Mest kraftfulla 7 språk (LLM) och Vision Language Models (VLM) transformerar AI 2023

Inom det snabbt växande området artificiell intelligens har naturlig språkbehandling blivit en samlingspunkt för både forskare och utvecklare. Bygger på grunderna för Transformatorarkitektur och BERT:s dubbelriktade uppgradering, flera banbrytande språkmodeller har dykt upp under de senaste åren, och tänjer på gränserna för vad maskiner kan förstå och generera.

I den här artikeln kommer vi att fördjupa oss i de senaste framstegen i världen av storskaliga språkmodeller, och utforska förbättringar som introducerats av varje modell, deras möjligheter och potentiella tillämpningar. Vi kommer också att undersöka de visuella språkmodellerna (VLM) som är tränade för att bearbeta inte bara textdata utan även visuella data.

Om du vill hoppa runt, här är språkmodellerna vi presenterade:

1. GPT-3 av OpenAI
2. LaMDA från Google
3. PaLM från Google
4. Flamingo av DeepMind
5. BLIP-2 från Salesforce
6. LLaMA av Meta AI
7. GPT-4 av OpenAI

Om detta fördjupade utbildningsinnehåll är användbart för dig kan du prenumerera på vår AI-forskningsmaillista att bli varnade när vi släpper nytt material. 

De viktigaste stora språkmodellerna (LLM) och visuella språkmodeller (VLM) 2023

1. GPT-3 av OpenAI

Sammanfattning 

OpenAI-teamet introducerade GPT-3 som ett alternativ till att ha en märkt dataset för varje ny språkuppgift. De föreslog att uppskalning av språkmodeller kan förbättra uppgiftslösande prestanda. För att testa detta förslag tränade de en 175B-parameter autoregressiv språkmodell, kallad GPT-3, och utvärderade dess prestanda på över två dussin NLP-uppgifter. Utvärderingen under få-shot-inlärning, one-shot-inlärning och noll-shot-inlärning visade att GPT-3 uppnådde lovande resultat och till och med ibland överträffade de toppmoderna resultaten som uppnåddes med finjusterade modeller. 

Vad är målet? 

• För att föreslå en alternativ lösning på det befintliga problemet, när en märkt datauppsättning behövs för varje ny språkuppgift.

Hur närmar man sig problemet?

• Forskarna föreslog att man skulle skala upp språkmodeller för att förbättra prestanda för uppgiftslösande få skott. 
• Smakämnen GPT-3 modellen använder samma modell och arkitektur som GPT-2, inklusive modifierad initiering, förnormalisering och reversibel tokenisering.
• Till skillnad från GPT-2 använder den emellertid alternerande täta och lokalt bandade glesa uppmärksamhetsmönster i transformatorns lager, som i Gles Transformator.

Vilka är resultaten?

• GPT-3-modellen utan finjustering uppnår lovande resultat på ett antal NLP-uppgifter och överträffar till och med ibland toppmoderna modeller som finjusterades för den specifika uppgiften:
  • På CoQA riktmärke, 81.5 F1 i zero-shot-inställningen, 84.0 F1 i one-shot-inställningen och 85.0 F1 i få-shot-inställningen, jämfört med 90.7 F1-poängen som uppnås med finjusterad SOTA.
  • På TriviaQA riktmärke, 64.3% noggrannhet i zero-shot-inställningen, 68.0% i one-shot-inställningen och 71.2% i få-shot-inställningen, vilket överträffar den senaste tekniken (68%) med 3.2%.
  • På Lambada dataset, 76.2% noggrannhet i zero-shot-inställningen, 72.5% i one-shot-inställningen och 86.4% i få-shot-inställningen, vilket överträffar den senaste tekniken (68%) med 18%.
• Nyhetsartiklarna som genereras av 175B-parametern GPT-3-modellen är svåra att skilja från verkliga, enligt mänskliga utvärderingar (med noggrannhet knappt över chansnivån på ~ 52%). 
• Trots den anmärkningsvärda prestandan hos GPT-3 fick den blandade recensioner från AI-communityt:
  • ”GPT-3-hype är alldeles för mycket. Det är imponerande (tack för de fina komplimangerna!) Men det har fortfarande allvarliga svagheter och gör ibland väldigt dumma misstag. AI kommer att förändra världen, men GPT-3 är bara en mycket tidig glimt. Vi har mycket kvar att räkna ut. ” - Sam Altman, VD och grundare av OpenAI.
  • "Jag är chockad över hur svårt det är att generera text om muslimer från GPT-3 som inte har något att göra med våld ... eller dödas ..." - Abubakar Abid, VD och grundare av Gradio.
  • "Nej. GPT-3 förstår i grunden inte världen som den talar om. Genom att öka corpus ytterligare kan det skapa en mer trovärdig pastiche men inte fixa dess grundläggande brist på förståelse av världen. Demos av GPT-4 kräver fortfarande mänsklig körsbärsplockning. ” - Gary Marcus, VD och grundare av Robust.ai.
  • "Att extrapolera GPT3s spektakulära prestanda i framtiden antyder att svaret på livet, universum och allt bara är 4.398 biljoner parametrar." - Geoffrey Hinton, Turing Award-vinnare.

