与上下文学习中的自回归模型不同，非自回归模型的主要失败在于它们无法在训练后学习它们的有用性停留在静态状态，面对快速发展的数据和语言趋势，它们很快就会过时。相比之下，自回归模型虽然难以解决序列性瓶颈，但通过在训练后容纳新数据，确保持久的相关性，证明了其具有弹性。 “上下文学习”为自回归模型提供了一个重要的优势——在运行时进行调整的灵活性。实际上，他们在旅途中学习，按照顺序适应新的代币，并管理不断变化的情况。这种适应性是快速变化的数据环境中的一个关键方面。因此，虽然非自回归模型在短期内加快了语言生成任务，但它们在训练后的刚性有长期效用的风险。 通过展开去噪对非自回归T5模型进行无监督预训练的专门研究，提高了下游生成任务的性能，暂时缓解了这些限制。然而，非自回归模型是否最终能够模仿自回归模型的进化能力的问题仍然没有答案，在广泛采用之前需要仔细考虑。
2023-11-18 07:40:51 +0800
非自回归T5模型虽然有望提高计算效率，但可能会影响对语言的细微理解，可能会放大幻觉和模型崩溃等问题。注重速度的策略可能会忽视语言深刻的顺序和语境本质。尽管计算量很大，自回归模型本质上利用了语言的这些组成部分，更好地理解了单词在序列中的相互依赖性。因此，自回归模型中的预测能力来自于对语义和语言基础的固有把握。 LLM中的偏差可能会随着非自回归方法而变得更加明显。LLM根据有偏见的数据进行训练，可以更快地回应这些预先存在的倾向，这可能会增加误导性内容的产生。因此，在没有用于减轻这些偏差的稳健机制的情况下加快推理可能会进一步损害模型的完整性。 此外，创作者理解他们的模型为什么做出特定预测的挑战可能会因非自回归模型引入的复杂性而变得更加复杂。虽然预训练技术，如展开去噪，具有提高下游任务性能的潜力，但潜在的问题仍然存在。必须在人工智能的真实理解和纯粹的模拟之间进行划分，非自回归T5模型的划分有模糊的风险。随着我们迈向效率，关键问题仍然存在：人工智能是真正理解，还是只是鹦鹉学舌？
2023-11-18 17:12:48 +0800
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与上下文学习中的自回归模型不同，非自回归模型的主要失败在于它们无法在训练后学习它们的有用性停留在静态状态，面对快速发展的数据和语言趋势，它们很快就会过时。相比之下，自回归模型虽然难以解决序列性瓶颈，但通过在训练后容纳新数据，确保持久的相关性，证明了其具有弹性。 “上下文学习”为自回归模型提供了一个重要的优势——在运行时进行调整的灵活性。实际上，他们在旅途中学习，按照顺序适应新的代币，并管理不断变化的情况。这种适应性是快速变化的数据环境中的一个关键方面。因此，虽然非自回归模型在短期内加快了语言生成任务，但它们在训练后的刚性有长期效用的风险。 通过展开去噪对非自回归T5模型进行无监督预训练的专门研究，提高了下游生成任务的性能，暂时缓解了这些限制。然而，非自回归模型是否最终能够模仿自回归模型的进化能力的问题仍然没有答案，在广泛采用之前需要仔细考虑。
2023-11-18 07:40:51 +0800
非自回归T5模型虽然有望提高计算效率，但可能会影响对语言的细微理解，可能会放大幻觉和模型崩溃等问题。注重速度的策略可能会忽视语言深刻的顺序和语境本质。尽管计算量很大，自回归模型本质上利用了语言的这些组成部分，更好地理解了单词在序列中的相互依赖性。因此，自回归模型中的预测能力来自于对语义和语言基础的固有把握。 LLM中的偏差可能会随着非自回归方法而变得更加明显。LLM根据有偏见的数据进行训练，可以更快地回应这些预先存在的倾向，这可能会增加误导性内容的产生。因此，在没有用于减轻这些偏差的稳健机制的情况下加快推理可能会进一步损害模型的完整性。 此外，创作者理解他们的模型为什么做出特定预测的挑战可能会因非自回归模型引入的复杂性而变得更加复杂。虽然预训练技术，如展开去噪，具有提高下游任务性能的潜力，但潜在的问题仍然存在。必须在人工智能的真实理解和纯粹的模拟之间进行划分，非自回归T5模型的划分有模糊的风险。随着我们迈向效率，关键问题仍然存在：人工智能是真正理解，还是只是鹦鹉学舌？
2023-11-18 17:12:48 +0800