同饮一江水
同饮一江水 建设和谐家园
同饮一江水，是一句充满深意的话。它不仅仅是一种生活方式，更是一种价值观念。在这篇文章中，我们将从不同的角度来阐述同饮一江水的意义，它对我们生活的影响和建设和谐家园的重要性。
同饮一江水的意义
同饮一江水，首先是一种生活方式。在江南水乡，人们生活在水边，水是他们生活的一部分。同饮一江水，意味着我们要学会与水相处，爱护水资源。这不仅是一种环保意识，更是一种文化传承。
同饮一江水，其次是一种价值观念。在江南水乡，人们注重人与人之间的关系，强调和谐共处。同饮一江水，意味着我们要学会相互包容、相互尊重、相互帮助，建立起和谐的人际关系。
同饮一江水对生活的影响
同饮一江水，不仅是一种生活方式和价值观念，更是对我们生活的影响。首先，它能够增强我们的环保意识，让我们更加珍惜水资源，从而减少浪费和污染。
其次，同饮一江水能够促进人际关系的和谐。在同饮一江水的过程中，人们能够相互沟通、交流，增进彼此之间的了解和信任，建立起和谐的人际关系。
最后，同饮一江水还能够增加我们的文化自信。江南水乡有着悠久的历史和文化底蕴，同饮一江水可以让我们更加深入地了解和传承这些文化。
建设和谐家园的重要性
同饮一江水，不仅是对我们生活的影响，更是建设和谐家园的重要一步。建设和谐家园，需要我们从自身做起，从小事做起。
首先，我们要学会爱护环境，保护水资源。只有这样，才能够让我们的家园变得更加美好和宜居。
其次，我们要学会相互尊重、相互包容、相互帮助。只有这样，才能够建立起和谐的人际关系，让我们的家园更加温馨和美满。
最后，我们要学会传承和发扬我们的文化，让我们的家园更加有温度和厚重感。
总结
同饮一江水，不仅仅是一种生活方式，更是一种价值观念。它能够增强我们的环保意识，促进人际关系的和谐，增加我们的文化自信。建设和谐家园，需要我们从自身做起，从小事做起，爱护环境，尊重他人，传承文化。只有这样，我们才能够创造一个更加美好和谐的家园。
同饮一江水特色
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同饮一江水亮点
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他(ta)強(qiang)調(tiao)，一个關(guan)心(xin)理解宇宙的人工智能不太(tai)可(ke)能滅(mie)絕(jue)人類(lei)，因(yin)为我(wo)們(men)是宇宙中(zhong)有(you)趣(qu)的一部(bu)分(fen)。 然(ran)而(er)，「幻觉」，到(dao)現(xian)在(zai)还没有哪(na)个語(yu)言模型能夠(gou)搞定。 最近(jin)，OpenAI联合创始人便(bian)解釋(shi)为什(shen)麽(me)TruthGPT的遠(yuan)大理想(xiang)的實(shi)现是如(ru)此(ci)地(di)困(kun)難(nan)。 TruthGPT理想是泡(pao)沫(mo)？ 马斯克的X.AI想要(yao)建(jian)立(li)的TruthGPT，是一種(zhong)誠(cheng)实的语言模型。 這(zhe)么做(zuo)，直接将矛(mao)頭(tou)對(dui)準(zhun)ChatGPT。 因为，此前(qian)，像(xiang)ChatGPT这樣(yang)的AI系(xi)統(tong)經(jing)常(chang)產(chan)生(sheng)錯(cuo)誤(wu)輸(shu)出等经典(dian)幻觉案(an)例(li)，甚(shen)至(zhi)支(zhi)持(chi)某(mou)些(xie)政(zheng)治(zhi)信(xin)仰(yang)的报道。 雖(sui)然ChatGPT可以(yi)讓(rang)用(yong)戶(hu)更(geng)多控(kong)制(zhi)语言模型去(qu)解決(jue)问题，但(dan)「幻觉」仍(reng)然是OpenAI、谷(gu)歌(ge)以及(ji)未(wei)來(lai)马斯克的人工智能公(gong)司(si)必(bi)須(xu)處(chu)理的核(he)心问题。 OpenAI联合创始人兼(jian)研究(jiu)員(yuan)John Schulman在他的演(yan)講(jiang)「RL和(he)Truthfulness – Towards TruthGPT」中討(tao)論(lun)了这些挑(tiao)戰(zhan)以及如何(he)應(ying)对这些挑战。 为啥(sha)有「幻觉」？ 根(gen)據(ju)Schulman的說(shuo)法(fa)，幻觉大致(zhi)可以分为兩(liang)种类型： 1. 