Отношения и разница между общим искусственным интеллектом (AGI) и моделью большой языка (LLM) являются важной проблемой в текущей области искусственного интеллекта. AGI определяется как система, которая полностью понимает и имитирует человеческий интеллект, а не только хорошо выполняет определенные задачи. Хотя крупная языковая модель добилась значительного прогресса в обработке естественного языка, у нее все еще есть много ограничений, таких как создание «иллюзий» и отсутствие причинно -следственного вывода. Существование этих проблем подчеркивает необходимость создания модели, которая действительно понимает мир.
Ядром AGI является его способность выполнять глубокое познание и рассуждения, а не только поверхностную обработку данных. Хотя крупные языковые модели могут генерировать гладкий текст, их все еще недостаточно для понимания сложных причинно -следственных связей и проведения логических рассуждений. Этот разрыв делает реализацию AGI более сложной целью, которая должна выходить за рамки текущей технической структуры.
Основная проблема с большой языковой моделью заключается в том, что она склонна к «иллюзии», то есть генерировать контент, который не соответствует фактам. Это явление предполагает, что модели имеют фундаментальные недостатки в понимании мира и проведении рассуждений. Напротив, AGI должен обладать более сильными возможностями причинно -следственного вывода и иметь возможность извлекать глубокие структуры и законы из данных, чтобы сделать более точные прогнозы и решения.
Ключом к реализации AGI является создание модели, которая может сделать причинный вывод. Эта модель не только должна понимать корреляцию между данными, но и должна выявить причинно -следственную связь, стоящую за ней. Таким образом, AGI может лучше имитировать когнитивные процессы человека, тем самым принимая более умные решения в сложных условиях.
В целом, разница между AGI и большими языковыми моделями состоит в том, есть ли они реальное понимание. Хотя большая языковая модель хорошо работает при обработке языковых задач, ее все равно нужно улучшить в понимании и рассуждениях. Создание модели, которая может сделать причинный вывод и понимать мир, является важным направлением для реализации AGI и ключевой цели для будущего развития искусственного интеллекта.