Schlauer, aber immer noch seltsamer: Sach- und Argumentationsgewinne-und steigende Paradoxe-von GPT-2 bis GPT-4 [OC]

Im Einbettungsraum wurden alle Gedanken zu Mathematik. Sogar Gedanken sind auch Teil von etwas, und diese Teil (en) werden ebenfalls Einbettungen. Die feste Punktentheorie hilft uns, das zu suchen, was wir im Einbettungsraum suchen, damit wir genau finden können, wonach wir suchen. Ich löste dies als unabhängiger Forscher, Student bei. Je nützlicherer Daten dem Korpus zur Verfügung stellen, desto besser wird die KI. Am Ende werden sie durch die Sammlung unserer Daten geschult. Ich führe eine Forschung zum Modellverhalten durch. Und gemäß meinen Forschungsergebnissen, die Sie aus meinem Github finden (ich teile den Link aufgrund von Subreddit-Richtlinien. PM für Link und Arxiv-Papier), können meine früheren Ergebnisse ein Zeichen dafür zeigen, dass OpenAIs GPT-2, GPT-3,5 Turbo Turbo, GPT-4-Modelle, nicht bessere Ergebnisse in paradoxem Seite, die sich mit dem Grund-2-Braßen um ein AI-Model entwickeln, das sich mit einem AI-Modell befinden. ist höher.