Jove
Visualize
Contáctanos

Videos de Conceptos Relacionados

Improving Translational Accuracy02:07

Improving Translational Accuracy

9.4K
Base complementarity between the three base pairs of mRNA codon and the tRNA anticodon is not a failsafe mechanism. Inaccuracies can range from a single mismatch to no correct base pairing at all. The free energy difference between the correct and nearly correct base pairs can be as small as 3 kcal/ mol. With complementarity being the only proofreading step, the estimated error frequency would be one wrong amino acid in every 100 amino acids incorporated. However, error frequencies observed in...
9.4K
Reliability and Validity01:29

Reliability and Validity

12.7K
Reliability and validity are two important considerations that must be made with any type of data collection. Reliability refers to the ability to consistently produce a given result. In the context of psychological research, this would mean that any instruments or tools used to collect data do so in consistent, reproducible ways.
12.7K
Language and Cognition01:27

Language and Cognition

336
Language serves as a bridge between ideas and communication, influencing how individuals perceive and interact with the world. Psychologists have long debated whether language shapes thought or vice versa. This discussion gained grip with Edward Sapir and Benjamin Lee Whorf in the 1940s, who proposed that language determines thought, a concept known as linguistic determinism. They suggested that the vocabulary and structure of a language influence how its speakers think and perceive reality.
336
Stereotype Content Model02:16

Stereotype Content Model

14.0K
The Stereotype Content Model (SCM) was first proposed by Susan Fiske and her colleagues (Fiske, Cuddy, Glick & Xu, 2002; see also Fiske, 2012 and Fiske, 2017). The SCM specifies that when someone encounters a new group, they will stereotype them based on two metrics: warmth—or that group’s perceived intent, and how likely they are to provide help or inflict harm—and competence—or their ability to carry out that objective. Depending on the warmth-competence...
14.0K
Language Development01:22

Language Development

327
Children master language quickly and with relative ease, supported by both biological predisposition and reinforcement. B. F. Skinner (1957) proposed that language is learned through reinforcement, while Noam Chomsky (1965) argued that language acquisition mechanisms are biologically determined.
The critical period for language acquisition suggests that the ability to acquire language is at its peak early in life. As people age, this proficiency decreases. Language development begins very...
327
Machines: Problem Solving II01:30

Machines: Problem Solving II

300
Machines are complex structures consisting of movable, pin-connected multi-force members that work together to transmit forces. Consider a lifting tong carrying a 100 kg load. It comprises movable sections DAF and CBG linked together with member AB.
300

También podría leer

Artículos Relacionados

Artículos vinculados a este trabajo por autores compartidos, revista y gráfico de citas.

Ordenar por
Same author

General scales unlock AI evaluation with explanatory and predictive power.

Nature·2026
Same author

Subphenotyping of Mexican Patients With COVID-19 at Preadmission To Anticipate Severity Stratification: Age-Sex Unbiased Meta-Clustering Technique.

JMIR public health and surveillance·2022
Ver todos los artículos relacionados
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
ACERCA DE JoVE
Visión GeneralLiderazgoBlogCentro de Ayuda JoVE
AUTORES
Proceso de PublicaciónConsejo EditorialAlcance y PolíticasRevisión por ParesPreguntas FrecuentesEnviar
BIBLIOTECARIOS
TestimoniosSuscripcionesAccesoRecursosConsejo Asesor de BibliotecasPreguntas Frecuentes
INVESTIGACIÓN
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of ExperimentsArchivo
EDUCACIÓN
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab ManualCentro de Recursos para ProfesoresSitio de Profesores
Términos y Condiciones de Uso
Política de Privacidad
Políticas

Video Experimental Relacionado

Updated: Jun 12, 2025

Augmenting Large Language Models via Vector Embeddings to Improve Domain-Specific Responsiveness
03:14

Augmenting Large Language Models via Vector Embeddings to Improve Domain-Specific Responsiveness

Published on: December 6, 2024

516

Los modelos de lenguaje más grandes y más instruibles se vuelven menos confiables

Lexin Zhou1,2, Wout Schellaert1,3, Fernando Martínez-Plumed1,4

  • 1Valencian Research Institute for Artificial Intelligence (VRAIN), Universitat Politècnica de València, Valencia, Spain.

