Große Sprachmodelle sind in Geheimnisse gehüllt. Wie viel wissen Sie über die fünf größten Missverständnisse?

Mit der rasanten Entwicklung der künstlichen Intelligenztechnologie haben große Sprachmodelle ein großes Anwendungspotenzial in verschiedenen Bereichen gezeigt. Es gibt jedoch einige weit verbreitete Missverständnisse über große Sprachmodelle, die zu Fehlinterpretationen und einer unangemessenen Anwendung der Modellleistung führen können. In diesem Artikel werden fünf Missverständnisse über große Sprachmodelle ausführlich untersucht, um Modellbenutzern zu helfen, die Merkmale und Einschränkungen großer Sprachmodelle besser zu verstehen.

Dieser Beitrag untersucht fünf häufige Missverständnisse über große Sprachmodelle. Zunächst einmal gilt: Je größer das Modell, desto besser. Eine Erhöhung der Parameter kann zu einer Überparametrisierung und Überanpassung führen und große Modelle erfordern enorme Rechenressourcen. Zweitens besteht keine vollständige positive Korrelation zwischen der Investition in Rechenleistung und dem Modelleffekt. Wenn die Investition in Rechenleistung ein bestimmtes Niveau erreicht, wird ihr Grenzeffekt allmählich schwächer. Drittens können große Modelle zwar große Mengen an Textdaten verarbeiten, sie verfügen jedoch nicht über echte Verständnis- und Schlussfolgerungsfähigkeiten und ihre Ergebnisse basieren auf statistischen und probabilistischen Methoden. Viertens sind große Modelle keine Universalwerkzeuge. Sie erfordern eine gezielte Optimierung in bestimmten Bereichen und sind in manchen Szenarien schwer zu erklären. Schließlich müssen große Modelle kontinuierlich aktualisiert werden, um sie an Änderungen der Daten, den technologischen Fortschritt, Gesetze und Vorschriften sowie die Bedürfnisse der Benutzer anzupassen.

1. Mythos 1: Je größer das Modell, desto besser; Je mehr Parameter, desto intelligenter ist es.

Die Anzahl der Modellparameter hängt zwar mit der Ausdrucksstärke zusammen, das Wachstum ist jedoch nicht linear. Mit zunehmender Anzahl von Parametern verlangsamt sich die Leistungsverbesserung allmählich und kann sogar zu einer „Überparametrisierung“ führen, d. h. das Modell ist zu komplex, was zu einer Verringerung der Generalisierungsfähigkeit führt. Beispielsweise verfügt GPT-3 von OpenAI über 175 Milliarden Parameter, bei einigen Aufgaben ist die Leistung des optimierten GPT-2 (1,5 Milliarden Parameter) jedoch genauso gut. Das LLaMA-Modell von Meta erreicht durch eine effizientere Trainingsmethode eine mit GPT-3 vergleichbare Leistung mit weniger Parametern.

Gleichzeitig kann das Modell mit zunehmender Anzahl der Modellparameter so komplex werden, dass es beginnt, Rauschen in den Daten statt echter Muster zu erfassen. Dies führt dazu, dass das Modell bei den Trainingsdaten gute Ergebnisse erzielt, bei unbekannten Daten (d. h. Testdaten) jedoch eine schlechte Leistung zeigt. Dieses Phänomen wird als Überanpassung bezeichnet.

Große Modelle erfordern enorme Rechenressourcen für Training und Inferenz. Hierzu gehören leistungsstarke CPUs, GPUs oder TPUs sowie große Mengen an Arbeitsspeicher und Speicherplatz. Nicht alle Organisationen oder Anwendungsszenarien können sich einen solchen Ressourcenverbrauch leisten. In manchen Fällen sind kleinere Modelle möglicherweise flexibler und lassen sich leichter an neue Daten und Aufgaben anpassen.

In praktischen Anwendungen erfordert die Auswahl von Modellen häufig einen Kompromiss hinsichtlich Leistung, Ressourcenverbrauch, Trainingszeit und anderen Aspekten. „Größer ist besser“ ist nicht immer der Fall.

