Post by nurrmohammad on Apr 2, 2024 20:22:44 GMT -7
表中的內容： 人工智慧內容的興起以及對知識、常識和生成技術的需求 更具成本效益的生成人工智慧方法：利用知識圖增強法學碩士 人工智慧的新監管框架：更多（安全）資料和更少參數！ 作為推理機的大型語言模型：我們如何使用法學碩士來豐富和擴展知識圖譜 法學碩士作為推理者的能力 如何利用法學碩士從非結構化資料中提取和組織知識 結合 LLM 和 KG：幾個 SEO 用例 結論：展開 WordLift 作為生成式 AI SEO 平台的藍圖 參考 人工智慧內容的興起以及對知識、常識和生成技術的需求 從紐約參加知識圖譜會議回來後，我有時間反思生成式人工智慧、資訊擷取和搜尋的最新發展。
隨著Google推出更豐富的用戶體驗，透過引入提供額外上下文和複雜語義個性化的對話體驗來增強搜索，現代生成搜尋引擎正在成為現實。自從引入 ChatGPT、Bing Chat、Google Bard 以及大量由大型語言模型支援的對話代理以來，我們改變了存取和 丹麥 電話號碼 使用資訊的方式。 同時，正如電腦科學家 Yejin Choi 最近在她的演講中所說（為什麼 AI 非常聰明卻令人震驚 | Yejin Choi | TED），“ AI是一個歌利亞。”當今的應用程式依賴第三方API，該API 利用基於變壓器的大規模模型，這些模型經過數萬億字、巨額投資和一致的環境影響進行訓練（根據彭博社培訓GPT-3 需要1.287 吉瓦時，這是相當於美國一個擁有 120 棟房屋的社區每年的用電量）。
隨著我們的進展，Google的搜尋生成體驗將主要以人工智慧生成的內容為特色。我們公司在2020 年開始的變形金剛時代開始為大型品牌實現自動化和規模化內容製作。雖然我們優先考慮維持人類與技術之間的良好關係，但很明顯，用戶期望已經發生變化，內容創作也已經發生了根本性變化。 此外，內容產業越來越傾向於創建互動式對話應用程序，優先考慮內容品質和參與度，而不是產生靜態內容。 大規模實現互動式優質內容需要神經網路和知識表示系統之間的深度整合。 Yejin Choi 建議提煉符號知識，為語言模型注入常識，並且像業內許多其他人一樣（意外地包括 OpenAI 的首席執行官 Sam Altman），促進採用不必封裝整個世界知識的較小模型。
隨著Google推出更豐富的用戶體驗，透過引入提供額外上下文和複雜語義個性化的對話體驗來增強搜索，現代生成搜尋引擎正在成為現實。自從引入 ChatGPT、Bing Chat、Google Bard 以及大量由大型語言模型支援的對話代理以來，我們改變了存取和 丹麥 電話號碼 使用資訊的方式。 同時，正如電腦科學家 Yejin Choi 最近在她的演講中所說（為什麼 AI 非常聰明卻令人震驚 | Yejin Choi | TED），“ AI是一個歌利亞。”當今的應用程式依賴第三方API，該API 利用基於變壓器的大規模模型，這些模型經過數萬億字、巨額投資和一致的環境影響進行訓練（根據彭博社培訓GPT-3 需要1.287 吉瓦時，這是相當於美國一個擁有 120 棟房屋的社區每年的用電量）。
隨著我們的進展，Google的搜尋生成體驗將主要以人工智慧生成的內容為特色。我們公司在2020 年開始的變形金剛時代開始為大型品牌實現自動化和規模化內容製作。雖然我們優先考慮維持人類與技術之間的良好關係，但很明顯，用戶期望已經發生變化，內容創作也已經發生了根本性變化。 此外，內容產業越來越傾向於創建互動式對話應用程序，優先考慮內容品質和參與度，而不是產生靜態內容。 大規模實現互動式優質內容需要神經網路和知識表示系統之間的深度整合。 Yejin Choi 建議提煉符號知識，為語言模型注入常識，並且像業內許多其他人一樣（意外地包括 OpenAI 的首席執行官 Sam Altman），促進採用不必封裝整個世界知識的較小模型。