NGKabra提出“Kolmogorov-LLM复杂度”
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NGKabra提出“Kolmogorov-LLM复杂度”
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AI 综述
NGKabra提出戏谑式的“Kolmogorov-LLM复杂度”概念，用让ChatGPT复现一场演讲全部信息与洞见所需的提示词长度衡量内容信息量，认为越反直觉、越不冗余的洞见，所需提示词越长。 该概念将柯尔莫哥洛夫复杂度迁移至大模型时代，目前是用于给演讲打分的一种戏谑式衡量设想，并非已经得到验证的通用评价指标。
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最新进展10月25日 04:36
Kolmogorov-LLM 复杂度：ChatGPT 复现演讲所需的提示词长度报道时间线
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10月25日
- AGI HuntKolmogorov-LLM 复杂度：ChatGPT 复现演讲所需的提示词长度
NGKabra 提出戏谑式的「Kolmogorov-LLM 复杂度」概念，以让 ChatGPT 生成演讲中全部信息与洞见所需的提示词长度衡量内容信息量。这一概念将柯尔莫哥洛夫复杂度迁移至大模型时代，认为越反直觉、越不冗余的洞见，所需提示词越长。
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