私はあなたを怖がらせたくありませんが、すでに私たちは層の形でLLMSに精神形成の組み込みを目撃しています。コンテキスト内学習はその一例であり、モデルのパラメーターが更新されていないため、モデルは何も学習せずに新しいタスクを学習するようです。そして、魔法は、モデル内のモデルとして見ることができるレイヤー内で起こります。あなたがアギが欲しいなら私は言うでしょう。モデルがこれらのレイヤーをさらに作成する機能を提供します。多くのことが、より良いデータセット、正規化、将来の量子コンピューティングなど、より多くのレイヤーを生成するのに役立ちます。
I don't want to scare you, but already we are witnessing the incorporation of mental formations in LLMs in the form of layers. And in-context learning is one example of that, where the model’s parameters aren’t updated, so it seems like the model learns a new task without learning anything at all. And the magic happens within the layers that can be viewed as a model within a model. I would say if you want AGI. Give the ability for the model to create more of these layers. Many things can help for the help to generate more layers, like better and bigger datasets, regularization and in the future quantum computing.