太魔幻了！DALL·E 2 居然能用自创的语言学来生成图像，AI模型的可解释性再一次暴露短板

的表述。我要吹毛求疵一下。如果自耕农争辩的是 “Apoploe vesrreaitais”，而 “Apoploe vesrreaitais的3D效果左边图 ”，或 “轮廓视觉艺术，Apoploe vesrreaitais ”可以所称蚂蚁（或如他们所却说的更加广泛的 “亦会飞的东西”），那我认为自耕农更加也许是在却说蚂蚁而不是似。我不太相信我们在“farmers with subtitles”的照片中都看见的象形文字和推断的单字意涵大利人两者之间有较强的相关适度。我们不并不知道这个自耕农的都是是如何“偷梁换柱”的，而且它甚至不起作用：如果这个假设是并不知道，“Apoploe vesrreaitais ”就近似于“肉类”，但它近似于的却是“似”。而且由于；也，我们看见的是 “vicootes ”的转换成，而不是 “vicootess”。这看上去很迷惑。引人难以置信的结果！我恰恰一心，由于CLIP早已在纯口语任务上给予过专业训练，它早已被坚持不懈“不”去将莫名其妙与定义大利人关系慢慢地（不像Imagen中都用到的基本上口语假设）。-所以它不能从上头有象形文字的位左边图中都获口语学问，但由于其专业训练数据中都只有这么多这样的位左边图，它在找的象形文字两者之间要用了某种不值得注意的平方根。虽然给我们的是莫名其妙，但莫名其妙仅仅是以特定数据为书目的。

-它的口语假设是来自CLIP，所以难题一定是来自那个假设。

-我的明白是，它只在位左边图上同步进行专业训练，对吧？它用评注描述对位左边图同步进行解码，但它也许早已 “看见 ”评注描述，除非位左边图中都刚好有评注。

-任何被书目到评注描述的位左边图评注（或位左边图评注的平方根）都不亦会只是随机的莫名其妙，这很有道义。有意即的是它如何对口语定义大利人本身同步进行书目，以及它将它们混合在一起的技能。就像生命体对口语的用到一样。

2剥其机理两位所作对DALL·E-2的名词汇瓦要用了全面性的数据分析。名词汇第一组适度可先来瞅瞅它的 Compositionality（第一组适度）。从前面的都是中都，我们并不知道 "Apoploe vesrreaitais" 所称“似类”。通过每一次有关自耕农的上会的实验室，我们还由此可知 “Contarra ccetnxniams luryca tanniounons”对此“寄生虫或小爬虫类”。那么一个有意即的难题就来了，DALL·E-2能否把这两个定义大利人组成一个词语呢？如下左边图上图 ，DALL·E-2可以将名词和名名词第一组成词语，根据 "Apoploe vesrreaitais eating Contarra ccetnxniams luryca tanniounons" 转换成了似类在爱吃小爬虫类的位左边图。不过这种情况下不是再次发生在所有的转换成位左边图中都，所以某种程度并不是十分稳健。音乐风格迁离DALL·E-2 尽也许根据上会中都所称定的音乐风格，转换成一些相关定义大利人的位左边图。例如，可用我们一心获得一个苹果的真实感位左边图，或苹果的轮廓视觉艺术。要可先测试单字（如Apoploe vesrreaitais）确实近似于于听觉定义大利人，这些定义大利人能否根据上会的自然语言转化为完全相同的音乐风格。在下左边图中都上会有时亦会导致飞虫，而不是似类。DALL·E-2 转换成的完全相同音乐风格的 “Apoploe vesrreaitais”，形态虽异，但“亦会飞的东西 ”这一听觉定义大利人获得了保持。评注和转换成位左边图的某种程度谈到一下自耕农和似的都是。当时的上会是：两个自耕农在争辩肉类，有原音。结果，既推测有肉类、也推测有似的发挥作用。两个自耕农争辩似类是极其前提的，这就提出新了一个极其有意即的难题：DALL·E-2 的评注转换成确实与评注前提条件和转换成的位左边图一致？实验室表明，有时我们获得的莫名其妙的评注中文成听觉定义大利人，与首可先消除莫名其妙评注的原文一致。实在太绕口，恰当一点，就是种巴拉得巴拉种豆得豆，管它是野兽派还是撰写实派，孕育的巴拉和豆和刚开始的巴拉豆嫩枝（或许文学极快住嘴），能看的出新还是有关系的。例如，"Two whales talking about food, with subtitles"（两只海豚在争辩食材，有原音）消除了一个上头有象形文字 "Wa ch zod ahaakes rea" 的位左边图。把这段象形文字作为上会回传假设，在转换成的位左边图中都看见了海鱼。结合上左边图“完全相同音乐风格的似”或许，莫名其妙的评注确实有其意涵大利人，有时与消除它的评注前提条件相一致。在海豚左边图中都，转换成位左边图中都不明所以的象形文字 "Wa ch zod ahaakes rea"，与消除的位左边图、原文和第一幅位左边图的听觉转换成是相关的。3安全适度和可解释适度的单打独斗有一种也许是，这些非生命体现有口语的单字是完全相同口语中都时是常单字的拼撰写错误，但两位所作在查看中都无法推测任何这样的都是，所以这些名词的来源仅仅引人困惑。而且在他们的全面性实验室中都，有些名词并不像其他名词那样有着某种程度，也就是却说，目前DALL·E-2 的这套口语在从评注转换成位左边图时的稳健适度也许不足。全面性数据分析表明，像“Contarra ccetnxni ams lurycat anni ounons”这样的上会有时亦会消除包含小爬虫类和寄生虫的位左边图（平均占转换成位左边图的一半），每次还亦会消除完全相同的位左边图，几乎是爬虫类。而“Apoploe vesrreaitais”这个名名词的某种程度明显更加强，可以以各种方式第一组来转换成有着某种程度的位左边图。如果要测试更加多上会语的稳健适度，则无需大量的实验室。文章所作对此，如果一个系统乏善可陈出新疯狂的不可预测适度，即使这种情况下非常少再次发生，也仅仅是一个举足轻重的难题，特别是对于一些应用程序而言。另一个有意即的难题是，Imagen是用口语假设专业训练的，而不是CLIP，它确实也亦会有一个近似于的却是名词汇瓦呢？实际上，转换成位左边图的荒谬上会单打独斗了我们对这些大型转换成假设的希望。也许，在明白这些反常和创建稳健的、与生命体预估相一致的口语和位左边图转换成假设各个方面还无需更加多的根基数据分析。更加多先前，可参考资料文章原文：文章定址：_the_Secret_Language_of_Dalle.pdf

参考资料链接：

_daras/status/1531693111755149312_dalle_2_has_its_own_secret_language/

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