Var kan man lära sig mer om denna forskning?

Var kan du få implementeringskod?

• Koden i sig är inte tillgänglig, men viss datastatistik tillsammans med ovillkorliga, ofiltrerade 2048-token-prover från GPT-3 släpps på GitHub.

2. LaMDA från Google

Sammanfattning 

Language Modelar för Ddialog Aansökningar (MDA) skapades genom processen att finjustera en grupp transformatorbaserade neurala språkmodeller som är speciellt utformade för dialoger. Dessa modeller har maximalt 137B parametrar och tränades för att använda externa kunskapskällor. LaMDA-utvecklare hade tre huvudmål i åtanke – kvalitet, säkerhet och jordning. Resultaten visade att finjustering gör det möjligt att minska kvalitetsklyftan till mänskliga nivåer, men modellens prestanda förblev under mänskliga nivåer med avseende på säkerhet och jordning. 

Googles Bard, frigörs nyligen som ett alternativ till ChatGPT, drivs av LaMDA. Trots att Bard ofta stämplas som tråkigt, kan det ses som ett bevis på Googles engagemang för att prioritera säkerhet, även mitt i den intensiva rivaliteten mellan Google och Microsoft för att etablera dominans inom området generativ AI.

Vad är målet? 

• Att bygga en modell för dialogapplikationer med öppen domän, där en dialogagent kan konversera om vilket ämne som helst med svar som är förnuftiga, specifika för sammanhanget, grundade på tillförlitliga källor och etiska.

Hur närmar man sig problemet?

• LaMDA är byggt på Transformator, en neural nätverksarkitektur som Google Research uppfann och skapade öppen källkod 2017.
  • Liksom andra stora språkmodeller, inklusive BERT och GPT-3, tränas LaMDA på terabyte textdata för att lära sig hur ord relaterar till varandra och sedan förutsäga vilka ord som sannolikt kommer härnäst. 
  • Men till skillnad från de flesta språkmodeller tränades LaMDA i dialog för att fånga upp nyanser som skiljer öppna konversationer från andra språkformer.
• Modellen är också finjusterad för att förbättra förnuftet, säkerheten och specificiteten hos dess svar. Även om fraser som "det är trevligt" och "jag vet inte" kan vara meningsfullt i många dialogscenarier, är det inte troligt att de leder till intressanta och engagerande samtal.
  • LaMDA-generatorn genererar först flera kandidatsvar, som alla poängsätts baserat på hur säkra, förnuftiga, specifika och intressanta de är. Svar med låga säkerhetspoäng filtreras bort och sedan väljs det högst rankade resultatet som svar.

Vilka är resultaten?

• Många experiment visar att LaMDA kan delta i öppna konversationer om en mängd olika ämnen.
• En serie kvalitativa utvärderingar bekräftade att modellens svar tenderar att vara förnuftiga, specifika, intressanta och grundade på tillförlitliga externa källor, men det finns fortfarande utrymme för förbättringar.
• Trots alla framsteg som gjorts hittills inser författarna att modellen fortfarande har många begränsningar som kan resultera i att generera olämpliga eller till och med skadliga svar.

Var kan man lära sig mer om denna forskning?

Var kan du få implementeringskod?

• En PyTorch-implementering med öppen källkod för LaMDAs förträningsarkitektur finns tillgänglig på GitHub.

