大語言模型的應用、挑戰與評估

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大語言模型（LLM）已成為人工智慧領域的熱門技術，廣泛應用於醫療診斷、金融預測、文字創作等領域。然而，LLM 的發展也面臨諸多挑戰，例如模型的幻覺、偏差以及可解釋性等問題。為此，研究人員正積極探索各種解決方案，包括改進訓練資料、最佳化模型架構以及開發可解釋性技術等。同時，建立有效的評估體系也至關重要，Perplexity、GLUE、SuperGLUE 等指標被廣泛用於評估 LLM 的效能。此外，控制 LLM 輸出和文字生成技術，如 Sampling、Beam Search 等，也是當前研究的熱點。

醫療領域

在醫療領域，LLM可以用於醫學文獻的分析、疾病診斷、藥物發現等方面。例如，Med-PaLM是一個為醫學領域設計的LLM，可以對醫學文獻進行分析和生成醫學文獻的摘要。另外，BioMedLM是一個為生物醫學領域設計的LLM，可以對生物醫學文獻進行分析和生成生物醫學文獻的摘要。

LLM還可以用於醫學影像分析，例如對醫學影像進行分割、檢測和診斷等。另外，LLM還可以用於醫學資料分析，例如對電子健康記錄（EHR）進行分析和生成醫學資料的報告。

金融領域

在金融領域，LLM可以用於金融文獻的分析、風險管理、投資預測等方面。例如，BloombergGPT是一個為金融領域設計的LLM，可以對金融文獻進行分析和生成金融文獻的摘要。另外，LLM還可以用於金融資料分析，例如對股票市場資料進行分析和生成股票市場的預測。

LLM還可以用於金融風險管理，例如對信用風險、市場風險等進行分析和評估。另外，LLM還可以用於金融投資預測，例如對股票市場的趨勢進行預測和生成投資建議。

圖表翻譯：
  graph LR
    A[醫療領域] --> B[醫學文獻分析]
    A --> C[疾病診斷]
    A --> D[藥物發現]
    B --> E[Med-PaLM]
    C --> F[LLM]
    D --> G[BioMedLM]
    H[金融領域] --> I[金融文獻分析]
    H --> J[風險管理]
    H --> K[投資預測]
    I --> L[BloombergGPT]
    J --> M[LLM]
    K --> N[LLM]

內容解密：

LLM在醫療和金融領域中的應用包括醫學文獻分析、疾病診斷、藥物發現、金融文獻分析、風險管理和投資預測等。Med-PaLM和BioMedLM是為醫學領域設計的LLM，BloombergGPT是為金融領域設計的LLM。LLM可以對大規模語言資料進行訓練，學習到語言的語法、語義和上下文關係，從而實作人工智慧語言理解和生成。

人工智慧在現代產業的應用

人工智慧（AI）已經成為現代產業中的一個重要角色，其應用範圍廣泛，包括文字創作、教育、程式設計、法律等領域。

文字創作

在文字創作領域，AI可以幫助作家們加速寫作過程，克服寫作障礙，提高生產力。AI可以根據品牌的語言模式和風格，生成一致的品牌聲音，從而統一市場推廣努力。AI也可以用於生成網站和部落格文章的內容，撰寫社交媒體更新，撰寫產品描述，最佳化內容以提高搜尋引擎的可見度。

教育

在教育領域，AI可以提供個人化的學習體驗，根據學生的需求和進度，提供適合的內容和反饋。AI也可以幫助老師們評估學生的表現，提供有針對性的支援和指導。例如，Khan Academy的Khanmigo就是一個使用AI的教育平臺，提供詳細的解釋和範例，幫助學生更好地理解各種科目。

程式設計

在程式設計領域，AI可以幫助開發者們生成程式碼，根據自然語言的提示，生成程式碼片段。AI也可以幫助開發者們完成程式碼，減少錯誤，提高生產力。例如，GitHub Copilot就是一個使用AI的程式設計工具，根據自然語言的提示，生成程式碼建議。

法律

在法律領域，AI可以幫助法律專業人士完成各種任務，例如提供法律建議，理解複雜的法律檔案，分析法院案件的文字。AI也可以幫助法律專業人士識別重要的法律術語，快速評估法律情景，提高實用性。

