Оценка надежности и производительности крупных языковых моделей в пяти ключевых областях человеческого познания.

 ReliabilityBench: Measuring the Unpredictable Performance of Shaped-Up Large Language Models Across Five Key Domains of Human Cognition


Оценка надежности крупных языковых моделей (LLMs) в контексте исследования

Практические решения и ценность

Исследование оценивает надежность крупных языковых моделей (LLMs), таких как GPT, LLaMA и BLOOM, широко используемых в различных областях, включая образование, медицину, науку и администрирование. Понимание их ограничений и потенциальных проблем становится ключевым по мере распространения использования этих моделей. Увеличение размера и сложности этих моделей не всегда приводит к улучшению надежности. Вместо этого производительность может снижаться для кажущихся простых задач, что приводит к вводящим в заблуждение результатам, которые могут остаться незамеченными человеческими супервайзерами. Это указывает на необходимость более тщательного изучения надежности LLM за пределами традиционных метрик производительности.

Центральная проблема

Основная проблема, исследуемая в исследовании, заключается в том, что увеличение масштаба LLM делает их более мощными, но также вводит неожиданные поведенческие шаблоны. Эти модели могут становиться менее стабильными и производить ошибочные результаты, которые на первый взгляд кажутся правдоподобными. Это происходит из-за использования настройки на инструкции, обратной связи от людей и обучения с подкреплением для улучшения их производительности. Несмотря на эти достижения, LLM имеют проблемы с поддержанием надежности на различных по сложности задачах, что вызывает опасения относительно их надежности и пригодности для приложений, где важны точность и предсказуемость.

Существующие методологии

Существующие методы для решения этих проблем надежности включают увеличение масштаба моделей, что включает увеличение параметров, данных для обучения и вычислительных ресурсов. Например, размер моделей GPT-3 варьируется от 350 миллионов до 175 миллиардов параметров, в то время как модели LLaMA варьируются от 6,7 миллиарда до 70 миллиардов. Хотя увеличение масштаба привело к улучшениям в обработке сложных запросов, оно также вызвало сбои в более простых случаях, которые пользователи ожидали бы, что будут легко управляемыми. А также формирование моделей с использованием таких техник, как обучение с подкреплением от обратной связи человека, показало разнообразные результаты, часто приводя к моделям, которые генерируют правдоподобные, но неверные ответы вместо простого избегания вопроса.

Результаты исследования

Исследование показывает, что стратегии увеличения масштаба и формирования улучшают производительность LLM на сложных вопросах, но часто ухудшают надежность для более простых. Например, модели, такие как GPT-4 и LLaMA-2, которые отлично справляются с ответами на сложные научные вопросы, все равно допускают базовые ошибки в простых арифметических или перестановочных задачах. Кроме того, производительность LLaMA-2 на вопросах географических знаний, измеряемых с использованием бенчмарка местоположений, указала на высокую чувствительность к небольшим изменениям в формулировке запроса. В результате модели демонстрировали значительную точность для известных городов, но испытывали затруднения при работе с менее популярными местами, что привело к уровню ошибок в 91,7% для городов, не входящих в топ-10% по населению.

Заключение

Исследование подчеркивает необходимость сдвига парадигмы в проектировании и разработке LLM. Предложенная методология оценки ReliabilityBench переходит от общих показателей производительности к более тонкой оценке поведения модели на основе уровней сложности для человека. Этот подход позволяет характеризовать надежность модели, открывая путь для будущих исследований, сосредоточенных на обеспечении последовательной производительности на всех уровнях сложности. Результаты показывают, что несмотря на достижения, LLM пока не достигли уровня надежности, соответствующего ожиданиям людей, что делает их подверженными неожиданным сбоям, которые необходимо решать с помощью улучшенных стратегий обучения и оценки.



Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Многоходовое Внимание: Революция в Понимании Языковых Моделей

    Введение в механизмы внимания в языковых моделях Языковые модели (LLMs) активно используют механизмы внимания для эффективного извлечения контекстной информации. Однако традиционные методы внимания ограничены однотокеновым вниманием, что может затруднять понимание сложных языковых зависимостей.…

  • Amazon Nova Act: Революция в автоматизации веб-задач

    Введение в Amazon Nova Act Amazon представил революционную модель ИИ под названием Nova Act, предназначенную для автоматизации различных веб-задач. Этот ИИ-агент может автоматизировать процессы, такие как заполнение форм, навигация по интерфейсу и управление…

  • Руководство для начинающих по терминалу и командной строке: основные команды и советы

    Практические бизнес-решения с использованием Terminal/Command Prompt Введение Terminal и Command Prompt – это мощные инструменты для взаимодействия с компьютерами, которые могут значительно повысить производительность и эффективность в бизнесе. Преимущества использования Terminal/Command Prompt Эффективная…

  • Гибридная система вознаграждений ByteDance: улучшение RLHF с помощью RTV и GenRM

