Lielie valodu modeļi (LVM) ir revolucionizējuši daudzas mūsu dzīves jomas, ar spēju saprast un reaģēt uz lietotājiem, izmantojot dabisku valodu. Tomēr nesenā pētījumā, ko veica EPFL pētnieki no Datu zinātņu laboratorijas, ir atklāti, ka šie modeļi galvenokārt balstās uz angļu valodu iekšpusē, pat ja iesaistītā valoda ir cita. Šis secinājums ir nozīmīgs lingvistiskās un kultūras ietekmes ziņā mākslīgajā intelektā.
Pētījumā Llama-2 (Lielais valodu modeļa Meta AI) atvērtā koda LVM, pētnieki cenšas noskaidrot, kuras valodas tiek izmantotas dažādos skaitļošanas procesa posmos. LVM tiek trenēti ar milzīgu tekstu datu apjomu, galvenokārt angļu valodā, ar hipotēzi, ka tās tulko uz mērķa valodu tikai pēdējā brīdī. Tomēr līdz šim šai apgalvojumam nebija bijis pieejams pietiekams pierādījumu pamats.
Lai turpinātu šo jautājumu, pētnieki veica eksperimentus, izmantojot Llama-2 modeli. Viņi piespieda modeli paredzēt nākamo vārdu pēc katras skaitļošanas slāņa, nevis pabeigt visas aprēķinu procesus no tās 80 slāņiem. Darot to, viņi atklāja, ka bieži vien modelis paredzēja franču vārda angļu tulkojumu, pat ja tas bija paredzēts tikai tulkojuma franču vārdu ķīniešu valodā. Pārsteidzoši, ka tikai pēdējos posmos modelis pareizi paredzēja ķīniešu tulkojumu, norādot, ka lielāko daļu skaitošanas laika ķīniešu valoda bija mazāk iespējama nekā angļu valoda.
Pētnieki izvirzīja iespaidīgu teoriju, balstoties uz savu atklājumu. Viņi norāda, ka skaitošanas sākumposmos modelis koncentrējas uz ievades problēmu novēršanu. Nākamajos posmos, kur dominē angļu valoda, pētnieki uzskata, ka modelis darbojas abstraktā semantiskajā telpā, domājot par koncepcijām, nevis individuālām vārdiem. Šī koncepcionālā pasaules attēlojuma piekāpšanās angļu valodai ir saistīta ar intensīvo apmācību angļu valodas datiem.
Šīs angļu valodas pārākuma sekas ir nozīmīgas. Valodas struktūras un vārdi, ko mēs lietojam, ietekmē mūsu pasaules uztveri un saprašanu. Pētnieki argumentē, ka ir svarīgi pētīt valodu modeļa psiholoģiju, apstrādājot tos kā cilvēkus un pakļaujot tos uzvedības testiem un novērtējumiem saistībā ar ietekmi dažādās valodās.
Pētījums rada svarīgus jautājumus par monocultūru un ietekmi uz lielajiem valodu modeļiem. Lai gan varētu būt vilinoši barot ar angļu saturu un tulkojumu uz vēlamo valodu, lai risinātu šo jautājumu, šāds pieejums rada risku zaudēt nianses un izteiksmi, kuras nevar pienācīgi iegūt angļu valodā.
Turpinot atkarību no lielajiem valodu modeļiem un mākslīgajā intelektā dažādās jomās, ir svarīgi risināt un mazināt lingvistiskās un kultūras aizspriedumus. Nepieciešama papildu pētniecība un alternatīvu apmācības metodēs izpēte, lai nodrošinātu iekļaujošākas un neitrālas mākslīgā intelekta sistēmas.
Bieži uzdotie jautājumi
Q: Kas izpētījumā tika atklāts par lielajiem valodu modeļiem?
A: Pētījums parādīja, ka lielie valodu modeļi galvenokārt balstās uz angļu valodu iekšpusē, pat ja iesaistītā valoda ir cita.
Q: Kāpēc tas ir nozīmīgi?
A: Šis secinājums ir būtisks lingvistiskās un kultūras ietekmes ziņā mākslīgajā intelektā.
Q: Kā pētnieki veica pētījumu?
A: Pētnieki analizēja Llama-2 modeli un piespieda to paredzēt nākamo vārdu pēc katra skaitļošanas slāņa, lai saprastu tā valodas apstrādi.
Q: Kādu skaidrojumu pētnieki piedāvāja par angļu pārsvaru?
A: Pētnieki ierosina, ka modelis darbojās abstraktā semantiskajā telpā, koncentrējoties uz koncepcijām, nevis individuāliem vārdiem, ar tendenci uz angļu valodas pārstāvēšanu.
Q: Kādas ir šī angļu pārsvara sekas?
A: Valodas struktūras un vārdi veido mūsu pasaules uztveri un saprašanu. Biases valodu modeļos var izraisīt izkropļotus attēlojumus un potenciāli pastiprināt kultūras un lingvistiskos priekšnojautas.
Q: Kā varam risināt un mazināt lingvistiskos un kultūras priekšsudraba lielajos valodu modeļos?
A: Nepieciešama turpmāka pētīšana, kā arī alternatīvas apmācības metodes, lai nodrošinātu vairāk iekļaujošas un neitrālas mākslīgā intelekta sistēmas.
Skaidrojumi:
– Lielie valodu modeļi (LLMs): Izaugsmīgi AI sistēmas, kas saprot un reaģē uz lietotājiem, izmantojot dabisku valodu.
– Lingvistisks aizspriedums: Aizspriedumi vai priekšnojautas, kas ienesīgs valodā un var ietekmēt uztveri un saprašanu.
– Kultūras aizspriedums: Aizspriedumi vai priekšnojautas, pamatojoties uz kultūras atšķirībām, kas var ietekmēt perspektīvas un interpretācijas.
– Monokultūra: Domējoša kultūras vai valodas pārstāvēšana.
Ieteicamie saistītie saites:
1. EPFL – EPFL oficiālā mājaslapa (École polytechnique fédérale de Lausanne), kur pētnieki veica savu pētījumu.
2. Valodu modeļa – Vikipēdijas raksts, kas sniedz pārskatu par to, kas ir valodu modeļi un kā tie strādā.
3. Aizspriedumu adresēšana AI sistēmās – Raksts, kurā tiek apspriests aizspriedumu adresēšanas nozīmīgums AI sistēmās un metodes to mazināšanai.
The source of the article is from the blog meltyfan.es