埃隆·马斯克（Elon Musk）最新的创业项目是基于生成式人工智能的聊天机器人Grok。然而，该机器人卷入了争议，有指控称它在训练过程中使用了OpenAI的代码。这起争议给埃隆·马斯克、OpenAI和OpenAI的现任首席执行官Sam Altman之间复杂的历史增添了新的层面。 划定的指控 最近的声明暗示Grok可能无意间在OpenAI的代码库上进行了训练。当用户Jax Winterbourne遇到与OpenAI的ChatGPT类似的Grok的不寻常回复时，引发了这种猜测。该用户对xAI可能在Grok的训练中使用了OpenAI的代码表示担忧。 xAI的解释 作为对指控的回应，与xAI有关的Igor Babuschkin澄清了这个问题是由于训练Grok时使用了大量Web数据引起的。Babuschkin解释说，训练过程无意间捕获到了ChatGPT的输出结果。虽然承认这个问题并不常见，但他向用户保证，未来的Grok版本将不会遇到这个问题，并强调他们在Grok的开发过程中未使用任何OpenAI的代码。 埃隆·马斯克的反驳 埃隆·马斯克对Twitter上的指控作出了迅速的回应。马斯克否认了这些指控，表示Grok的回复来自于训练中的广泛数据抓取。以马斯克的特色回应，他反驳道：“嗯，儿子，既然你从这个平台上抓取了所有数据进行训练，那你应该知道。” 对Grok与ChatGPT的近距离观察 对Grok和ChatGPT的比较揭示了它们的独特特性。Grok以其通过X平台实时获取信息的能力脱颖而出，这使其相对于最初缺乏这种功能的ChatGPT具有明显优势。然而，这场争议也引发了关于Grok训练数据来源的质疑。 xAI的合作与未来展望 xAI不仅是埃隆·马斯克的心血结晶，同时也得到了拥有来自Google的DeepMind和微软的经验的团队的支持，它已经扩大了与特斯拉和其他各种公司的合作范围。最近与Oracle达成合同以利用其云技术的揭示更加突显了xAI对推进人工智能能力的承诺。 我们的观点 在这些指控和反驳的背景下，用户必须了解人工智能发展的复杂性。尽管围绕Grok训练数据的争议令人担忧，但它也凸显了在广阔的互联网领域确保数据纯净性所面临的挑战。随着技术的发展，人工智能开发者需要及时解决和纠正这类问题变得至关重要。
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介绍 在当今世界中，生成式人工智能推动了创造力的边界，使机器能够创作出类似人类的内容。然而，在这种创新中存在一个挑战——AI生成的输出中存在偏见。本文深入探讨了“生成式人工智能中的偏见缓解”。我们将探讨各种偏见，从文化到性别，了解它们可能产生的现实影响。我们的旅程包括检测和缓解偏见的高级策略，如对抗训练和多样化训练数据。加入我们，揭开生成式人工智能中偏见缓解的复杂性，发现我们如何创建更加公平可靠的人工智能系统。 来源：Lexis 学习目标 理解生成式人工智能中的偏见：我们将探讨偏见在人工智能中的含义，以及为什么它在生成式人工智能中是一个真正的关注点，通过实际例子来说明其影响。 伦理和实际影响：深入研究人工智能偏见的伦理和现实后果，从不平等的医疗保健到对人工智能系统的信任问题。 生成式人工智能中的偏见类型：了解不同形式的偏见，如选择偏见和群体思维偏见，以及它们在人工智能生成内容中的表现方式。 偏见缓解技术：发现对抗训练和数据增强等先进方法，以应对生成式人工智能中的偏见。 案例研究：探索IBM的Project Debater和Google的BERT模型等实际案例，了解偏见缓解技术的有效应用。 挑战和未来方向：了解偏见缓解中的持续挑战，从不断变化的偏见形式到伦理困境，以及解决这些问题的未来方向。 本文作为数据科学博客马拉松的一部分发表。 理解生成式人工智能中的偏见 偏见，一个我们都熟悉的术语，在生成式人工智能中展现出新的维度。在本质上，人工智能中的偏见指的是AI模型生成的内容中可能出现的不公平或偏斜的观点。 本文将剖析这个概念，探讨它在生成式人工智能中的表现方式以及为什么它是一个如此重要的关注点。我们将避免使用术语，深入研究实际例子，以了解偏见对人工智能生成内容的影响。 代码片段理解生成式人工智能中的偏见 这是一个基本的代码片段，可以帮助理解生成式人工智能中的偏见： # 用于说明生成式人工智能中偏见的示例代码 import random # 定义一个求职者数据集 applicants =…