3. PaLM av Google

Sammanfattning 

Pasålunda Lspråk Model (Handflatan) är en transformatorbaserad språkmodell på 540 miljarder parameter. PaLM tränades på 6144 TPU v4-chips med hjälp av Pathways, ett nytt ML-system för effektiv träning över flera TPU Pods. Modellen visar fördelarna med skalning i få-shot-inlärning, och uppnår toppmoderna resultat på hundratals språkförståelse och generationsriktmärken. PaLM överträffar finjusterade toppmoderna modeller på flerstegsresonemangsuppgifter och överträffar den genomsnittliga mänskliga prestanda på BIG-bench-riktmärket.

Vad är målet? 

• Att förbättra förståelsen för hur skalning av stora språkmodeller påverkar få-shot-inlärningen.

Hur närmar man sig problemet?

• Nyckelidén är att skala utbildningen av en språkmodell på 540 miljarder parametrar med Pathways-systemet:
  • Teamet använde dataparallellism på Pod-nivå över två Cloud TPU v4 Pods medan de använde standarddata och modellparallellism inom varje Pod.
  • De kunde skala träning till 6144 TPU v4-chips, den största TPU-baserade systemkonfigurationen som hittills använts för träning.
  • Modellen uppnådde en träningseffektivitet på 57.8 % hårdvaru-FLOP-användning, vilket, som författarna hävdar, är den högsta hittills uppnådda träningseffektiviteten för stora språkmodeller i denna skala. 
• Träningsdata för PaLM-modellen inkluderade en kombination av engelska och flerspråkiga datauppsättningar innehållande webbdokument av hög kvalitet, böcker, Wikipedia, konversationer och GitHub-kod.

Vilka är resultaten?

• Många experiment visar att modellens prestanda ökade kraftigt när teamet skalade till sin största modell.
• PaLM 540B uppnådde banbrytande prestanda på flera mycket svåra uppgifter:
  • Språkförståelse och generering. Den introducerade modellen överträffade prestandan hos tidigare stora modeller på 28 av 29 uppgifter som inkluderar frågor som svarar på frågor, slutföra uppgifter och meningar, läsförståelseuppgifter i sammanhanget, uppgifter för sunt förnuft, SuperGLUE-uppgifter och Mer. PaLMs prestation på BIG-bench-uppgifter visade att den kunde särskilja orsak och verkan, samt förstå konceptuella kombinationer i lämpliga sammanhang.
  • Resonemang. Med 8-shot prompting löser PaLM 58 % av problemen i GSM8K, ett riktmärke av tusentals utmanande matematikfrågor på grundskolenivå, och överträffar det tidigare högsta betyget på 55 % som uppnåddes genom att finjustera GPT-3 175B-modellen. PaLM visar också förmågan att generera explicita förklaringar i situationer som kräver en komplex kombination av flerstegs logisk slutledning, världskunskap och djup språkförståelse.
  • Kodgenerering. PaLM presterar i nivå med den finjusterade Codex 12B samtidigt som den använder 50 gånger mindre Python-kod för träning, vilket bekräftar att stora språkmodeller överför lärande från både andra programmeringsspråk och naturliga språkdata mer effektivt.

Var kan man lära sig mer om denna forskning?

Var kan du få implementeringskod?

• En inofficiell PyTorch-implementering av den specifika Transformer-arkitekturen från PaLM-forskningsuppsatsen finns tillgänglig på GitHub. Den kommer inte att skalas och publiceras endast i utbildningssyfte. 

4. Flamingo av DeepMind

Sammanfattning 

Flamingo är en banbrytande familj av visuella språkmodeller (VLM), utbildade i storskaliga multimodala webbkorpus med blandad text och bilder. Med den här utbildningen kan modellerna anpassa sig till nya uppgifter med minimala kommenterade exempel, tillhandahållna som en uppmaning. Flamingo innehåller viktiga arkitektoniska framsteg som är utformade för att förena styrkorna hos förtränade modeller med endast vision och endast språk, bearbeta sekvenser av variabelt sammanflätade visuella och textuella data, och anpassa bilder eller videor som indata sömlöst. Modellerna visar imponerande anpassningsförmåga till en rad bild- och videouppgifter som visuellt svar på frågor, textningsuppgifter och visuella svar på flervalsfrågor, vilket sätter nya prestandastandarder med hjälp av uppgiftsspecifika uppmaningar i få-shot-inlärning.

