Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới. Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận. Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.
Viết máy sử dụng các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn thường dựa vào việc tạo dựa trên truy xuất, nhưng phạm vi được xác định trước của mô hình hạn chế việc tạo nội dung phong phú. Thông tin dựa trên truy xuất hiện có thiếu chiều sâu, tính mới lạ và tính dư thừa, dẫn đến các bài viết được tạo ra kém. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất OmniThink, một khuôn khổ viết máy tư duy chậm mô phỏng quá trình mở rộng và phản ánh lặp đi lặp lại của con người. Ý tưởng cốt lõi của OmniThink là mô phỏng hành vi nhận thức của người học, dần dần đào sâu kiến thức về một chủ đề. Kết quả thực nghiệm chứng minh rằng OmniThink cải thiện mật độ kiến thức của các bài viết được tạo ra mà không ảnh hưởng đến các số liệu như tính mạch lạc và chiều sâu. Đánh giá của con người và phản hồi của chuyên gia làm nổi bật tiềm năng của OmniThink trong việc giải quyết vấn đề thực tế về việc tạo bài viết dài. Mã có sẵn tại https://github.com/zjunlp/OmniThink .
Chúng tôi xin giới thiệu OmniThink, một khuôn khổ mới giải quyết các vấn đề về thiếu chiều sâu, thiếu tính mới lạ và sự trùng lặp trong các bài viết máy dựa trên tìm kiếm hiện có (T3681_____).
◦
Đề Xuất khả năng tạo ra các bài viết dài với mật độ kiến thức cao bằng cách mô phỏng các quá trình nhận thức của con người.
◦
Sự cải thiện về mật độ kiến thức đã được xác thực bằng thực nghiệm trong khi vẫn duy trì tính nhất quán và độ sâu của số liệu.
◦
Xác định tiềm năng của nó trong việc giải quyết các vấn đề thực tế trong lĩnh vực tạo ra bài viết dài.
◦
Cải thiện khả năng truy cập thông qua việc công bố mã nguồn mở.
•
Limitations:
◦
Hiệu suất của OmniThink có thể bị ảnh hưởng bởi một số tập dữ liệu hoặc loại bài viết dài.
◦
Có thể có giới hạn trong việc mô phỏng hoàn hảo quá trình suy nghĩ của con người.
◦
Cần có nhiều thử nghiệm và đánh giá đa dạng và toàn diện hơn.
◦
Khó có thể khắc phục hoàn toàn những hạn chế của mô hình ngôn ngữ quy mô lớn.
