4. 大模型的捷径学习问题 。两种范式之下，模型的捷径学习问题存在于不同的方面 。尽管大模型由于数据来源丰富 ， 捷径学习的问题相对缓和 。阐明捷径学习形成的机理并提出解决办法对模型的泛化依然重要 。
5. 注意力冗余 。注意力模块的冗余问题在两种范式之中广泛存在，对注意力冗余的研究可以为模型压缩技术提供一种解决方式 。
6. 安全性和道德性 。大模型的可解释性对控制模型并限制模型的负面影响至关重要 。如偏差、不公平、信息污染、社会操控等问题 。建立可解释的 AI 模型可以有效地避免上述问题 ， 并形成符合道德规范的人工智能系统 。
推荐阅读
- 数据标注员，困在大模型里
- 四条建议，打造精简、弹性、可维护的Android架构
- 多模态大模型最全综述来了！7位微软研究员大力合作，5大主题，成文119页
- 每天吃 1 个梨好处可太多了！
- 锡纸选烧烤功能可用
- 肯德基 肯德基几点可以点正餐
- 杨梅有长毛 洗完能吃吗？杨梅有长长的白毛可以用来泡酒吗？
- 发霉的杨梅煮熟了还能吃吗？杨梅发霉了可以泡酒吗？
- 榴莲后可以吃芒果吗？榴莲之后可以吃香蕉吗？
- 杨梅可以冷冻保存吗？冷冻杨梅怎么吃？