Vad är målet? 

• För att göra framsteg mot att möjliggöra multimodala modeller att snabbt lära sig och utföra nya uppgifter baserat på korta instruktioner:
  • Det flitigt använda paradigmet att förträna en modell på en stor mängd övervakad data och sedan finjustera den för den specifika uppgiften, är resurskrävande och kräver tusentals annoterade datapunkter tillsammans med noggrann justering av hyperparameter per uppgift. 
  • Nuvarande modeller som använder ett kontrastivt mål tillåter noll-shot anpassning till nya uppgifter men misslyckas med mer öppna uppgifter som textning eller visuella svar på frågor eftersom de saknar språkgenereringskapacitet. 
  • Den här forskningen syftar till att introducera en ny modell som effektivt tar itu med dessa problem och visar överlägsen prestanda i regimer med låg data.

Hur närmar man sig problemet?

• DeepMind introducerade Flamingo, VLM:er designade för få-shot-inlärning på olika öppna syn- och språkuppgifter, med bara några få input/output-exempel.
• Flamingomodeller är visuellt konditionerade autoregressiva textgenereringsmodeller som kan bearbeta textsymboler blandade med bilder och/eller videor och generera text som utdata.
• Flamingos arkitektur innehåller två kompletterande förtränade och frysta modeller:
  • En visionmodell som kan "uppfatta" visuella scener.
  • En stor språkmodell med uppgift att föra grundläggande resonemang.
• Nya arkitekturkomponenter integrerar dessa modeller på ett sätt som behåller den kunskap som erhållits under deras beräkningsintensiva förträning.
• Dessutom har Flamingo-modeller en Perceiver-baserad arkitektur, vilket gör att de kan ta in högupplösta bilder eller videor. Denna arkitektur kan generera ett fast antal visuella tokens per bild/video från ett brett och varierande utbud av visuella inmatningsfunktioner.

Vilka är resultaten?

• Forskningen visar att på samma sätt som LLM:er, som är bra elever med få skott, kan VLM:er lära sig av ett fåtal input/output-exempel för bild- och videoförståelseuppgifter som klassificering, textning eller svar på frågor.
• Flamingo etablerar ett nytt riktmärke inom få-shot-inlärning, som visar överlägsen prestanda på ett brett spektrum av 16 multimodala språk- och bild-/videoförståelseuppgifter.
• För 6 av dessa 16 uppgifter överträffar Flamingo prestandan för det finjusterade toppmoderna, även om det endast använder 32 uppgiftsspecifika exempel – ungefär 1000 gånger mindre uppgiftsspecifik träningsdata än de nuvarande topppresterande modellerna.

Var kan man lära sig mer om denna forskning?

Var kan du få implementeringskod?

• DeepMind släppte inte den officiella implementeringen av Flamingo. 
• Du kan hitta öppen källkod implementering av den introducerade metoden i OpenFlamingo Github Repo.
• Den alternativa PyTorch-implementeringen är tillgänglig här..

5. BLIP-2 från Salesforce

Sammanfattning 

BLIP-2 är ett effektivt och generiskt ramverk för förträning för vision- och språkmodeller, designat för att kringgå den allt mer oöverkomliga kostnaden för förträning av storskaliga modeller. BLIP-2 använder frysta förtränade bildkodare och frysta stora språkmodeller för att starta vision-språk förträning, med en lätt frågetransformator som är förtränad i två steg. Det första steget initierar inlärning av vision-språkrepresentation från en frusen bildkodare, och det andra steget driver vision-till-språk-generativ inlärning från en frusen språkmodell. Trots att det har betydligt färre träningsbara parametrar överträffar BLIP-2 toppmoderna metoder och överträffar DeepMinds Flamingo80B med 8.7 % på noll-shot VQAv2 med 54 gånger färre träningsbara parametrar. Modellen uppvisar också lovande bild-till-textgenereringsförmåga med noll bilder efter naturliga språkinstruktioner.

Vad är målet? 

• För att få toppmodern prestanda på vision språkuppgifter, samtidigt som beräkningskostnaderna minskar.

Hur närmar man sig problemet?

