Ministrado pelos mais renomados acadêmicos do Reino Unido e de outros países, o Academia britânicacarro-chefe da Programa de palestras Apresenta o melhor da produção acadêmica nas áreas de humanidades e ciências sociais. Este evento faz parte do Palestras Anna Morpurgo Davies série.
Os Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) têm demonstrado habilidades notáveis no processamento de linguagem natural, levando muitos a considerá-los como se usassem e compreendessem a linguagem da mesma forma que os humanos. No entanto, essa visão ignora a distinção entre os sistemas estruturais que sustentam o significado e o raciocínio e os mecanismos para prever o que virá a seguir em um texto, com base em passagens semelhantes presentes na vasta quantidade de dados de treinamento que os LLMs codificam. Os LLMs se destacam na previsão, e é surpreendente o quanto pode ser feito apenas por meio da memorização indexada pela similaridade. Os LLMs podem responder a perguntas abstrusas, gerar textos com fluência impressionante sobre qualquer assunto e em qualquer estilo, e gerar código de computador funcional dessa maneira.
No entanto, as limitações dos Modelos de Linguagem Lógica (LLMs) estão se tornando cada vez mais evidentes. Eles apresentam dificuldades com inferências lógicas sólidas, podem incluir informações convincentes, porém totalmente imprecisas, e têm dificuldade em generalizar o código além de uma semelhança superficial com exemplos encontrados durante o treinamento. Esta palestra apresentará pesquisas recentes que destacam tanto as capacidades quanto as limitações desses sistemas. A conclusão será que o futuro do processamento de linguagem natural reside em abordagens híbridas que combinam a precisão e a estrutura do raciocínio simbólico com o poder de recuperação e acesso por similaridade de conteúdo da computação neural.
Esta palestra estará disponível para visualização presencial e online e incluirá uma recepção para os participantes; mais detalhes serão divulgados em breve.
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Foto por Lucas Jones on Unsplash
