从零开始训练的 GPT 能解 15 数码，却在最简单的盘面上失败
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从零开始训练的 GPT 能解 15 数码，却在最简单的盘面上失败
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AI 综述
Aatish Bhatia 用一百万条写成 token 序列的 15 数码解法从零训练了一个 GPT。该模型解出了 99.9% 的随机打乱盘面，在 3,000 个测试谜题中有 2,996 个与老师的移动完全一致。 同一个模型却在最简单的盘面上失败，包括一个已经解好的盘面，并且给它错误的开局移动赋予了超过 97% 的概率。Bhatia 将此归因于对充分打乱的训练数据的模仿，以及无法泛化到该分布之外的捷径。
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最新进展11月14日 02:33
一个简单的15拼图展示了AI“锯齿状智能”是如何出现的报道时间线
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11月14日
- Hacker News · AI一个简单的15拼图展示了AI“锯齿状智能”是如何出现的
Aatish Bhatia 从零训练了一个 GPT，训练数据是一百万个以 token 序列形式写成的 15 拼图解法；该模型解出了 99.9% 的随机打乱棋盘，在 3000 个测试拼图中，有 2996 个与老师的精确走法一致。同一个模型却在最简单的棋盘上失败，包括一个已经解好的棋盘，并且对其错误的开局走法给出了超过 97% 的概率。作者将此归因于对充分打乱的训练数据的模仿，以及无法泛化到分布之外的捷径。
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