כתבה
arXiv cs.AI ·
מודלים שפה גדולים כמדכאי שנון איבוד
Large Language Models As Shannon Lossy Compressors Not Solomonoff Induction Estimators: The Singularity Is Not Near Without Symbolic Model Synthesis in Program Space
חוקרים בוחנים את היכולת של מודלים שפה גדולים לשמש כמדכאי איבוד שנון. הם מראים כי מודלים אלו אינם מממשים את האינדוקציה של סולומונוף. המחקר מצביע על כיוון חדש בפיתוח מודלים - שילוב של גישות סמליות ונוירולוגיות.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2601.05280v4 Announce Type: replace-cross Abstract: On the one hand, the question of whether Large Language Models (LLMs) are Solomonoff induction estimators has become an explicit question at the intersection of Algorithmic Information Theory (AIT) and Machine Learning (ML) of great interest. On the other hand, the now old idea of an AI Singularity that requires a reliable positive-feedback process in which a system can generate, evaluate and retain genuine improvements to itself continues to come up and is a recurrent concept in the discussion of AGI. We connect and provide some answers to these issues based on current assumptions and future developments of neurosymbolic ML. We will demonstrate that cross-entropy, negative log-likelihood and cognate next-token objectives do not or
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית