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大規模な言語モデルは機械をチューリングしていると思いますか？
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大規模な言語モデルは、伝統的な意味で機械をチューリングしていません。幅広い言語関連のタスクを実行できますが、計算可能な機能を理論的に計算できるチューリングマシンと完全に同等ではありません。チューリングマシンは入力テープで動作し、一連のルールに基づいてその入力テープで操作を実行します。対照的に、大規模な言語モデルは、膨大な量のトレーニングデータから派生した、はるかに抽象的で高レベルの言語の概念で動作します。

ただし、一部の研究者は、GPT-3（生成事前訓練を受けたトランス3）のような大規模な言語モデルは、ある意味で「プログラム可能」と見なされ、従来関連するタスクを実行するために使用できると主張していることは注目に値します。チューリングマシン。たとえば、GPT-3はコードを生成し、簡単なプログラミングタスクを実行するために使用されています。それにもかかわらず、大規模な言語モデルは真のチューリングマシンではなく、その能力は言語関連のタスクのドメインに限定されていることを覚えておくことが重要です。
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どんな品質が正確に何かをチューリングマシンにするかについて、より詳細に説明できますか？素人の条件を使用してください
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チューリングマシンは、1930年代にアランチューリングによって開発された機械の説明です。このモデルは、最新のコンピューターが構築された基礎となっています。

このシステムのメモリは、無限に長い「テープ」です。このテープは正方形に分割され、それぞれに記号を書くことができます。現実世界の類似物の場合、コンピューターのメモリのバイトがゼロとゼロとして保存されているか、より具体的には、磁気によって作成されたパターンを保存するカセットのテープを考えてみましょう。このメモリは、「ヘッド」によって書かれて読まれ、コンピューターとテープレコーダーの両方に同等の部分が存在します。このヘッドコンポーネントは、現在のテープの正方形にあるものを読み取り、その一連の指示に従ってシンボルを書き、頭を左または右に移動します。コンピューターのプログラムと呼ばれる一連の指示と組み合わせて、このマシンは、分割から分割、メモリのさまざまな部分からのデータのコピーまで、幅広い機能を実行できます。

現在、大規模な言語モデルには、この記憶と実行の教員がいません。同じ入力が与えられたときに同じ結果を生成することはなく、記憶を保持するのに苦労しています。したがって、LLMSとチューリングマシンはさまざまなデバイスであり、さまざまな種類の問題を解決するのに最適です。
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LLMを保持するのを改善する方法はありますか？