風險和倫理考慮

在使用AI的過程中，存在著各種風險和倫理考慮，例如AI生成的內容可能存在錯誤或偏見，AI可能會無意中洩露敏感資訊，AI可能會對就業產生影響。因此，需要採取措施來評估和減少這些風險，例如確保AI的訓練資料是多樣和公平的，實施嚴格的存取控制和資料匿名化等。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[AI] --> B[文字創作]
    A --> C[教育]
    A --> D[程式設計]
    A --> E[法律]
    B --> F[品牌聲音]
    C --> G[個人化學習]
    D --> H[程式碼生成]
    E --> I[法律建議]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:4px
    style B fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:4px
    style C fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:4px
    style D fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:4px
    style E fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:4px

內容解密：

AI的應用範圍廣泛，包括文字創作、教育、程式設計、法律等領域。在文字創作領域，AI可以幫助作家們加速寫作過程，克服寫作障礙，提高生產力。在教育領域，AI可以提供個人化的學習體驗，根據學生的需求和進度，提供適合的內容和反饋。在程式設計領域，AI可以幫助開發者們生成程式碼，根據自然語言的提示，生成程式碼片段。在法律領域，AI可以幫助法律專業人士完成各種任務，例如提供法律建議，理解複雜的法律檔案，分析法院案件的文字。然而，在使用AI的過程中，存在著各種風險和倫理考慮，需要採取措施來評估和減少這些風險。

人工智慧語言模型的演進與挑戰

人工智慧語言模型近年來取得了令人矚目的進展，尤其是在自然語言處理領域。從最初的序列到序列的任務，如翻譯，到後來的編碼器-解碼器架構，如BERT，人工智慧語言模型已經展示出其在各種應用中的強大能力。

然而，人工智慧語言模型仍然存在著一些挑戰。其中一個主要的挑戰是模型的可靠性和準確性。由於人工智慧語言模型是根據大規模的資料集進行訓練的，模型可能會學習到資料集中的偏見和錯誤。這可能會導致模型產生不準確或有偏見的結果。

另一個挑戰是模型的可解釋性。由於人工智慧語言模型的複雜性，很難理解模型的決策過程和結果。這使得模型的可靠性和安全性成為了一個重要的問題。

大語言模型的應用和挑戰

大語言模型（LLM）已經被應用於各種領域，包括自然語言處理、文字生成和語言翻譯。然而，LLM也存在著一些挑戰，包括：

  • Hallucinations：LLM可能會產生不準確或無根據的結果，這被稱為Hallucinations。
  • 偏見：LLM可能會學習到資料集中的偏見和錯誤，導致模型產生有偏見的結果。
  • 可解釋性：LLM的複雜性使得模型的決策過程和結果難以理解。

解決方案和未來方向

為瞭解決上述挑戰，研究人員和開發者正在努力改進LLM的效能和可靠性。一些可能的解決方案包括：

  • 資料集的篩選和清理：篩選和清理資料集中的錯誤和偏見，可以改進LLM的準確性和可靠性。
  • 模型的設計和最佳化：最佳化LLM的架構和引數，可以改進模型的效能和可解釋性。
  • 可解釋性技術：開發可解釋性技術，可以幫助理解LLM的決策過程和結果。

未來，LLM的發展將繼續受到關注和投資。隨著LLM的進一步發展和應用，人工智慧語言模型將在各種領域中發揮越來越重要的作用。

內容解密：

上述內容主要介紹了人工智慧語言模型的演進和挑戰，包括大語言模型的應用和挑戰。同時，也提出了可能的解決方案和未來方向，包括資料集的篩選和清理、模型的設計和最佳化、可解釋性技術等。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[人工智慧語言模型] --> B[大語言模型]
    B --> C[自然語言處理]
    C --> D[文字生成]
    D --> E[語言翻譯]
    E --> F[Hallucinations]
    F --> G[偏見]
    G --> H[可解釋性]
    H --> I[資料集的篩選和清理]
    I --> J[模型的設計和最佳化]
    J --> K[可解釋性技術]

上述圖表展示了人工智慧語言模型的演進和挑戰，包括大語言模型的應用和挑戰，以及可能的解決方案和未來方向。

人工智慧模型的挑戰和解決方案

人工智慧模型，尤其是大語言模型（LLMs），在近年來取得了巨大的進步，然而，它們也面臨著一些挑戰，包括「幻覺」（hallucinations）的問題。幻覺是指人工智慧模型生成的內容不準確或完全虛構，但看起來卻很有道理。這個問題可能導致人工智慧模型散播錯誤資訊，甚至被用於惡意目的。

幻覺的風險

根據研究，近49%的受訪者認為GPT-4等模型可能被用於散播錯誤資訊。這種情況可能對社會、文化、經濟和政治領域產生深遠影響。因此，解決人工智慧模型的幻覺問題對於這些模型的倫理應用至關重要。

