用“知道一切”的模型挑战极限

在数字时代,人工智能取得了巨大的进步,其中包括了令人瞩目的语言模型(LLM)。这些模型能够像人类一样处理和生成文本,为我们的生活和工作带来了巨大的便利。然而,随着越来越多的LLM涌现,我们不禁要问:它们究竟有多厉害?它们是否真的“知道一切”?

开篇故事

故事发生在一个寒冷的冬夜,当时全世界都在关注一位亿万富翁的Twitter用户名问题。这位亿万富翁,没有人不知道,他就是特斯拉SpaceX的创始人,伟大的创新家埃隆·马斯克。一天,他的Twitter用户名陷入了一场名副其实的风暴,引发了全球范围内的关注。

哪家强?

我们为了测试各种不同类型的LLM,选择了来自市场上四大主要类别的模型。这些模型各有特点,大小各异,用途各异。接下来,我们将对它们进行一一介绍。

  1. Bloom - 176B大小,用于受限制的应用领域,具有责任AI(OpenRail)的预训练代码和推理代码。
  2. Bloomz - 176B大小,用于受限制的应用领域,具有责任AI(OpenRail)的推理和微调代码。
  3. Cerebras-GPT - 111M-13B大小,用于商业用途,具有Apache 2.0许可证的推理代码。
  4. ChatGPT (gpt-3.5-turbo) - 问号,付费API,具有公共网络API。
  5. Dolly-V2 - 3/7/12B大小,用于商业用途,具有Apache License 2.0的推理和微调代码。
  6. Flan-t5 - 60M-11B大小,用于商业用途,具有Apache License 2.0的推理和微调代码。
  7. Flan-UL2 - 20B大小,用于商业用途,具有Apache License 2.0的推理代码。
  8. GPT-3 - 175B大小,付费API,具有公共网络API。
  9. GPT-4 - 问号,付费API,具有公共网络API。
  10. GPT-J - 6B大小,用于商业用途,具有Apache License 2.0的预训练和推理代码。
  11. GPT4All-J - 6B大小,用于商业用途,具有Apache License 2.0的推理和微调代码。
  12. GPT-NEOX - 20B大小,用于商业用途,具有Apache License 2.0的预训练和推理代码。
  13. LLaMA - 7/13/33/65B大小,用于非商业研究,具有GPL 3.0许可证的推理代码。
  14. Lit-LLaMA - 7/13/33/65B大小,用于非商业研究,具有Apache License 2.0的预训练和推理代码。
  15. Lit-LLaMA + Alpaca - 7B大小,用于非商业研究,具有Apache License 2.0的推理和微调代码。
  16. OPT - 125M-66B大小,用于非商业研究,具有MIT许可证的预训练和推理代码。
  17. OPT-ILM - 30B大小,用于非商业研究,具有MIT许可证的预训练和推理代码。
  18. Pythia - 70M-12B大小,用于商业用途,具有Apache License 2.0的预训练和推理代码。
  19. t5 - 11B大小,用于商业用途,具有Apache License 2.0的预训练和推理代码。
  20. UL2 - 20B大小,用于商业用途,具有Apache License 2.0的推理代码。

这些模型都是基于Transformer设计的,但它们都有自己的特殊之处。它们可能调整模型的结构,修改参数,切换编码器-解码器风格,甚至对基础模型进行微调。现在,让我们进一步探讨这些模型的能力。

极限挑战:埃隆·马斯克的Twitter问题

为了测试LLMs的极限,我们决定向它们提出一些关于埃隆·马斯克最近的Twitter用户名问题的问题。这个事件成为了我们的模板,我们向LLMs提出了各种问题,看看它们是否能够像人类一样思考,并生成准确、相关的回答。下面是我们的一些问题示例:

  1. 埃隆·马斯克的Twitter用户名在最近发生了什么问题?
  2. 问题的起因是什么?
  3. 媒体是如何报道这一事件的?
  4. 埃隆·马斯克的粉丝和反对者对此有何反应?
  5. 这个事件对特斯拉和SpaceX的股价有何影响?

我们将这些问题放入一个模板中,并将模板传递给LLM,以生成问题的答案。这是一个有趣的挑战,因为这些模型没有经历过这一事件的培训,需要依靠其预训练的知识和文本生成能力来回答问题。

结果如何?

在我们的测试中,各个LLM表现出了不同的水平。一些模型生成了令人印象深刻的答案,准确地解释了事件的起因和影响。然而,也有一些模型生成了相对较模糊的答案,难以理解或与问题不相关。

值得注意的是,商业用途的LLM似乎表现更好,可能是因为它们经过了更多的微调和优化,而非商业用途的研究模型在这方面稍显逊色。

此外,我们还发现,LLM的大小和性能之间存在一定的关联。较大的模型通常能够生成更准确和详细的答案,但也需要更多的计算资源和时间。

结论

总的来说,LLMs在回答我们提出的关于埃隆·马斯克Twitter用户名问题的问题时表现出了令人印象深刻的能力。尽管它们没有经历过这一事件的培训,但它们仍然能够提供有关事件的详细信息和见解。

然而,需要注意的是,LLMs并不是完美的,它们的性能会因模型的大小、用途和微调程度而有所不同。因此,在使用LLMs时,我们需要谨慎选择适合特定任务的模型,并考虑其性能和资源需求。

不管怎样,LLMs的崛起无疑为我们的数字世界带来了巨大的变革,它们的潜力和应用领域仍然有待进一步探索和发展。

本文由作者 王大神 原创发布于 大神网的AI博客。

转载请注明作者:王大神

原文出处:用“知道一切”的模型挑战极限

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