Leave a Comment这篇文章是关于GPU-based PyTorch工作负载性能分析和优化的一系列文章中的第五篇，也是第四篇的直接续篇在第四篇中，我们演示了如何…
Leave a Comment介绍 适应下游任务的BERT包括利用预训练的BERT模型，并在其上添加一层并对其进行目标任务的训练以定制化。这种技术允许模型从用于训练的数据中了解任务细节，同时利用预训练的BERT模型的广泛语言表达知识。使用Python中的hugging face transformers包来微调BERT。描述您的训练数据，包括输入文本和标签。根据您的数据使用BertForSequenceClassification类的fit()函数来微调预训练的BERT模型以用于下游任务。 学习目标 本文的目标是深入探讨BERT的微调。 通过详细分析，突出微调对下游任务的好处。 全面阐述下游的操作机制。 为下游活动的BERT微调提供完整的顺序概述。 BERT如何进行微调？ 通过训练一个新的层，将预训练模型与所需工作的训练数据适应到特定的下游任务，从而进行BERT的微调。这个过程使模型能够获得任务特定的知识，并提升在目标任务上的性能。 BERT微调过程中的主要步骤 1：使用hugging face transformers库加载预训练的BERT模型和分词器。 import torch # 根据可用性选择合适的设备（CUDA或CPU） gpu_available = torch.cuda.is_available() device = torch.device(“cuda”…
Leave a Comment介绍 变分自编码器（VAEs）是显式设计用于捕捉给定数据集的潜在概率分布并生成新样本的生成模型。它们采用了一个由编码器-解码器结构组成的架构。编码器将输入数据转换为潜在形式，解码器旨在基于这个潜在表示重构原始数据。VAE被编程为最小化原始数据和重构数据之间的差异，使其能够理解底层数据分布并生成符合相同分布的新样本。 VAEs的一个显著优势是它们能够生成类似于训练数据的新数据样本。由于VAE的潜在空间是连续的，解码器可以生成在训练数据点之间平滑插值的新数据点。VAEs在密度估计和文本生成等各个领域都有应用。 本文是数据科学博文马拉松的一部分。 变分自编码器的架构 一个VAE通常由两个主要组件组成：一个编码器连接和一个解码器连接。编码器网络将输入数据转换为低维的“秘密空间”，通常被称为“秘密代码”。 可以研究使用各种神经网络拓扑结构（如全连接或卷积神经网络）来实现编码器网络。所选择的架构基于数据的特性。编码器网络生成必要的参数，如高斯分布的均值和方差，以用于采样和生成潜在代码。 同样，研究人员可以使用各种类型的神经网络构建解码器网络，其目标是从提供的潜在代码中重构原始数据。 变分自编码器的架构示例：fen VAE包括一个编码器网络，将输入数据映射到潜在代码，并且包括一个解码器网络，通过将潜在代码转换回重构数据来进行逆操作。通过进行这个训练过程，VAE学习到了一个优化的潜在表示，捕捉了数据的基本特征，从而实现精确的重构。 关于正则化的直觉 除了架构方面，研究人员还对潜在代码应用正则化，使其成为VAE的重要元素。这种正则化通过鼓励潜在代码的平滑分布而防止过拟合，而不仅仅是简单地记住训练数据。 正则化不仅有助于生成在训练数据点之间平滑插值的新数据样本，还有助于VAE生成类似于训练数据的新数据。此外，这种正则化还防止解码器网络完美地重构输入数据，促进学习更一般的数据表示，增强VAE生成多样化数据样本的能力。 在VAE中，研究人员通过将Kullback-Leibler（KL）散度项纳入损失函数来数学表达正则化。编码器网络生成高斯分布的参数（如均值和对数方差），用于对潜在代码进行采样。VAE的损失函数包括计算学习到的潜在变量的分布与先验分布（正态分布）之间的KL散度。研究人员将KL散度项纳入损失函数中，以鼓励潜在变量具有与先验分布类似的分布。 KL散度的公式如下： KL(q(z∣x)∣∣p(z)) = E[log q(z∣x) − log p(z)] 总之，VAE中的正则化起着增强模型生成新数据样本的能力并减轻过拟合训练数据风险的关键作用。 VAE的数学细节 概率框架和假设…
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