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在训练初期 ， 研究团队比较倾向于自然语言训练方式 ， 但结果并不显著 ， 由此转向价值导向方式 ， 不过研究团队同时表示 ， 最终对AI模型的训练还将回归自然语言方法 。
在经过训练之后 ， 研究团队发现 ， 语言AI模型可以很好的预测P(IK) ， 并且在不同类型的问题中 ， 这种预测能力具有部分通用性 。
不过 ， 研究团队也发现 ， 在某些类型的问题 ， 比如算术问题 ， 语言AI模型在OOD校准时有一些困难 。
对于这一学术成果 ， 研究团队表示 ， 将来的方向 ， 是将这些成果 ， 推广到语言AI模型不模仿人类文本的前提下 ， 自我学习和事实推理领域 。
作者介绍
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论文通讯作者JaredKaplan博士 ， 是一位理论物理学家 ， 同时也是一位机器学习专家 ， 现担任霍普金斯大学助理教授 ， 主要研究领域 ， 机器学习研究 ， 包括神经模型的缩放规律以及GPT-3语言模型 。

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共同通讯作者SauravKadavath ， Anthropic公司研究员 ， 现在加州大学伯克利分校EECS专业攻读硕士学位 ， 主要研究领域是机器学习 ， 大规模语言学习等 。
参考链接：
https://arxiv.org/abs/2207.05221
—完—
【语言AI原来知道自己的回答是否正确！伯克利等高校新研究火了】量子位QbitAI·头条号签约

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