Cercetătorii de la MIT și alte instituții au făcut o descoperire interesantă în legătură cu modelele de limbaj mare (LLM), cunoscute și sub numele de modele transformatori, folosite pe scară largă în aplicațiile de inteligență artificială, precum AI chatbot-urile precum ChatGPT. Complexitatea acestor modele le permite să stocheze și să decodeze o cantitate vastă de cunoștințe folosind funcții liniare surprinzător de simple. Această descoperire aruncă o lumină asupra modului în care funcționează aceste modele și are implicatii pentru imbunatatirea preciziei acestora.
Cercetătorii au dezvoltat o tehnică pentru identificarea funcțiilor liniare folosite de LLM-uri pentru a codifica și a recupera diferite tipuri de fapte. Studiind aceste funcții, ei au obținut perspective asupra cunoștințelor modelului despre diferite subiecte și asupra locului în care aceste cunoștințe sunt stocate în cadrul modelului. Un aspect fascinant pe care l-au descoperit este că chiar și atunci când un model furnizează un răspuns incorect la o solicitare, acesta adesea deține încă informațiile corecte în structura sa de stocare. Acest lucru indică faptul că aceste funcții simple ar putea fi folosite pentru a identifica și corecta falsitățile din model, reducând astfel probabilitatea de răspunsuri incorecte sau lipsite de sens din partea AI chatbot-urilor.
Deși nu toate faptele sunt codificate și recuperate liniar în același mod, descoperirea acestor funcții simple reprezintă un instrument valoros pentru înțelegerea mecanismelor interne ale modelelor de limbaj mare. Pentru a-i ajuta în cercetările lor, echipa a dezvoltat și o tehnică de vizualizare numită „lentilă de atribut”. Această unealtă de vizualizare mapează locul în care sunt stocate informațiile specifice despre relații în straturile modelului de limbaj. Lentila de atribut ajută cercetătorii și inginerii să obțină o înțelegere mai bună a structurii de cunoștințe a modelului și, eventual, să identifice și să corecteze orice inexactități.
Privind în viitor, cercetătorii intenționează să exploreze mai în profunzime modul în care sunt stocate faptele atunci când nu urmează modele lineare. De asemenea, ei au în plan să desfășoare experimente cu modele de limbaj mai mari pentru a confirma dacă aceste funcții simple se aplică și la o scală mai largă. Această cercetare are potențialul de a îmbunătăți înțelegerea modelelor de limbaj și de a îmbunătăți performanța acestora în diferite domenii.
Întrebări frecvente (FAQ)
Q: Ce sunt modelele de limbaj mari?
A: Modelele de limbaj mari, cunoscute și sub denumirea de modele transformatori, sunt modele de inteligență artificială care procesează și înțeleg limbajul uman. Ele sunt deosebit de utile pentru sarcini precum suportul pentru clienți, generarea de cod și traducerea limbajului.
Q: Cum investighează cercetătorii modelele de limbaj mari?
A: Cercetătorii folosesc tehnici pentru a descoperi mecanismele prin care modelele de limbaj mari recuperează și decodează cunoștințele stocate. În acest studiu, cercetătorii au identificat și au studiat funcțiile liniare simple pe care aceste modele le folosesc adesea pentru a recupera fapte.
Q: Cum poate această cercetare ajuta la îmbunătățirea preciziei modelelor de limbaj?
A: Prin înțelegerea funcțiilor simple utilizate de modelele de limbaj pentru a recupera fapte, cercetătorii pot identifica și corecta informațiile false stocate în modele. Acest lucru ar putea reduce cazurile de răspunsuri incorecte sau lipsite de sens furnizate de AI chatbot-uri.
Q: Ce reprezintă o „lentilă de atribut”?
A: O lentilă de atribut este o unealtă de vizualizare dezvoltată de cercetători pentru a mapea locul în care sunt stocate informațiile specifice despre relații în straturile unui model de limbaj. Această unealtă ajută cercetătorii și inginerii să obțină o mai bună înțelegere a cunoștințelor modelului.
Q: Care sunt direcțiile viitoare de cercetare pentru acest studiu?
A: Cercetătorii intenționează să investigheze mai în profunzime modul în care sunt stocate faptele atunci când nu urmează modele lineare. De asemenea, ei au ca obiectiv să desfășoare experimente cu modele de limbaj mai mari pentru a valida constatările lor pe o scală mai largă.
The source of the article is from the blog combopop.com.br