• Salesforce-teamet introducerade ett nytt ramverk för förträning i visionspråk kallat BLIP-2, Bootstrapping Lspråk-Image Pomträning med frusna unimodal modeller:
  • De förtränade unimodalmodellerna förblir frusna under förträningen för att minska beräkningskostnaderna och undvika problemet med katastrofal glömska.
  • För att underlätta tvärmodal anpassning och överbrygga modalitetsgapet mellan förtränade synmodeller och förtränade språkmodeller, föreslår teamet en lätt frågetransformator (Q-Former) som fungerar som en informationsflaskhals mellan den frusna bildkodaren och den frusna LLM.
  • Q-former är förtränad med en ny tvåstegsstrategi:
    • Det första förträningssteget utför inlärning av syn-språkrepresentation. Detta tvingar Q-Former att lära sig visuell representation som är mest relevant för texten.
    • Det andra förträningssteget utför vision-till-språk generativ inlärning genom att koppla utgången från Q-Former till en frusen LLM. Q-Former tränas så att dess utgående visuella representation kan tolkas av LLM.

Vilka är resultaten?

• BLIP-2 levererar exceptionella, toppmoderna resultat för en mängd olika vision-språkuppgifter, som omfattar visuella svar på frågor, bildtextning och bild-texthämtning.
  • Till exempel överträffar den Flamingo med 8.7 % på zero-shot VQAv2.
• Dessutom uppnås denna enastående prestanda med betydligt högre datoreffektivitet:
  • BLIP-2 överträffar Flamingo-80B samtidigt som den använder 54× färre träningsbara parametrar. 
• BLIP-2 har kapacitet att utföra noll-shot bild-till-text-generering som svar på naturliga språkinstruktioner, vilket banar väg för att utveckla färdigheter som visuella kunskapsresonemang och visuella samtal bland annat.
• Slutligen är det viktigt att notera att BLIP-2 är ett mångsidigt tillvägagångssätt som kan utnyttja mer sofistikerade unimodalmodeller för att ytterligare förbättra prestandan av förträning i synspråk.

Var kan man lära sig mer om denna forskning?

Var kan du få implementeringskod?

Den officiella BLIP-2-implementeringen är tillgänglig på GitHub.

6. LLaMA av Meta AI

Sammanfattning 

Meta AI-teamet hävdar att mindre modeller tränade på fler tokens är lättare att omskola och finjustera för specifika produktapplikationer. Därför introducerar de Lama (Large Language Model Meta AI), en samling av grundläggande språkmodeller med 7B till 65B parametrar. LLaMA 33B och 65B tränades på 1.4 biljoner tokens, medan den minsta modellen, LLaMA 7B, tränades på en biljon tokens. De använde uteslutande allmänt tillgängliga datauppsättningar, utan att vara beroende av proprietära eller begränsade data. Teamet implementerade också viktiga arkitektoniska förbättringar och träningstekniker för optimering av hastighet. Följaktligen överträffade LLaMA-13B GPT-3, över 10 gånger mindre, och LLaMA-65B uppvisade konkurrenskraftiga prestanda med PaLM-540B.

Vad är målet? 

• Att demonstrera genomförbarheten av att utbilda topppresterande modeller enbart på allmänt tillgängliga datauppsättningar, utan att förlita sig på proprietära eller begränsade datakällor.
• Att förse forskarsamhället med mindre och mer presterande modeller och därmed möjliggöra för de som inte har tillgång till stora mängder infrastruktur att studera stora språkmodeller.

Hur närmar man sig problemet?

• För att träna LLaMA-modellen använde forskare endast data som är allmänt tillgänglig och kompatibel med öppen källa.
• De har också introducerat några förbättringar av standardarkitekturen för Transformer:
  • Genom att använda GPT-3-metoden förbättrades träningsstabiliteten genom att normalisera ingången för varje transformatorunderlager, snarare än att normalisera utmatningen.
  • Inspirerade av PaLM-modellerna ersatte forskarna ReLU-linjäriteten med SwiGLU-aktiveringsfunktionen för att förbättra prestandan.
  • Inspirerad av Su et al (2021), eliminerade de de absoluta positionsinbäddningarna och inkorporerade istället roterande positionsinbäddningar (RoPE) på varje lager av nätverket.
• Slutligen förbättrade Meta AI-teamet träningshastigheten för sin modell genom att:
  • Använda effektiv kausal multi-head uppmärksamhet implementering genom att inte lagra uppmärksamhet vikter eller beräkna maskerade nyckel/fråga poäng.
  • Använda checkpointing för att minimera omräknade aktiveringar under bakåtpassningen.
  • Överlappning av beräkningen av aktivering och kommunikationen mellan GPU:er över nätverket (på grund av all_reduce-operationer).

