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该模型的灵感,是大脑不断根据过去的经验预测感官输入,并采取行动将预测与观察之间的差异降至最低。因为大脑的工作记忆和注意力有限,所以必须按顺序处理输入并更新其预测,而不是像LLM那样一次性处理所有信息。
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中国通信标准化协会互动媒体标准推进委员会副主席 包冉:不管DeepSeek有多么多的训练方面和推理方面的创新,但是它技术和理论的根本还是源于注意力机制,所谓注意力机制训练的本质,并不是教给机器真正能够理解人类文明的逻辑符号或者语言的语义,而是训练的是超大规模语料之间的一个组合概率,这种组合概率只要被自认为是合理的就会被输出,所以难免会产生机器的幻觉,比如说去年下半年,很多大模型都会回答9.11比9.8要大这件事,如果你让它作为你编程的助手帮你生成程序代码的话,一定要仔细检查和debug(除错),这样才能不耽误严肃的工作。
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