2. Mythos 2: Der Rechenleistungseinsatz korreliert positiv mit der Modellleistung

Innerhalb eines bestimmten Rechenleistungsbereichs kann eine Erhöhung der Rechenleistungsinvestition die Modellleistung erheblich verbessern, da mehr Rechenleistung bedeutet, dass mehr Daten verarbeitet und komplexere Berechnungen durchgeführt werden können, wodurch ein genaueres Modell trainiert wird. Wenn die Investition in Rechenleistung jedoch ein bestimmtes Niveau erreicht, wird ihr Grenzeffekt allmählich schwächer. Mit anderen Worten: Wenn wir weiterhin mehr in die Rechenleistung investieren, ist die Verbesserung der Modellleistung möglicherweise nicht offensichtlich und es kann sogar zu sinkenden Erträgen kommen. Beispielsweise wurden für das Training von GPT-3 Tausende von GPUs benötigt. Spätere Studien ergaben jedoch, dass durch die Optimierung der Datenqualität und der Trainingsmethoden ähnliche Ergebnisse mit weniger Rechenleistung erzielt werden könnten.

Neben der Investition in die Rechenleistung wird die Modellleistung auch von vielen Faktoren beeinflusst, beispielsweise von der Datenqualität, der Modellarchitektur, der Algorithmusauswahl und der Trainingsstrategie. Wenn andere Faktoren nicht optimiert werden (wie etwa hohes Datenqualitätsrauschen und hohe Wiederholungsrate), kann eine bloße Erhöhung der Investitionen in die Rechenleistung den Modelleffekt möglicherweise nicht wesentlich verbessern. Beispielsweise ergab die Chinchilla-Modellforschung von DeepMind, dass es besser ist, die Datenmenge und die Größe des Modells auszugleichen, anstatt die Rechenleistung blind zu erhöhen, sodass mit der gleichen Rechenleistung bessere Ergebnisse erzielt werden können.

In praktischen Anwendungen sind die Computerressourcen normalerweise begrenzt und müssen sinnvoll zugeteilt werden, um den Gesamtnutzen zu maximieren. Angesichts der steigenden Kosten für Rechenleistung ist die Frage, wie Rechenleistung eingespart und gleichzeitig die Effektivität der Modelle sichergestellt werden kann, zu einem der Hauptanliegen von Unternehmen und Forschungseinrichtungen geworden. Allein die Erhöhung der Investitionen in die Rechenleistung kann zu einem Kostenanstieg führen, der Nutzen steht dem jedoch möglicherweise nicht in nichts nach. Daher ist es notwendig, mehrere Faktoren umfassend zu berücksichtigen, um eine angemessene Investitionsstrategie für die Rechenleistung zu formulieren und so den Modelleffekt zu maximieren.

3. Mythos 3: Große Modelle verfügen über menschliches Verständnis und Denkvermögen

Das Wesentliche des großen Modells ist ein statistisches Mustererkennungstool, das Sprachregeln anhand großer Datenmengen lernt, aber nicht die Fähigkeit besitzt, wirklich zu „verstehen“. Das menschliche Verständnis basiert auf umfassendem Hintergrundwissen, emotionalen Erfahrungen, Intuition und komplexen kognitiven Prozessen. Wir können nicht nur die wörtliche Bedeutung verstehen, sondern auch die tiefere Bedeutung wie Kontext, Metapher, emotionale Färbung usw. Obwohl große Modelle große Mengen an Textdaten verarbeiten, Muster erkennen und Antworten generieren können, basieren sie eher auf statistischen und probabilistischen Methoden zum Abgleichen und Vorhersagen von Eingaben als auf der Durchführung tiefgehender semantischer Analysen und Erkenntnisse wie Menschen.

Die menschliche Denkfähigkeit umfasst viele Arten wie logisches Denken, induktives Denken, deduktives Denken usw., die den Umgang mit komplexen und abstrakten Problemen und kreatives Denken ermöglichen. Große Modelle weisen eine gewisse Leistung beim logischen Denken auf, insbesondere in bestimmten Bereichen und Aufgaben. Allerdings basieren ihre Denkfähigkeiten typischerweise auf statistischen Mustern in Trainingsdaten und nicht auf einer Denkfähigkeit auf Grundlage von Regeln, Prinzipien und Konzepten wie beim Menschen. Darüber hinaus kann es bei großen Modellen zu einer erheblichen Verschlechterung der Argumentationsfähigkeit kommen, wenn sie mit Problemen konfrontiert werden, die über ihren Trainingsumfang hinausgehen.

Die Ausgabe eines großen Modells hängt stark von seinen Trainingsdaten und seiner Trainingsmethode ab. Wenn die Trainingsdaten nicht umfassend oder repräsentativ genug sind oder die Trainingsmethode fehlerhaft ist, kann die Genauigkeit des Modells beeinträchtigt sein.