Vilka är resultaten?

• LLaMA-13B överträffar GPT-3 trots att den är över 10 gånger mindre, medan LLaMA-65B håller sig mot PaLM-540B.

Var kan man lära sig mer om denna forskning?

Var kan du få implementeringskod?

• Meta AI ger tillgång till LLaMA till akademiska forskare, individer associerade med myndigheter, civilsamhället, akademiska institutioner och globala industriforskningslabb på basis av individuell utvärdering av fall. För att ansöka, gå till följande GitHub repository.

7. GPT-4 av OpenAI

Sammanfattning 

GPT-4 är en storskalig, multimodal modell som accepterar bild- och textinmatningar och genererar textutgångar. På grund av konkurrens- och säkerhetsproblem undanhålls specifika detaljer om modellens arkitektur och utbildning. När det gäller prestanda överträffar GPT-4 tidigare språkmodeller på traditionella riktmärken och visar betydande förbättringar i användarens avsiktsförståelse och säkerhetsegenskaper. Modellen uppnår också prestanda på mänsklig nivå på olika tentor, inklusive en topppoäng på 10 % på en simulerad Uniform Bar Examination.

Vad är målet? 

• Att utveckla en storskalig, multimodal modell som kan acceptera bild- och textinmatningar och producera textutgångar. 
• Att utveckla infrastruktur och optimeringsmetoder som beter sig förutsägbart över ett brett spektrum av skalor.

Hur närmar man sig problemet?

• På grund av konkurrenssituationen och säkerhetskonsekvenserna beslutade OpenAI att undanhålla detaljer om arkitektur, modellstorlek, hårdvara, träningsberäkning, datauppsättningskonstruktion och utbildningsmetoder.
• De avslöjar att:
  • GPT-4 är en transformatorbaserad modell, förutbildad för att förutsäga nästa token i ett dokument.
  • Den använder allmänt tillgänglig data och tredjepartslicensierad data.
  • Modellen finjusterades med hjälp av Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF).
• Obekräftad information tyder på att GPT-4 inte är en sällsynt tät modell som sina föregångare, utan en kraftfull koalition av åtta separata modeller, som var och en innehåller häpnadsväckande 220 miljarder parametrar.

Vilka är resultaten?

• GPT-4 uppnår prestationer på mänsklig nivå på de flesta professionella och akademiska prov, särskilt poäng i topp 10% på en simulerad enhetlig advokatexamen.
• Den förtränade GPT-4-basmodellen överträffar befintliga språkmodeller och tidigare toppmoderna system på traditionella NLP-riktmärken, utan benchmark-specifikt hantverk eller ytterligare träningsprotokoll.
• GPT-4 visar en avsevärd förbättring av att följa användarnas avsikt, med dess svar att föredra framför GPT-3.5:s svar i 70.2 % av 5,214 XNUMX meddelanden från ChatGPT och OpenAI API.
• GPT-4:s säkerhetsegenskaper har förbättrats avsevärt jämfört med GPT-3.5, med en 82 % minskning i svar på otillåtna innehållsförfrågningar och en 29 % ökning i efterlevnad av policyer för känsliga förfrågningar (t.ex. medicinsk rådgivning och självskada).

Var kan man lära sig mer om denna forskning?

Var kan du få implementeringskod?

• Kodimplementering av GPT-4 är inte tillgänglig.

Verkliga tillämpningar av stora (vision) språkmodeller

De senaste årens viktigaste AI-forskningsgenombrott kommer från stora AI-modeller som tränats på enorma datamängder. Dessa modeller visar imponerande prestanda, och det är fascinerande att tänka på hur AI kan revolutionera hela branscher, som kundservice, marknadsföring, e-handel, hälsovård, mjukvaruutveckling, journalistik och många andra.

