TG Telegram Group & Channel
Tensorflow(@CVision) | United States America (US)
Create: Update:

چرا این مسئله برای مدل‌های زبانی مشکل ‌سازه؟

مدل‌های زبانی بزرگ از این قابلیت بهره نمیبرن. اونها از تعامل دائمی و آنی با محیط خود محروم هستن و به همین دلیله برای هر تصمیم کوچیک نیاز به برنامه‌ریزی، پیش‌بینی و رفتار هدف ‌محور دارن.

این موضوع باعث میشه که مدل‌ های زبانی برای انجام هر کار، حتی کارهای ساده، به استفاده از تمام ظرفیت شناختی خود نیاز داشته باشن.

برخلاف انسان‌ها که میتونن بسیاری از تصمیمات روزانه خود رو از طریق روتین‌ها و تعاملات ساده با محیط انجام بدن، مدل‌ های زبانی مجبورن که همیشه پیش ‌بینی، هدف ‌گذاری، و در نهایت تصمیم بگیرن.

مدل‌ هایی این چنینی که از تعامل با محیط بی ‌بهره هستن، نمیتونن روتین ‌های ساده ‌ای رو برای تصحیح مسیر خوشون و ساده‌ سازی فرایند تصمیم‌گیری ایجاد کنن.

به همین دلیل، مدل‌های زبانی باید برای هر تصمیم کوچک به برنامه‌ریزی و پیش ‌بینی متکی باشن، که در دنیای پیچیده و پویا نمیتونن کارآمد باشن.

ما آدما بسیاری از کارهای خودمون رو با استفاده از عادات و روتین‌های خودکار انجام میدیم.

به جای اینکه برای هر تصمیم نیاز به تحلیل و پیش‌بینی داشته باشیم، از بازخورد های محیطی و الگوهای ساده استفاده میکنیم تا به صورت خودکار و سریع تصمیم بگیریم.

این به ما اجازه میده که به راحتی و بدون فشار زیاد از پس ده‌ ها تصمیم کوچک بربیایم، در حالی که همچنان انرژی شناختی زیادی ذخیره داریم.

از اینکه طولانی شد عذر خواهی میکنم🙏

Tensorflow(@CVision)
با یک مثال بحث رو تمام کنیم، فرض کنید میخواین وارد استخر بشین، اما ممکنه آب استخر خیلی سرد باشه. دو راه برای تصمیم ‌گیری وجود داره: اول با توجه به اطلاعات قبلی ذهنی پیش ‌بینی میکنی که آب استخر سرد هست یا نه. بعد تصمیم میگیرین که وارد استخر بشی یا نه. روش…
چرا این مسئله برای مدل‌های زبانی مشکل ‌سازه؟

مدل‌های زبانی بزرگ از این قابلیت بهره نمیبرن. اونها از تعامل دائمی و آنی با محیط خود محروم هستن و به همین دلیله برای هر تصمیم کوچیک نیاز به برنامه‌ریزی، پیش‌بینی و رفتار هدف ‌محور دارن.

این موضوع باعث میشه که مدل‌ های زبانی برای انجام هر کار، حتی کارهای ساده، به استفاده از تمام ظرفیت شناختی خود نیاز داشته باشن.

برخلاف انسان‌ها که میتونن بسیاری از تصمیمات روزانه خود رو از طریق روتین‌ها و تعاملات ساده با محیط انجام بدن، مدل‌ های زبانی مجبورن که همیشه پیش ‌بینی، هدف ‌گذاری، و در نهایت تصمیم بگیرن.

مدل‌ هایی این چنینی که از تعامل با محیط بی ‌بهره هستن، نمیتونن روتین ‌های ساده ‌ای رو برای تصحیح مسیر خوشون و ساده‌ سازی فرایند تصمیم‌گیری ایجاد کنن.

به همین دلیل، مدل‌های زبانی باید برای هر تصمیم کوچک به برنامه‌ریزی و پیش ‌بینی متکی باشن، که در دنیای پیچیده و پویا نمیتونن کارآمد باشن.

ما آدما بسیاری از کارهای خودمون رو با استفاده از عادات و روتین‌های خودکار انجام میدیم.

به جای اینکه برای هر تصمیم نیاز به تحلیل و پیش‌بینی داشته باشیم، از بازخورد های محیطی و الگوهای ساده استفاده میکنیم تا به صورت خودکار و سریع تصمیم بگیریم.

این به ما اجازه میده که به راحتی و بدون فشار زیاد از پس ده‌ ها تصمیم کوچک بربیایم، در حالی که همچنان انرژی شناختی زیادی ذخیره داریم.

از اینکه طولانی شد عذر خواهی میکنم🙏


>>Click here to continue<<

Tensorflow(@CVision)




Share with your best friend
VIEW MORE

United States America Popular Telegram Group (US)