发现某些乡镇街道丢失的问题&#xff0c;因为VID必须全局唯一&#xff0c;覆盖导致原因&#xff0c;另外在全国大批量导入时速度非常慢&#xff0c;为此&#xff0c;我们重新优化表结构与导入语法。 1. 表及索引…

论文浅尝 | Interactive-KBQA:基于大语言模型的多轮交互KBQA(ACL2024)

转载至&#xff1a;何骏昊 开放知识图谱 原文地址&#xff1a;论文浅尝 | Interactive-KBQA&#xff1a;基于大语言模型的多轮交互KBQA&#xff08;ACL2024&#xff09; 笔记整理&#xff1a;何骏昊&#xff0c;东南大学硕士&#xff0c;研究方向为语义解析 论文链接&#xff…