Waymo无人出租车因驶入错误车道被菲尼克斯警方拦下

令牌是当今生成式人工智能表现不佳的一个重要原因

生成式人工智能模型处理文本的方式与人类不同。理解它们基于“token”（标记）的内部环境可能有助于解释一些它们奇怪的行为和固有的局限性。大多数模型…… --- ### 详细翻译与解释 **生成式人工智能模型处理文本的方式与人类不同** 生成式人工智能（AI）模型在处理文本时的机制与我们人类的处理方式有很大的不同。人类通常依据语境、常识、情感等多种因素来理解文本，而这些AI模型则依赖于大量的数据和数学计算来生成文本。 **理解它们基于“token”（标记）的内部环境可能有助于解释一些它们奇怪的行为和固有的局限性** 这些AI模型是基于“token”来处理文本的。所谓“token”，可以理解为文本中的最小信息单位，比如单词、词根、字词的组合等。了解这些模型是如何处理这些标记的，可以帮助我们理解它们在生成文本时出现的一些不寻常行为以及它们本身的一些限制。 **大多数模型** 这句话的意思是，绝大多数生成式AI模型在运作时都有这些特点和问题。这里的“模型”通常指的是像GPT-3.5、GPT-4等大型语言模型，它们在处理文本时都遵循了类似的原则和方法。 ### 进一步阐述 1. **生成式AI模型的文本处理方式**： - 这些模型通过对大规模文本数据进行训练，学习到语言的统计特性，而不是像人类一样具备深入的语境理解能力。 - 它们将文本分解为标记（tokens），每个标记是一个信息单元，可以是单词的一部分、一个完整的单词或一个符号等。 - 模型通过对这些标记进行编码、处理和解码来生成新的文本，这一过程是基于大量的数学运算和概率计算。 2. **“Token”概念的作用**： - Token是文本处理的基本单位，生成式AI模型通过对这些token进行分析和处理来进行语言生成。 - 通过了解token的处理方式，可以帮助我们理解模型为什么会生成一些奇怪的或不符合逻辑的文本。例如，模型可能因为统计上的误差或训练数据的不完整性而产生不准确的结果。 3. **模型的奇怪行为和局限性**： - 奇怪的行为可能包括生成无意义的句子、无法理解复杂的上下文、或者对特定问题的回答不准确。 - 固有的局限性包括模型对新信息的适应能力差、缺乏真正的理解能力、以及对数据偏见的依赖等。 通过上述翻译和解释，希望能帮助你更好地理解生成式AI模型在文本处理方面的特点以及它们的一些行为和限制。

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