Während die generative KI-Technologie in den letzten Jahren rapide Fortschritte gemacht hat, glaubt der ehemalige Salesforce-Manager Richard Socher, dass es immer noch Raum für Verbesserungen gibt. In einem Podcast der Harvard Business Review erläuterte Socher, wie wir große Sprachmodelle weiterentwickeln können, indem wir sie dazu bringen, auf Code-Anfragen zu reagieren, anstatt nur das nächste Token vorherzusagen.
Derzeit stützen sich große Sprachmodelle darauf, das nächste Token basierend auf vorherigen Daten vorherzusagen. Obwohl diese Modelle beeindruckende Lesefähigkeiten und Programmierkenntnisse zeigen, leiden sie oft unter Halluzinationen, bei denen sie faktische Fehler produzieren, als ob sie wahr wären. Dies wird besonders problematisch, wenn komplexe mathematische Fragen gestellt werden.
Socher gab ein Beispiel für eine Frage, bei der ein großes Sprachmodell möglicherweise Schwierigkeiten hat: „Wenn ich einem Baby bei der Geburt 5.000 $ gebe, um in einen gebührenfreien Aktienindexfonds zu investieren, und von einem bestimmten Prozentsatz durchschnittlicher jährlicher Renditen ausgehe, wie viel werden sie im Alter von zwei bis fünf Jahren haben?“ Anstatt die Frage sorgfältig zu prüfen und die notwendigen Berechnungen durchzuführen, würde das Modell Text generieren, der auf ähnlichen Fragen basiert, die es zuvor gesehen hat.
Um diese Einschränkung zu überwinden, schlägt Socher vor, das Modell zu „zwingen“, die Frage in Computercode zu übersetzen und eine Antwort basierend auf diesem Code zu generieren. Dadurch wird das Modell wahrscheinlicher eine korrekte Antwort liefern. Socher erwähnte, dass sie bei ihrer KI-gesteuerten Suchmaschine You.com Fragen erfolgreich in Python-Code übersetzt haben.
Im Gegensatz zum herkömmlichen Ansatz des einfachen Skalierens von Daten und Rechenleistung legt Socher nahe, dass das Programmieren eine entscheidende Rolle bei der Weiterentwicklung großer Sprachmodelle spielen wird. Durch das Unterrichten dieser Modelle in der Programmierung erlangen sie ein tieferes Verständnis und mehr vielseitige Problemlösungsfähigkeiten. Dieser programmierbasierte Ansatz ermöglicht es ihnen, in der Zukunft komplexere Aufgaben zu bewältigen.
Inmitten des Wettbewerbs zwischen großen Sprachmodellen, wie OpenAIs GPT-4 und Googles Gemini, bietet Sochers Perspektive einen frischen Blick auf die Entwicklung von KI-Fähigkeiten. Anstatt sich allein auf das Skalieren von Daten zu verlassen, könnte das Programmieren von KI-Modellen ihr volles Potenzial freisetzen und zu bedeutenden Fortschritten auf diesem Gebiet führen.
Häufig gestellte Fragen (FAQ) zur Verbesserung großer Sprachmodelle durch Programmierung
F: Was sind die Herausforderungen bei aktuellen großen Sprachmodellen?
A: Aktuelle große Sprachmodelle stoßen an Grenzen, wenn es darum geht, genaue Antworten auf komplexe Fragen zu geben, insbesondere solche, die mathematische Berechnungen erfordern. Sie leiden oft unter Halluzinationen, bei denen sie falsche Fakten als wahr darstellen.
F: Welche Lösung wird vorgeschlagen, um diese Einschränkungen zu überwinden?
A: Richard Socher schlägt vor, große Sprachmodelle „zu zwingen“, Fragen in Computercode zu übersetzen und Antworten basierend auf diesem Code zu generieren. Dadurch erhöht sich die Wahrscheinlichkeit genauer Antworten.
F: Wie verbessert die Übersetzung von Fragen in Code die Modelle?
A: Die Übersetzung von Fragen in Code hilft den Modellen dabei, ein besseres Verständnis der Fragen zu entwickeln und die erforderlichen Berechnungen durchzuführen. Dieser Ansatz verbessert ihre Problemlösungsfähigkeiten und erhöht die Wahrscheinlichkeit genauer Antworten.
F: Wurde dieser Ansatz bereits in eine KI-gesteuerte Suchmaschine integriert?
A: Ja, bei You.com, einer KI-gesteuerten Suchmaschine, haben sie erfolgreich Fragen in Python-Code übersetzt, um die Genauigkeit der Antworten zu verbessern.
F: Wie unterscheidet sich dieser programmierbasierte Ansatz von dem traditionellen Ansatz des Skalierens von Daten und Rechenleistung?
A: Socher schlägt vor, dass das Unterrichten großer Sprachmodelle in der Programmierung entscheidend für ihre Weiterentwicklung sein wird, anstatt sich allein auf das Skalieren von Daten zu verlassen. Durch das Programmieren erhalten die Modelle ein tieferes Verständnis und mehr vielseitige Problemlösungsfähigkeiten, um komplexe Aufgaben in der Zukunft zu bewältigen.
F: Was macht Sochers Perspektive im Wettbewerb zwischen großen Sprachmodellen besonders?
A: Sochers Perspektive bietet einen frischen Blick auf die Weiterentwicklung der KI-Fähigkeiten. Anstatt sich nur auf das Skalieren von Daten zu verlassen, könnte das Zwingen von KI-Modellen zum Programmieren ihr volles Potenzial freisetzen und zu bedeutenden Fortschritten auf diesem Gebiet führen.
Schlüsselbegriffe / Fachjargon:
– Generative KI-Technologie: Bezieht sich auf KI-Modelle, die in der Lage sind, originale Inhalte zu produzieren, indem sie neue Daten basierend auf Mustern und Beispielen aus vorhandenen Daten generieren.
– Sprachmodelle: KI-Modelle, die speziell entwickelt wurden, um menschliche Sprache zu generieren und zu verstehen.
– Halluzinationen: Im Zusammenhang mit KI-Sprachmodellen bezieht sich dies auf die Produktion von faktischen Fehlern, als ob sie wahr wären.
– Token: In Sprachmodellen bezieht sich ein Token auf einen Textabschnitt, normalerweise ein Wort oder ein Zeichen.
– Python-Code: Programmiersprache, die Socher als Beispiel für die Übersetzung von Code zur Verbesserung großer Sprachmodelle verwendet.
Vorgeschlagene verwandte Links:
OpenAI – Offizielle Website von OpenAI, bekannt für ihre großen Sprachmodelle wie GPT-4.
Google – Offizielle Website von Google, dem Unternehmen hinter großen Sprachmodellen wie Gemini.
The source of the article is from the blog cheap-sound.com