محققان در دانشگاه MIT و سایر موسسات کشف جالبی را درباره مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) کرده‌اند. این مدل‌ها، که بسیار پیچیده هستند، بسیار اغلب توانایی بازیابی و رمزگشایی دانش‌های ذخیره شده را با استفاده از یک تابع خطی بسیار ساده دارند. این کشف نوری انداخته بر مکانیزم‌های کارکرد این مدل‌ها و می‌تواند پیامدهایی برای بهبود دقت آن‌ها داشته باشد.
محققان یک تکنیک توسعه دادند تا توابع خطی برای انواع مختلف حقایق ذخیره شده درون LLMها شناسایی کنند. با مطالعه این توابع، اندیشه‌هایی درباره آنچه مدل در مورد موضوعات مختلف می‌داند و مکان ذخیره این دانش درون مدل به دست آوردند. آن‌ها یافتند حتی زمانی که یک مدل پاسخ نادرستی به یک پیامده ارائه می‌دهد، اغلب هنوز اطلاعات صحیح در ذخیره شده دارد. این نشان می‌دهد که این توابع ساده ممکن است به نحوی برای شناسایی و اصلاح دروغ‌ها درون مدل مورد استفاده قرار گیرند و احتمال دسترسی به پاسخ‌های نادرست یا بی‌معنی کمتر شود.
هرچند که تمام حقایق به صورت خطی کد یا بازیابی نمی‌شوند به همین روش، کشف این توابع ساده ابزار ارزشمندی برای درک راه‌اندازی‌های داخلی مدل‌های زبان بزرگ است. این محققان همچنین تکنیکی به نام “عدسی ویژگی” را توسعه دادند تا نقشه کشی کنند که اطلاعات خاص در مورد روابط در کدام لایه‌های مدل ذخیره شده است. این ابزار نمایشی به محققان و مهندسان در درک بهتری از دانش مدل کمک می‌کند.
به دنبال، محققان امیدوارند تا به تفصیل بررسی کنند که زمانی که حقایق الگوهای خطی را دنبال نمی‌کنند چگونه ذخیره می‌شوند. آن‌ها همچنین قصد دارند آزمایش‌هایی انجام دهند با مدل‌های زبان بزرگتر تا ببینند آیا این توابع ساده روی مقیاس بزرگ هم صحیح هستند یا خیر. این تحقیقات می‌تواند درک ما از مدل‌های زبان را بهبود بخشد و عملکرد آن‌ها در حوزه‌های مختلف را بهبود بخشد.
پرسش‌های متداول (FAQ)
س: مدل‌های زبان بزرگ چیستند؟
ج: مدل‌های زبان بزرگ یا مدل‌های ترنسفورمر، مدل‌های هوش مصنوعی هستند که زبان انسان را پردازش و درک می‌کنند. آن‌ها برای وظایفی نظیر پشتیبانی مشتری، تولید کد و ترجمه زبان استفاده می‌شوند.
س: محققان چگونه در مطالعه مدل‌های زبان بزرگ تحقیق می‌کنند؟
ج: محققان از تکنیک‌هایی برای کشف مکانیزم‌های بازیابی و رمزگشایی دانش ذخیره شده درون مدل‌های زبان بزرگ استفاده می‌کنند. در این مطالعه، محققان توابع خطی ساده استفاده شده توسط این مدل‌ها برای بازیابی حقایق را شناسایی و مورد مطالعه قرار دادند.
س: چگونه این تحقیقات می‌توانند به بهبود دقت مدل‌های زبان کمک کنند؟
ج: با درک توابع ساده استفاده شده توسط مدل‌های زبان برای بازیابی حقایق، محققان می‌توانند به احتمال تشخیص و اصلاح اطلاعات نادرستی که درون مدل‌ها ذخیره شده است برسند. این ممکن است موجب کاهش موارد پاسخ‌های نادرست یا بی‌معنی ارائه شده توسط ربات‌های گفتگوی هوش مصنوعی شود.
س: “عدسی ویژگی” چیست؟
ج: “عدسی ویژگی” ابزاری نمایشی است که توسط محققان توسعه داده شده تا نشان دهد که اطلاعات خاص درباره روابط در کدام لایه‌های یک مدل زبان ذخیره شده است. این ابزار به محققان و مهندسان در درک بهتری از ساختار دانش مدل کمک می‌کند.
س: چه مسیرهای تحقیقی آینده برای این مطالعه وجود دارد؟
ج: محققان قصد دارند به تحقیقات بیشتری درباره اینکه چگونه حقایق ذخیره می‌شوند زمانی که الگوهای خطی را دنبال نمی‌کنند، بپردازند. آن‌ها همچنین قصد دارند آزمایشاتی با مدل‌های زبان بزرگتر انجام دهند تا تأیید کنند که آیا این توابع ساده بر مقیاس بزرگ رویاط هستند یا خیر. این تحقیقات می‌توانند به درک ما از مدل‌های زبان کمک کرده و عملکرد آن‌ها در حوزه‌های مختلف را بهبود بخشند.
The source of the article is from the blog windowsvistamagazine.es