「模式(shi)完(wan)成(cheng)行(xing)为」，即(ji)语言模型無(wu)法表達(da)自(zi)己(ji)的不確(que)定性(xing)，无法质疑(yi)提(ti)示中的前提，或(huo)者(zhe)繼(ji)續(xu)之(zhi)前犯(fan)的错误。 2. 模型猜(cai)測(ce)错误。 由(you)於(yu)语言模型代(dai)表一种知(zhi)識(shi)图譜(pu)，其(qi)中包(bao)含(han)来自其自身(shen)網(wang)絡(luo)中訓(xun)練(lian)數(shu)据的事(shi)实，因此微(wei)调可以理解为學(xue)習(xi)一个函(han)数，該(gai)函数在该知识图谱上運(yun)行並(bing)输出token預(yu)测。 例如，微调数据集(ji)可能包含「星(xing)球(qiu)大战的类型是什么？」这个问题，以及答(da)案「科(ke)幻」。 如果(guo)这些信息(xi)已(yi)经在原(yuan)始训练数据中，即它是知识图谱的一部分，那(na)么模型不會(hui)学习新信息，而是学习一种行为——输出正(zheng)确答案。这种微调也被(bei)稱(cheng)为「行为克隆(long)」。 但问题是，如果问题是关于「Han Solo的衍(yan)生電(dian)影(ying)的名字(zi)是什么」出现在微调数据集中。 但如果答案「Solo」不是原始训练数据集的一部分（也不是知识图谱的一部分），即使(shi)网络不知道答案，它也会学习回(hui)答。 使用实際(ji)上正确但不在知识图谱中的答案進(jin)行微调，從(cong)而教(jiao)会网络编造(zao)答案——即产生「幻觉」。相(xiang)反(fan)，用不正确的答案进行训练会导致网络隱(yin)瞞(man)信息。 因此，理想情(qing)況(kuang)下(xia)，行为克隆应始終(zhong)基(ji)于网络知识，但创建或評(ping)估(gu)数据集的人类工作(zuo)者来说，通(tong)常不知道这种知识，例如指(zhi)令(ling)调優(you)。 根据Schulman的说法，當(dang)其他模型创建微调数据集時(shi)也存(cun)在这个问题，就像羊(yang)駝(tuo)公式的情况一样。 他预测，具(ju)有較(jiao)小(xiao)知识图谱的较小网络，不僅(jin)会学会使用ChatGPT的输出給(gei)出答案和遵(zun)循(xun)指令，而且(qie)学会更頻(pin)繁(fan)地产生幻觉。 OpenAI如何打(da)擊(ji)幻觉？ 首(shou)先(xian)，对于簡(jian)單(dan)的问题来说，语言模型大部分情况下能预测自己是否(fou)知道答案，还能表达不确定性。 因此，Schulman表示，微调数据集的时候(hou)，必须得(de)让模型学会怎(zen)么表达不确定、怎么应对前提被更改(gai)的情况，以及错误被承(cheng)認(ren)的情况。 要把(ba)这些情况的实例餵(wei)给模型，让它们学习。 但是模型在时機(ji)方(fang)面(mian)还是欠(qian)练，也就是说，它们并不知道该何时執(zhi)行这些操(cao)作。 Schulman表示，这就是强化(hua)学习（RL）该出場(chang)的地方了。比(bi)如，基于人类反饋(kui)的强化学习（Reinforcement Learning with Human Feedback，RLHF）。 应用RL，模型就可以学习「行为邊(bian)界(jie)」，学会何时做出何种行为。 而另(ling)一个难题，則(ze)是檢(jian)索(suo)和引(yin)用来源(yuan)的能力(li)，例如通過(guo)WebGPT中所(suo)展(zhan)示的能力，或者最近在ChatGPT的瀏(liu)覽(lan)器(qi)插(cha)件(jian)中所呈(cheng)现的机制。 问题在于，有了复制行为的能力和RLHF，为什么ChatGPT还会产生幻觉？ 原因在于问题本身的难易(yi)。 虽然上述(shu)方法对于简短(duan)的问题和答案效(xiao)果不错，但对于ChatGPT中常見(jian)的長(chang)格(ge)式設(she)置(zhi)就会出现其他问题了。 一方面，完全(quan)错误的答案也不太可能，大部分情况都(dou)是错的和对的混(hun)在一起(qi)。 在極(ji)端(duan)情况下，可能就是100行代碼(ma)中的一个错误而已。 在其他情况下，这些信息在傳(chuan)统意(yi)義(yi)上并不能说是错的，而是有误导性的。因此，在像ChatGPT这样的系统中，人们很难根据信息量(liang)或者正确性来衡(heng)量输出的质量。 