4. Mythos 4: Große Modelle sind universelle Werkzeuge, die für alle Szenarien geeignet sind

Große Modelle eignen sich gut für allgemeine Aufgaben, erfordern jedoch eine gezielte Optimierung in bestimmten Bereichen. Daten in bestimmten Bereichen sind oft hochprofessionell und komplex, was die Datenbeschriftung erschwert. Daher ist es notwendig, durch die Zusammenarbeit mit Fachexperten Fachwissen in das Modelltraining zu integrieren, um die Professionalität und Genauigkeit des Modells zu verbessern. Wenn die Daten nicht genau oder vollständig beschriftet sind, wirkt sich dies direkt auf den Trainingseffekt und die Leistung des großen Modells aus. Darüber hinaus können Daten in bestimmten Bereichen relativ knapp sein, was den Trainingsumfang und die Wirkung großer Modelle einschränkt.

In bestimmten sensiblen Bereichen (wie Medizin, Recht usw.) ist die Interpretierbarkeit des Modells von entscheidender Bedeutung. Benutzer müssen die Entscheidungsgrundlage und den Denkprozess des Modells verstehen, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit ihrer Entscheidungen sicherzustellen. Große Modelle weisen jedoch in der Regel komplexe Strukturen und Parameter auf, was ihre Interpretation in manchen Szenarien erschwert.

5. Mythos 5: Große Modelle müssen nicht kontinuierlich aktualisiert werden

Daten in der realen Welt ändern sich ständig und das Aufkommen neuer Wörter, Ausdrücke oder sozialer Phänomene kann die Verständnis- und Vorhersagefähigkeiten des Modells beeinträchtigen. Durch regelmäßige Aktualisierungen des Modells zur Einbeziehung neuer Daten kann es besser an den aktuellen sprachlichen und sozialen Kontext angepasst werden. Gleichzeitig entstehen mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Technologie immer wieder neue Algorithmen und Trainingsmethoden. Diese neuen Technologien können die Leistung und Effizienz des Modells oft erheblich verbessern. Durch die kontinuierliche Aktualisierung des Modells können die neuesten technologischen Fortschritte genutzt und so die Genauigkeit des Modells verbessert werden.

Darüber hinaus müssen die Modelle aufgrund der kontinuierlichen Verbesserung von Gesetzen und Vorschriften und des wachsenden Bewusstseins für den Datenschutz ständig aktualisiert werden, um sie an neue Sicherheitsstandards und Compliance-Anforderungen anzupassen. Hierzu gehören der Schutz der Privatsphäre der Benutzer, die Verhinderung von Datenlecks und die Gewährleistung der Rechtmäßigkeit und Ethik der Modellergebnisse. Auch die Bedürfnisse und Rückmeldungen der Nutzer sind wichtige Triebkräfte für die kontinuierliche Verbesserung des Modells. Durch das Sammeln und Analysieren von Benutzerfeedback können wir die Leistung und Probleme des Modells in tatsächlichen Anwendungen verstehen und gezielte Aktualisierungen und Optimierungen vornehmen.

Um die Genauigkeit, Anpassungsfähigkeit und Wettbewerbsfähigkeit des Modells zu gewährleisten, ist es daher von entscheidender Bedeutung, das Modell regelmäßig zu aktualisieren und zu optimieren. Hierzu gehören die Einführung neuer Technologien, die Einbindung neuer Daten, die Behebung von Leistungsproblemen, die Einhaltung von Sicherheitskonformitätsanforderungen und die Reaktion auf Benutzeranforderungen und -feedback.

6. Zusammenfassung

Obwohl große Sprachmodelle über leistungsstarke Textverarbeitungsfunktionen verfügen, gilt nicht unbedingt „je größer, desto besser“, und die Investition in die Rechenleistung korreliert nicht vollständig positiv mit der Modellleistung. Gleichzeitig verfügen große Modelle nicht über echte Verständnis- und Argumentationsfähigkeiten und sind in manchen Szenarien schwer zu erklären. Noch wichtiger ist, dass große Modelle kontinuierlich aktualisiert werden müssen, um sich an veränderte Daten, Technologien, Vorschriften und Benutzeranforderungen anzupassen. Daher ist es bei der Anwendung eines großen Sprachmodells erforderlich, mehrere Faktoren umfassend zu berücksichtigen und sinnvolle Strategien zu formulieren, um den Modelleffekt zu maximieren.

Autor: Song Jingjing

Einheit: China Mobile Research Institute