“`html
Как большие языковые модели хранят и используют знания?
Большие языковые модели (LLMs) могут понимать и генерировать текст, похожий на человеческий, благодаря обширным знаниям, заключенным в их параметрах. Это позволяет им выполнять сложные задачи, адаптироваться к различным приложениям и эффективно взаимодействовать с людьми.
Проблемы и решения
Однако у этих моделей есть проблемы: они могут генерировать неточные или предвзятые ответы. Это связано с недостаточным пониманием того, как модели организуют и используют знания. Исследователи ищут способы улучшения точности и надежности таких систем.
Традиционные методы анализа языковых моделей сосредоточены на нейронах, которые, как предполагается, хранят фактическую информацию. Однако эти методы часто не обеспечивают хорошей обобщаемости и могут нарушать связанные знания.
Новый подход: «знаниевые цепи»
Исследователи из Университета Чжэцзян и Национального университета Сингапура предложили новый подход, вводя концепцию «знаниевых цепей». Эти цепи представляют собой взаимосвязанные подграфы в вычислительной графе трансформера, которые помогают эффективно хранить и применять знания.
При создании знаниевых цепей исследователи проанализировали вычислительный граф моделей, выявив ключевые связи и роли компонентов. Например, «мобильные головы» передают информацию между токенами, а «головы отношений» сосредотачиваются на контекстуальных связях.
Результаты исследования
Знаниевые цепи могут поддерживать более 70% оригинальной производительности модели, используя всего 10% ее параметров. Например, производительность по задачам, связанным с отношениями стран и достопримечательностей, увеличилась с 16% до 36%.
Исследование также показало ограничения существующих методов редактирования знаний. Например, при изменении модели для ассоциации «Intel» с конкретным оборудованием, это могло негативно сказаться на других, не связанных запросах.
Заключение
Это исследование дает новый взгляд на внутренние механизмы больших языковых моделей, подчеркивая важность взаимосвязанных структур для анализа и улучшения моделей на основе трансформеров. Полученные знания помогут в лучшем хранении информации, безопасных практиках редактирования и повышении интерпретируемости моделей.
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ), рассмотрите возможность внедрения предложенных решений. Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу, определите ключевые показатели эффективности (KPI) и подберите подходящее решение.
Начните с малого проекта, анализируйте результаты и расширяйте автоматизацию на основе полученных данных. Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в наш Телеграм-канал.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab. Будущее уже здесь!
“`
