谷歌开发人员正在教人工智能来解释笑话，这与听起来多么平庸相去甚远，无法在这些系统设法自动学习分析和响应人类语言的方式上促进深刻的技术进步。
目标是推动自然语言处理（NLP）技术的前沿，自然语言处理（NLP）技术用于大型语言模型（LLM），例如 GPT-30，允许聊天机器人再现越来越精确的人际交流，在最先进的情况下，这使得很难区分对话者是人或机器。
现在，在最近发表的一篇文章中，谷歌的研究小组声称已经训练了一种名为PalM的语言模型，该模型不仅能够生成逼真的文本，还可以解释和解释人类讲的笑话。
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在本文档附带的示例中，谷歌的人工智能团队展示了该模型执行逻辑推理和其他高度依赖于上下文的复杂语言任务的能力，例如，通过使用一种称为思维链指示的技术，该技术极大地提高了模型的使用效率通过模拟人的思维过程，提高了系统分几个步骤分析逻辑问题的能力。
通过 “解释笑话”，系统表明它理解笑话，你可以在笑话的口号中找到情节技巧、文字游戏或讽刺退出，如本例所示。
笑话：斑马和雨伞有什么区别？一种是与马相关的条纹动物，另一种是用来防止雨水落在你身上的装置。
人工智能解释：这个笑话是个反笑话。笑话是答案很明显，笑话是你期望得到一个有趣的答案。
PalM分析这些迹象的能力背后是有史以来最大的语言模型之一，具有5400亿个参数。参数是每次系统接收样本数据时在学习过程中训练的模型元素。PalM 的前身 GPT-3 有 1750 亿个参数。
参数数量的增加使研究人员能够产生各种高质量的结果，而无需花时间针对个别情景训练模型。换句话说，语言模型的性能通常是通过其支持的参数数量来衡量的，较大的模型能够进行所谓的 “从几次尝试中学习”，或者是系统在训练示例相对较少的情况下学习各种复杂任务的能力。
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