Следующая причуда LLM — внутренняя изменчивость (IV)

Иногда обучение — это два шага вперед и один шаг назад.

Обзор GPT.В области искусственного интеллекта и машинного обучения модели больших языков (LLM) продемонстрировали своеобразный феномен, который я называю внутренней изменчивостью (IV). Эта особенность демонстрирует, как поведение LLM может меняться со временем, даже без видимого улучшения их объективных показателей эффективности. Примечательно, что такие модели, как GPT-3.5 и GPT-4, продемонстрировали значительные различия в своей производительности при выполнении различных задач, выполненных в марте и июне 2023 года. Эта изменчивость бросает вызов пониманию природы LLM, поднимая вопросы о том, является ли это функцией или ошибкой. Хотя это может облегчить адаптацию и развитие, это также создает проблемы для надежного развертывания и мониторинга LLM в реальных приложениях. Для решения этой внутренней изменчивости требуются надежные механизмы мониторинга и гибкий подход для понимания и управления уникальными характеристиками этих мощных моделей.

В мире искусственного интеллекта и машинного обучения существует старая пословица, которая гласит: «Единственная постоянная в ИИ — это изменения». В последнее время в области больших языковых моделей была замечена удивительная особенность, иллюстрирующая эту поговорку со своеобразным нюансом. Дело не только в том, что эти модели со временем становятся лучше, но и в том, что они меняют свое поведение таким образом, что это не обязательно связано с какими-либо улучшениями их объективных показателей производительности. Эта причуда — неотъемлемая изменчивость поведения LLM.

Интрига внутренней изменчивости

Два главных примера LLM, GPT-3.5 и GPT-4, дают представление об этом явлении. Была отмечена интригующая тенденция в производительности этих моделей при выполнении ряда задач, проведенных в марте 2023 г. и июне 2023 г. Эти задачи варьируются от решения математических задач и ответов на деликатные вопросы до создания кода и визуального мышления. Результаты показали, что производительность и поведение как GPT-3.5, так и GPT-4 могут значительно меняться с течением времени.

Например, GPT-4 (март 2023 г.) продемонстрировал исключительную способность определять простые числа (точность 97,6%). Однако, что интересно, его версия от июня 2023 года продемонстрировала резкое падение производительности в той же задаче (точность 2,4%). Точно так же GPT-4 был менее склонен отвечать на деликатные вопросы в июне по сравнению с мартом, и было отмечено, что и GPT-4, и GPT-3.5 имеют повышенное количество ошибок форматирования при генерации кода.

Слово «галлюцинации» часто используется для описания специфических результатов, порождаемых этими моделями, но наблюдаемая здесь изменчивость, возможно, нуждается в другом подходе для понимания. Эта внутренняя нестабильность, почти вибрационная или самомодулирующаяся особенность этих моделей, может быть неотъемлемым аспектом их процесса обучения и развития.

Функция или ошибка: понимание присущей изменчивости

Центральный вопрос, поставленный этими наблюдениями, заключается в том, является ли эта неотъемлемая изменчивость особенностью или ошибкой. Чтобы ответить на этот вопрос, необходимо понять саму природу LLM. Эти модели, основанные на нейронных сетях, не являются системами, основанными на правилах. Вместо этого они предназначены для обучения на основе данных, постоянно обновляя свои веса и смещения, чтобы повысить производительность в достижении цели обучения. Этот процесс может иногда приводить к неожиданным изменениям в их поведении, особенно если обучающие данные или целевая функция со временем меняются.

Действительно, человеческое обучение и познание характеризуются определенным уровнем изменчивости. Эта изменчивость позволяет нам адаптироваться к новым ситуациям, учиться на ошибках и избегать чрезмерного приспособления к конкретному опыту. Вполне возможно, что наблюдаемая изменчивость LLM может выполнять аналогичную функцию, позволяя этим моделям постоянно адаптироваться и развиваться.

Абстракция обучения в LLM

Однако эта внутренняя изменчивость также создает серьезные проблемы для развертывания и мониторинга LLM. Например, если производительность модели при выполнении конкретной задачи может резко измениться со временем, как мы можем гарантировать, что она будет продолжать надежно работать в производственной среде? Кроме того, как мы можем отслеживать и управлять этой изменчивостью? Это насущные вопросы для сообщества ИИ, которые имеют серьезные последствия для безопасности и подотчетности ИИ в будущем.

Хотя внутренняя изменчивость — увлекательная особенность LLM, она также является ярким напоминанием о непредсказуемом и сложном характере этих моделей. Эта характеристика подчеркивает необходимость надежных и непрерывных механизмов мониторинга LLM. Это напоминание о том, что в постоянно развивающемся мире ИИ мы должны оставаться гибкими и адаптируемыми, готовыми использовать уникальные функции и особенности этих впечатляющих моделей.