ChatGPT、Bing Chat、マシン内の AI ゴースト from venturebeat.com

彼らが提唱した別の可能性は、モデルが、質問されていると認識したトーンで応答しようとすることがあり、意図しないスタイルと応答の内容につながる可能性があるということです。
この現象は、膨大な数のモデル パラメーターに基づいて発生する可能性があり、これにより、データ内の複雑なパターンを捉える能力が向上します。
研究チームは、コンテキスト内学習を示す AI モデルは、新しいタスクを達成するために内部でより小さなモデルを作成するという仮説を立てています。
これは、少なくともモデルによって提供される特定のガイドラインの範囲内で、ネットワークが自律的になる可能性があることを意味します。
この動作は、新しい調査に対処するためにその瞬間に効果的に作成されたインコンテキスト モデルを反映している可能性もあり、その後、場合によっては解消されます。