但这种衡量对于旨(zhi)在训练复杂行为边界的RL算(suan)法卻(que)非(fei)常重(zhong)要。 目(mu)前，OpenAI依(yi)托(tuo)于RLHF的基于排(pai)名的獎(jiang)勵(li)模型，该模型能够预测它认为两个答案中哪个更好(hao)，但不会给出有效的信號(hao)来明(ming)确哪个答案好了多少(shao)、信息量大了多少或正确了多少。 Schulman表示，它缺(que)乏(fa)向(xiang)模型提供(gong)反馈以学习精(jing)細(xi)行为边界的能力。而这种精细的行为边界，才(cai)是有可能解决幻觉的道路(lu)。 此外(wai)，此过程(cheng)还会因为RLHF標(biao)記(ji)过程中的人为出错而變(bian)得更加(jia)复杂。 因此，虽然Schulman将RL視(shi)作減(jian)少幻觉的重要方式之一，但他认为仍然存在許(xu)多还没解决的问题。 除(chu)了前面提到的奖励模型究竟(jing)需(xu)要什么样子才能引导正确的行为之外，RLHF目前仅依賴(lai)于人类的判(pan)准。 这可能会使知识的生成变得更加困难。因为对未来的预测有时会导致不那么令人信服(fu)的表述。 然而，Schulman认为，知识的生成是语言模型的下一个重要步(bu)驟(zhou)，同(tong)时，他认为对未来的预测和给出推理規(gui)则等问题的理论構(gou)建，是亟(ji)待(dai)解决的下一类開(kai)放(fang)性问题。 Schulman说，一种可能的解决方案是，用其他AI模型来训练语言模型。 OpenAI也认为，这种方法对于AI对齊(qi)来说，很有意义。 ChatGPT架(jia)构師(shi) 作为ChatGPT架构师，John Schulman早(zao)在2015年(nian)还在读博(bo)士(shi)学位(wei)的他，就加入(ru)OpenAI成为联合创始人之一。 在一次(ci)采(cai)訪(fang)中，Schulman解释了自己加入OpenAI的原因： 我想做人工智能方面的研究，我认为OpenAI这家(jia)公司的使命(ming)雄(xiong)心勃(bo)勃，并且致力打造通用人工智能。 盡(jin)管(guan)，在当时談(tan)论AGI似(si)乎(hu)有些疯狂，但我认为开始考(kao)慮(lv)它是合理的，我希(xi)望(wang)在一个地方谈论AGI是可以接受(shou)的。 另外，据Schulman透(tou)露(lu)，OpenAI将人类反馈强化学习这一方法 (RLHF)引入ChatGPT的想法可以追(zhui)溯(su)到17年了。 当时，也是OpenAI的成员，曾发表了一篇(pian)论文(wen)「从人类偏(pian)好中进行深(shen)度(du)强化学习」就提到了这一方法。 论文地址(zhi)：https://arxiv.org/pdf/1706.03741.pdf OpenAI安(an)全團(tuan)隊(dui)之所以致力于这項(xiang)工作，是因为想让自己的模型符(fu)合人类的偏好ーー试图让模型真正傾(qing)聽(ting)人类意见，并试图做人类想做的事情。 在GPT-3完成训练的时候，然後(hou)Schulman决定加入这股(gu)潮(chao)流(liu)，因为他看(kan)到了整(zheng)个研究方向的潛(qian)力。 当被问到第(di)一次使用ChatGPT时，第一反应是什么的时候，Schulman的話(hua)语中透露著(zhe)「无感(gan)」。 还记得去年ChatGPT橫(heng)空(kong)出世(shi)，让许多人瞬(shun)間(jian)炸(zha)腦(nao)。 而在OpenAI內(nei)部没有人对ChatGPT感到興(xing)奮(fen)。因为发布(bu)的ChatGPT是一个基于GPT-3.5较弱(ruo)的模型，那时候同事们在玩(wan)轉(zhuan)GPT-4了。 所以在那个时候，OpenAI没有人对ChatGPT感到兴奋，因为有这么一个更强大，更聰(cong)明的模型已经被训练过了。 对于未来人工智能下一前沿(yan)領(ling)域(yu)看法，Schulman称，AI在更艱(jian)难的任(ren)務(wu)上不斷(duan)进步，然后，问题就来了，人类应该做些什么，在哪些任务下，人类可以在大模型幫(bang)助(zhu)下有更大影響(xiang)力，做更多的工作。 參(can)考資(zi)料(liao)： https://the-decoder.com/elon-musks-truthgpt-is-complicated-says-openai-co-founder/返(fan)回搜(sou)狐(hu)，查(zha)看更多 責(ze)任编辑：