来源:Coggle数据科学
大模型现存的问题和挑战
1. 减少和度量幻觉:幻觉指的是AI模型虚构信息的情况,可能是创意应用的一个特点,但在其他应用中可能是一个问题。这个方向涉及减少幻觉和开发衡量幻觉的度量标准。
2. 优化上下文长度和构造:针对大多数问题,上下文信息是必需的,文章介绍了在RAG(Retrieval Augmented Generation)架构中优化上下文长度和构造的重要性。
3. 整合其他数据形式:多模态是强大且被低估的领域,文章探讨了多模态数据的重要性和潜在应用,如医疗预测、产品元数据分析等。
4. 使LLMs更快、更便宜:讨论了如何使LLMs更高效、更节约资源,例如通过模型量化、模型压缩等方法。
5. 设计新的模型架构:介绍了开发新的模型架构以取代Transformer的尝试,以及挑战和优势。
6. 开发GPU替代方案:讨论了针对深度学习的新硬件技术,如TPUs、IPUs、量子计算、光子芯片等。
7. 使代理人更易用:探讨了训练能够执行动作的LLMs,即代理人,以及其在社会研究和其他领域的应用。
8. 提高从人类偏好中学习的效率:讨论了从人类偏好中训练LLMs的方法和挑战。
9. 改进聊天界面的效率:讨论了聊天界面在任务处理中的适用性和改进方法,包括多消息、多模态输入、引入生成AI等。
幻觉是一个广受关注的话题,指的是当AI模型编造信息时发生的情况。在许多创造性的应用场景中,幻觉是一种特性。然而,在大多数其他用例中,幻觉是一个缺陷。一些大型企业近期在关于大型语言模型的面板上表示,影响企业采用LLMs的主要障碍是幻觉问题。
要了解更多关于幻觉的信息,可以参考以下文献:
大部分问题需要上下文信息。例如,如果我们询问ChatGPT:“哪家越南餐厅最好?”,所需的上下文将是“在哪里”,因为越南在越南和美国的最佳越南餐厅不同。
多模态是非常强大但常常被低估的概念。它具有许多优点:
其中一个特别令人兴奋的用例是,多模态可以帮助视障人士浏览互联网和导航现实世界。
当GPT-3.5于2022年底首次发布时,很多人对在生产中使用它的延迟和成本表示担忧。这是一个复杂的问题,牵涉到多个层面,例如:
训练成本:训练LLMs的成本随着模型规模的增大而增加。目前,训练一个大型的LLM可能需要数百万美元。
推理成本:在生产中使用LLMs的推理(生成)可能会带来相当高的成本,这主要是因为这些模型的巨大规模。
解决这个问题的一种方法是研究如何减少LLMs的大小,而不会明显降低性能。这是一个双重的优势:首先,更小的模型需要更少的成本来进行推理;其次,更小的模型也需要更少的计算资源来进行训练。这可以通过模型压缩(例如蒸馏)或者采用更轻量级的架构来实现。
尽管Transformer架构在自然语言处理领域取得了巨大成功,但它并不是唯一的选择。近年来,研究人员一直在探索新的模型架构,试图超越Transformer的限制。
新的架构可能会在性能、训练效率、推理速度等方面带来改进,但也需要更多的研究和实验来验证其实际效果。
当前,大多数深度学习任务使用GPU来进行训练和推理。然而,随着模型规模的不断增大,GPU可能会遇到性能瓶颈,也可能无法满足能效方面的要求。
TPUs(张量处理器):由Google开发的专用深度学习硬件,专为加速TensorFlow等深度学习框架而设计。
IPUs(智能处理器):由Graphcore开发的硬件,旨在提供高度并行的计算能力以加速深度学习模型。
量子计算:尽管仍处于实验阶段,但量子计算可能在未来成为处理复杂计算任务的一种有效方法。
光子芯片:使用光学技术进行计算,可能在某些情况下提供更高的计算速度。
这些替代方案都有其独特的优势和挑战,需要进一步的研究和发展才能实现广泛应用。
研究人员正在努力开发能够执行动作的LLMs,也被称为代理人。代理人可以通过自然语言指令进行操作,这在社会研究、可交互应用等领域具有巨大潜力。
指令理解和执行:确保代理人能够准确理解和执行用户的指令,避免误解和错误。
多模态交互:使代理人能够在不同的输入模态(文本、语音、图像等)下进行交互。
个性化和用户适应:使代理人能够根据用户的个性、偏好和历史进行适应和个性化的交互。
这个方向的研究不仅涉及到自然语言处理,还涉及到机器人学、人机交互等多个领域。
从人类偏好中学习是一种训练LLMs的方法,其中模型会根据人类专家或用户提供的偏好进行学习。然而,这个过程可能会面临一些挑战,例如:
数据采集成本:从人类偏好中学习需要大量的人类专家或用户提供的标注数据,这可能会非常昂贵和耗时。
标注噪声:由于人类标注的主观性和误差,数据中可能存在噪声,这可能会影响模型的性能。
领域特异性:从人类偏好中学习的模型可能会在不同领域之间表现不佳,因为偏好可能因领域而异。
研究人员正在探索如何在从人类偏好中学习时提高效率和性能,例如使用主动学习、迁移学习、半监督学习等方法。
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