<div dir="ltr"><div dir="ltr">On Wed, Apr 19, 2023 at 5:25 PM Jason Resch via extropy-chat <<a href="mailto:extropy-chat@lists.extropy.org">extropy-chat@lists.extropy.org</a>> wrote:<br></div><div class="gmail_quote"><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div dir="auto"><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">I believe the only way to explain their demonstrated capacities is to assume that they create models.</div></div></blockquote><div><br>While as you know I argue against the notion that language models have anything like what most people mean by consciousness, I also find GPT-4 a good source of information about language models. Here is what it says about the question of it creating internal models.<br>---<br>Q: Do large language models construct internal models of the world? And, if so, what are the building blocks of these models? How do they work?</div><br>A: Yes, large language models like GPT-4 construct internal models of the world, though these models are not as explicit or well-defined as a human's mental model. These internal models emerge from the process of learning patterns in the text data the model has been trained on. The building blocks of these models are primarily embeddings and neural network layers, which are responsible for encoding and processing information.<br><br>Embeddings: Embeddings are high-dimensional vector representations of words, phrases, or even sentences. These representations capture semantic and syntactic relationships between different linguistic elements in a continuous vector space. Embeddings help the model to understand and generalize across words and phrases with similar meanings or functions.<br><br>Neural Network Layers: Language models use deep learning architectures, such as Transformer-based networks, which consist of multiple layers of interconnected neurons. These layers enable the model to learn complex relationships and patterns in the input data. The neural network is organized into encoder and decoder layers, which are responsible for processing input sequences and generating output sequences, respectively.<br><br>When a large language model receives input, such as a text prompt, it processes the input through its neural network layers. As the input moves through the layers, the model makes predictions about the relationships between words and phrases based on the patterns it has learned during training. The model then generates a response or output based on these predictions.<br><br>It's essential to understand that the internal models constructed by large language models are inherently probabilistic and are based on patterns learned from the text data. They do not have a deep, structured understanding of the world like humans do, and their knowledge is limited to the data they have been trained on. While they can generate coherent and contextually relevant responses, they may not always produce accurate or reliable information.<br><br>-GPT-4<br>--<br><br>-gts</div></div>