Nature
|September 25, 2024
PubMed
Resumen
Este resumen es generado por máquina.

La ampliación de los modelos de lenguaje grande (LLM) puede disminuir la confiabilidad. Si bien los modelos más grandes responden a más preguntas, a menudo proporcionan respuestas incorrectas que son difíciles de detectar para los humanos, lo que requiere nuevos enfoques de desarrollo de IA.

Más Videos Relacionados

Measuring Statistical Learning Across Modalities and Domains in School-Aged Children Via an Online Platform and Neuroimaging Techniques
08:05

Measuring Statistical Learning Across Modalities and Domains in School-Aged Children Via an Online Platform and Neuroimaging Techniques

Published on: June 30, 2020

7.5K
P300-Based Brain-Computer Interface Speller Performance Estimation with Classifier-Based Latency Estimation
06:09

P300-Based Brain-Computer Interface Speller Performance Estimation with Classifier-Based Latency Estimation

Published on: September 8, 2023

518

Videos de Experimentos Relacionados

Last Updated: Jun 12, 2025

Augmenting Large Language Models via Vector Embeddings to Improve Domain-Specific Responsiveness
03:14

Augmenting Large Language Models via Vector Embeddings to Improve Domain-Specific Responsiveness

Published on: December 6, 2024

516
Measuring Statistical Learning Across Modalities and Domains in School-Aged Children Via an Online Platform and Neuroimaging Techniques
08:05

Measuring Statistical Learning Across Modalities and Domains in School-Aged Children Via an Online Platform and Neuroimaging Techniques

Published on: June 30, 2020

7.5K
P300-Based Brain-Computer Interface Speller Performance Estimation with Classifier-Based Latency Estimation
06:09

P300-Based Brain-Computer Interface Speller Performance Estimation with Classifier-Based Latency Estimation

Published on: September 8, 2023

518

Área de la Ciencia:

  • Inteligencia artificial
  • Procesamiento del lenguaje natural
  • Aprendizaje automático

Sus antecedentes:

  • El desarrollo actual del modelo de lenguaje grande (LLM) se centra en el escalamiento (aumento del tamaño, los datos, el cálculo) y la configuración (ajuste fino, retroalimentación humana).
  • A pesar de los avances, los LLM más grandes y más "instructables" pueden exhibir una fiabilidad reducida y patrones de error impredecibles.

Objetivo del estudio:

  • Investigar la relación entre la dificultad de la tarea, la evitación del modelo y el estímulo de la estabilidad en varias familias de LLM.
  • Evaluar cómo el escalamiento y la configuración afectan la confiabilidad y la previsibilidad de los errores de LLM, especialmente en aplicaciones de alto riesgo.

Principales métodos:

  • Análisis de la concordancia de dificultad entre los participantes humanos y los LLM.
  • Evaluación de la evitación de tareas y la estabilidad de las solicitudes en diferentes familias de LLM.
  • Comparación de los tipos de errores y la detectabilidad entre los LLM precoces y los LLM ampliados.

Principales resultados:

  • Los LLM encuentran fáciles las tareas fáciles, pero los modelos a escala no garantizan zonas libres de errores o fácilmente supervisadas de baja dificultad.
  • Los LLM a escala, a diferencia de los modelos anteriores, a menudo proporcionan respuestas plausibles pero incorrectas, a menudo en preguntas difíciles que los supervisores humanos pasan por alto.
  • Si bien el escalamiento y la configuración mejoran la estabilidad de respuesta a frases variadas, los errores impredecibles persisten en todos los niveles de dificultad.

Conclusiones:

  • El escalamiento y la configuración de los LLM no mejoran inherentemente la fiabilidad o la previsibilidad de los errores.
  • Se necesita un cambio de paradigma en el diseño de IA, centrándose en distribuciones de errores predecibles para aplicaciones críticas.
  • Se requiere más investigación para garantizar la seguridad y la confiabilidad de la IA, especialmente en ámbitos de alto riesgo.