    Введение в Гибридную Систему Наград в ИИ Недавнее исследование от ByteDance представляет значительное достижение в области искусственного интеллекта через гибридную систему наград. Эта система объединяет Проверяющие Задачи Размышления (RTV) и Генеративную Модель Наград…

  • Революционная платформа AI для интеграции рассуждений и поиска

    Введение в ReSearch: Прогрессивная AI-структура Обзор ReSearch ReSearch представляет собой продвинутую структуру, которая обучает большие языковые модели (LLM) комбинировать рассуждения с поиском с помощью обучения с подкреплением, устраняя необходимость в контролируемых данных для…

  • Использование Git и Git Bash: Руководство для бизнеса

    Бизнес-преобразование с помощью Git и искусственного интеллекта Введение Использование Git и Git Bash может значительно улучшить управление проектами. Эти инструменты позволяют командам отслеживать изменения кода и эффективно сотрудничать, что значительно повышает производительность бизнеса.…

  • Создание инструмента для анализа рентгеновских снимков с открытым исходным кодом

    Создание инструмента для оценки рентгеновских снимков с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Создание прототипа инструмента для оценки рентгеновских снимков может значительно улучшить процессы диагностики и повысить качество обслуживания клиентов в медицинских учреждениях. Использование…

  • Увеличение разнообразия креативного письма с помощью DPO и ORPO в ИИ моделях

    Улучшение креативного письма с помощью ИИ: Практические решения для бизнеса Понимание проблемы креативного письма в ИИ Креативное письмо требует разнообразия и воображения, что представляет собой уникальную задачу для систем искусственного интеллекта (ИИ). В…

  • Оценка юридических ответов на соответствие GDPR с помощью платформы Atla

    Оценка юридических ответов для соблюдения GDPR с помощью платформы Atla Обзор Данный гид описывает практический подход к оценке качества юридических ответов, сгенерированных языковыми моделями, с использованием платформы Atla и Python SDK. Наша цель…

  • VideoMind: Прорыв в понимании видео с помощью ИИ

    Видеоминд: Применение AI для понимания видео Видеоминд представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта, особенно в понимании видео. Этот инновационный подход решает уникальные задачи анализа видеоконтента. Понимание задач видеоконтента Видеоматериалы более сложны…

  • Hostinger Horizons: Создавайте веб-приложения без кода с помощью ИИ

    Практические бизнес-решения с использованием Hostinger Horizons Hostinger Horizons предлагает уникальные возможности для бизнеса благодаря своей платформе без кода, которая упрощает создание веб-приложений. Вот как это может улучшить бизнес и реальную жизнь: Преимущества использования…

  • Hunyuan-T1: Революция в Искусственном Интеллекте для Бизнеса

    Практические бизнес-решения Преобразование рабочих процессов Искусственный интеллект может значительно улучшить бизнес-операции. Вот практические шаги, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности. 2. Улучшите взаимодействие с…

  • FFN Fusion от NVIDIA: Революция в эффективности больших языковых моделей

    Введение в большие языковые модели Большие языковые модели (LLMs) становятся все более важными в различных секторах, обеспечивая работу приложений, таких как генерация естественного языка и разговорные агенты. Однако с увеличением размера и сложности…

  • UI-R1: Улучшение предсказания действий GUI с помощью обучения с подкреплением

    UI-R1 Framework: Улучшение предсказания действий GUI с помощью ИИ Обзор проблемы Традиционный метод обучения больших языковых моделей (LLMs) и агентов графического пользовательского интерфейса (GUI) требует больших объемов размеченных данных, что приводит к длительным…

  • Эффективное Масштабирование Времени Вывода для Бизнеса

    Оптимизация времени вывода для потоковых моделей: практические бизнес-решения Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта сместили акцент с увеличения размера модели и объема обучающих данных на повышение эффективности вычислений во время вывода. Эта…

  • Устойчивое развитие AI для временных рядов с помощью синтетических данных: инновационный подход Salesforce

    Возможности ИИ для анализа временных рядов с использованием синтетических данных Анализ временных рядов имеет огромное значение для бизнеса, но он сталкивается с проблемами доступности и качества данных. Использование синтетических данных может решить эти…

  • Руководство по решению уравнения Бюргера 1D с помощью PINNs в PyTorch

    Практическое руководство по преобразованию бизнеса с помощью ИИ Это руководство демонстрирует, как использовать физически обоснованные нейронные сети (PINNs) для решения уравнения Бургенса и как такие технологии могут улучшить бизнес-процессы и реальную жизнь. Шаги…

  • Открытие OpenVLThinker-7B: Новый уровень визуального мышления для бизнеса

    Улучшение визуального мышления с OpenVLThinker-7B Понимание проблемы Модели, объединяющие обработку языка и интерпретацию изображений, испытывают трудности с многошаговым мышлением. Это создает проблемы в таких задачах, как понимание графиков и решение визуальных математических задач.…