

有关于“涌现”现象的研究,包括谷歌、Anthropic和Salesforce等公司所做的先进模型训练都试图理解和预测其出现,这对理解大型语言模型的运作方式至关重要。
研究人员正在探索,试图理解YouTube视频的数据,以训练AI模型来模拟人类行为。一个值得关注的例子是,研究者利用MKBHD、MrBeast和Jacksepticeye等知名YouTube博主的视频内容,涵盖了科技评论、娱乐视频、游戏实况以及其他各种主题,用以训练、评估和验证语言模型的性能,甚至包括美国国家公共电台NPR的内容。
这些研究项目中的一个例子是Eleuther AI,这是一个致力于开源AI研究的社区。他们利用名为“The Pile”的大规模数据集进行模型训练,该数据集包含了各种各样的文本和代码数据,旨在提升语言和推理能力。这些研究表明,大型语言模型在模拟现实世界方面具有巨大的潜力。
重要的是,谷歌已经开始利用YouTube的数据来训练这些模型,这与Eleuther AI的研究方向不谋而合。根据相关报告,YouTube使用的数据并非Eleuther AI所用的数据集,而是他们自己的训练数据。
这一系列研究揭示了AI模型学习内容的方式,以及人类创造内容的方式。通过分析大量用于训练AI模型的文本数据,研究人员可以深入了解其学习能力,并识别其中可能存在的偏见。这对于确保这些技术在不同应用场景中的公平性和可靠性至关重要。
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