US /dɪˌtɜ:mɪ'nɪstɪk/
・UK /dɪˌtɜ:mɪ'nɪstɪk/
是以,這意味著即使模型本身是確定的,但每次運行時,給定的提示通常會給出不同的答案。
在這個決定論的世界裡,選擇就像膠片的運動一樣虛幻。
同樣,這也不是決定性的。
任何技術都不是決定性的。
這是一種決定論的觀點,認為我們只是一種你知道的機器和它們的刺激,我們對它做出反應,我們真的是
隨機性建立了標準的量子力學
粒子有確切的位置或有確切的動量的想法
請注意,該理論並沒有告訴我們螺旋上的單個影像或點是相同的,而是告訴我們,無論我們使用隨機 DDPM 算法還是確定性 DDIM 算法,最終的點或影像分佈都是相同的。
這只是一個思想實驗,旨在生動地說明決定論的含義。是以,哲學家們決定將其稱為兼容自由主義,即一方面,物理學深層次的微觀法則是完全決定論的,或者說,如果你是在量子力學中,它們就不是,但無論如何,它們都是相當決定論的。但既然你不知道,你就應該問自己,我能做的最好的是什麼?在我所掌握的資訊極不完整的情況下,我能嘗試理解人類的最好方法是什麼?我知道我朋友的性格、偏好和特徵,但我不知道他們大腦中的每一個神經元。在這種情況下,你就會建立模型,你就會把一個人類同伴或你自己當成一個能夠做出選擇的人。每個人都會這樣做,這樣做
由於種種原因,這實在是太離奇、太瘋狂了。人們根本不喜歡涉及概率的想法。當然,擲硬幣是有概率的,但那只是因為你不知道硬幣的所有資訊。從牛頓和拉普拉斯時代開始,我們就認為物理學在本質上是完全確定的。
這種系統往往會擊敗那些僵化、固定和只是確定性的系統。
是以,在確定性流程中,我們或許可以添加一些,或者就像在經典腳本領域編寫腳本一樣,我們可以向 OpenAI 添加更多調用,或者你有一個嵌入模型,你想做體細胞相似性或類似的事情。
在某種程度上是具有決定性的。口語表達和話題都是根據之前說了什麼事情而決定的。
但同時,對於企業和商業來說,「差不多就好」是行不通的,這時候就需要有別於大型語言模型的其他技術、其他創新,來彌補真正的確定性準確性與感覺有點不對、系統中帶有隨機性的東西之間的差距,最終可能導致信任的侵蝕,以及對這項技術本身的抗拒。
所以,「in factory」的 rtech 本質上是一個平臺,讓任何想為企業建構 AI 技術的人,都能以這種方式應用 RTech,進而獲得那樣的準確性,你會得到引用、準確性、歸因、確定性的答案,同時也兼具生成式 AI 的能力。