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從模型參數量與映射觀點出發,論證宇宙熱寂與大爆炸無限閉環假說

閱讀時間約 5 分鐘

根據熱力學熵增鐵律,多數人認為宇宙會最終會進入熱寂(亂度散度最大化),然後死去,但事實或許不然,一年有四季,日昇日落,大自然注定是生生不息,循環往復的,有鑑於近來大量閱讀AI關於模型與映射的概念,突然靈光乍現,想出了一套能讓宇宙生生不息的假說,讓我們一起來逐步論證!

會用到以下人工智慧文章的觀點,有興趣可以快速閱讀一下!

核心理念與結論:

經過先驗假設與論證,宇宙很有可能會不斷進行大爆炸->冷卻->熱寂->映射凝聚->大爆炸...的無限迴圈閉環,在熱寂尾聲,會有無限個熱寂全同平行宇宙,由於過度均勻平坦化,造物主(工程師)的參數模型只能將Embedding映射到同樣的角度,造成無限個熱寂平行宇宙彼此之

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帶你用上帝視角,針對市面上具有高度價值的影片/論文/書籍,用東方取象,與西方邏輯辯證的角度同時出發,跟著我一起來探討宇宙萬事萬物的本質,隨時隨地都可以來一場說走就走的思維旅行。作者在台積電 / 聯發科等科技產業有累計10年的資歷,近期對於人工智慧,東方易經,西方辯證邏輯,還有佛法向內求有深度興趣。
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相信有不少人在剛接觸Attention is all you need這篇論文的時候,最感到困惑的就是Positional Encoding,知道公式長怎樣,不外乎就是Cosine / Sine,但始終無法直搗黃龍,理解背後的道理,本篇文提供各種觀點,讓你三分鐘內搞懂!
已經有不只一位讀者請教我,人工智慧是否會造成大量失業的問題,於是催生了本篇文章,這裡會從多個角度來分析這件事情。
要檢查兩段長篇文字,內容是否雷同,長久以來困擾著大家,沒有好的嵌入模型,會耗費大量人力,需要對長篇文檔進行人工閱讀然後人工分類。本文除了展示如何能完美的解決這個痛點以外,也提供一些延伸應用思路,學習CP值很高。期待你能從本文取得許多新的應用思路與應用潛力!
為了使小模型取得大模型的回答水平 這篇論文提出了三招,"大幅度"提升Mistral 7B模型的回答準確率 如果有想要把LLM微調好的人,一定不能錯過這篇
為了提高文字生成影像的品質,openAI 團隊用了三招: 第一招,利用模型將文字"升取樣",產生出許多描述細節 第二招,用CLIP ViT產生Embeddings,計算Cosine similarities 第三招: 使用GPT4,對生成結果進行評比。
作者提出一新框架SELF-RAG,強調了大型語言模型(LMMs)的質量和事實性改進,依據需求自動檢索段落,以反思標記生成和評估內容。SELF-RAG讓LMMs自主決定檢索時機和內容,並使其能評估自身生成。實驗表明SELF-RAG改寫LMMs規則,為自主學習和多任務適應的未來鋪平道路。
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※本專欄之文章僅供參考之用,並不構成要約、招攬或邀請、誘使、任何不論種類或形式之申述或訂立任何建議及推薦,請讀者運用個人獨立思考能力,自行作出投資決定,如因相關建議招致損失,概與《麥斯產業前瞻分析》及作者無涉。
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