Stora språkmodeller har många verkliga tillämpningar. GPT-4 listar följande:

• Naturlig språkförståelse och generering för chatbots och virtuella assistenter.
• Maskinöversättning mellan språk.
• Sammanfattning av artiklar, rapporter eller andra textdokument.
• Sentimentanalys för marknadsundersökningar eller övervakning av sociala medier.
• Innehållsgenerering för marknadsföring, sociala medier eller kreativt skrivande.
• Frågesvarssystem för kundsupport eller kunskapsbaser.
• Textklassificering för skräppostfiltrering, ämneskategorisering eller dokumentorganisation.
• Personliga verktyg för språkinlärning och handledning.
• Kodgenerering och mjukvaruutvecklingshjälp.
• Medicinsk, juridisk och teknisk dokumentanalys och assistans.
• Tillgänglighetsverktyg för personer med funktionsnedsättning, som text-till-tal och tal-till-text-konvertering.
• Taligenkännings- och transkriptionstjänster.

Om vi ​​lägger till en visuell del expanderar områdena för möjliga tillämpningar ytterligare:

Det är väldigt spännande att följa de senaste AI-genombrotten och tänka på deras potentiella verkliga tillämpningar. Men innan vi använder dessa modeller i verkligheten måste vi ta itu med motsvarande risker och begränsningar, som tyvärr är ganska betydande.

Risker och begränsningar

Om du frågar GPT-4 om dess risker och begränsningar kommer det sannolikt att ge dig en lång lista med relevanta problem. Efter att ha filtrerat igenom den här listan och lagt till några ytterligare överväganden, har jag slutat med följande uppsättning nyckelrisker och begränsningar som moderna stora språkmodeller besitter:

1. Bias och diskriminering: Dessa modeller lär sig av enorma mängder textdata, som ofta innehåller fördomar och diskriminerande innehåll. Som ett resultat kan de genererade resultaten oavsiktligt vidmakthålla stereotyper, stötande språk och diskriminering baserad på faktorer som kön, ras eller religion.
2. desinformation: Stora språkmodeller kan generera innehåll som är faktiskt felaktigt, vilseledande eller föråldrat. Även om modellerna är utbildade på en mängd olika källor, ger de kanske inte alltid den mest exakta eller aktuella informationen. Ofta händer detta eftersom modellen prioriterar att generera utdata som är grammatiskt korrekta eller verkar sammanhängande, även om de är missvisande.
3. Brist på förståelse: Även om dessa modeller verkar förstå mänskligt språk, fungerar de främst genom att identifiera mönster och statistiska associationer i träningsdata. De har ingen djup förståelse för innehållet de genererar, vilket ibland kan resultera i meningslösa eller irrelevanta resultat.
4. Opassande innehåll: Språkmodeller kan ibland generera innehåll som är stötande, skadligt eller olämpligt. Även om ansträngningar görs för att minimera sådant innehåll, kan det fortfarande inträffa på grund av utbildningsdatans karaktär och modellernas oförmåga att urskilja sammanhang eller användaravsikt.

Slutsats

Stora språkmodeller har utan tvekan revolutionerat området för naturlig språkbehandling och visat en enorm potential för att öka produktiviteten i olika roller och branscher. Deras förmåga att generera mänsklig text, automatisera vardagliga uppgifter och ge hjälp i kreativa och analytiska processer har gjort dem till oumbärliga verktyg i dagens snabba, teknikdrivna värld.

Det är dock avgörande att erkänna och förstå de begränsningar och risker som är förknippade med dessa kraftfulla modeller. Frågor som partiskhet, desinformation och risken för skadlig användning kan inte ignoreras. När vi fortsätter att integrera dessa AI-drivna teknologier i våra dagliga liv är det viktigt att hitta en balans mellan att utnyttja deras kapacitet och säkerställa mänsklig övervakning, särskilt i känsliga och högrisksituationer.

Om vi ​​lyckas ta till oss generativ AI-teknik på ett ansvarsfullt sätt, kommer vi att bana väg för en framtid där artificiell intelligens och mänsklig expertis samverkar för att driva innovation och skapa en bättre värld för alla.

Tycker du om den här artikeln? Registrera dig för fler AI-forskningsuppdateringar.

Vi meddelar dig när vi släpper fler sammanfattande artiklar som den här.

Relaterad

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrka dig själv. Tillgång här.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Platoesg. Fordon / elbilar, Kol, CleanTech, Energi, Miljö, Sol, Avfallshantering. Tillgång här.
• BlockOffsets. Modernisera miljökompensation ägande. Tillgång här.
• Källa: https://www.topbots.com/top-language-models-transforming-ai-in-2023/