減少幻覺的策略

為了減少幻覺，研究人員提出了一些策略，包括調整文字生成引數、提高訓練資料品質、精心設計提示，以及使用檢索器架構。檢索器架構可以將模型的輸出錨定在特定的檔案中，提供一個根據現實的基礎。

提高LLM準確性

調整文字生成引數

引數如溫度、頻率懲罰、存在懲罰和top-p對LLM的輸出有著重要影響。降低溫度值可以使模型的輸出更可預測和可複製。頻率懲罰可以減少重複令牌的使用，而存在懲罰則鼓勵模型生成新的、之前未出現的令牌。top-p引數控制了回應的多樣性。

利用檢索器架構

檢索器架構可以透過更新模型的知識函式庫來提高LLM的準確性。當提交查詢時，相關檔案使用「檢索器」模組進行檢索，從而提高模型的回應品質。這種方法是檢索器架構的核心。

模型偏差

大語言模型也可能存在內在偏差，導致生成有偏見或攻擊性的語言。這些偏差可能源自資料、標註過程、輸入表示、模型本身和研究方法。缺乏語言多樣性的訓練資料可能導致人口統計偏差。模型可能無意中從訓練資料中學習刻板印象，產生根據種族、性別、宗教和民族的歧視性內容。

減少LLM偏差：憲法AI

憲法AI是一種框架，旨在使人工智慧模型更有益、更安全、更可信。這種方法包括訓練模型評估和調整其回應，使用一套既定的原則和有限的例子。然後，模型使用AI-驅動的方法來最佳化其效能。

總之，人工智慧模型的幻覺和偏差問題是需要關注和解決的挑戰。透過調整文字生成引數、提高訓練資料品質、使用檢索器架構和憲法AI等策略，可以減少這些問題，提高人工智慧模型的準確性和可靠性。

大語言模型的評估與指標

評估大語言模型（LLM）的效能是一項複雜的工作，需要從多個角度和層面進行考察。這涉及到選擇合適的評估指標和基準測試，以確保模型在不同任務和領域中都能夠達到最佳的效能。

目標函式和評估指標

在機器學習中，目標函式（或損失函式）是一個至關重要的數學公式，它在模型的訓練階段被應用。這個函式根據模型的引數賦予一個損失分數，並在訓練過程中不斷調整模型引數以最小化這個分數。因此，損失函式應該是可微的，並且具有平滑的形式，以便於有效的學習。

對於大語言模型，交叉熵損失是一種常用的目標函式，尤其是在因果語言建模中，模型預測一個序列中的下一個詞彙。這基本上是一個分類問題，交叉熵損失能夠很好地衡量模型預測的準確性。

評估指標則是用於衡量模型效能的工具，它們使得模型的效能可以以人們能夠理解的方式被表達出來。這些指標在訓練過程中不需要被直接納入，因此它們不一定需要是可微的。常見的評估指標包括準確率、精確率、召回率、F1分數和均方差等。對於大語言模型，評估指標可以分為兩類：

  • 內在指標（Intrinsic Metrics）：這些指標與模型的訓練目標直接相關。一個著名的內在指標是困惑度（Perplexity）。
  • 外在指標（Extrinsic Metrics）：這些指標評估模型在各種下游任務中的效能，並且不直接與訓練目標相關。流行的外在指標包括GLUE、SuperGLUE、BIG-bench、HELM和FLASK等基準測試框架。

困惑度評估指標

困惑度是一個用於評估大語言模型效能的指標，它衡量了一個語言模型預測一個特定樣本或詞彙序列（如句子）的能力。困惑度值越低，表示語言模型越有效。

大語言模型旨在模擬句子中詞彙的機率分佈，使得它們能夠生成類似人類語言的句子。困惑度衡量了模型在確定詞彙序列機率時遇到的不確定性或“困惑度”的水平。

計算困惑度的第一步是計算一個句子的機率，這通常由玄貓完成。由於較長的句子一般會導致較低的機率（由於多個小於1的因數的乘積），困惑度引入了標準化。標準化透過將機率除以玄貓的詞彙計數並計算幾何平均值，使得不同長度的句子之間可以進行有意義的比較。

困惑度範例

考慮以下範例：一個語言模型被訓練來預測句子中下一個詞彙：“A red fox.” 一個合理的LLM可能會為下一個詞彙賦予以下機率： P(“a red fox.”) = P(“a”) * P(“red” | “a”) * P(“fox” | “a red”) * P(“.” | “a red”)

這個範例展示瞭如何計算一個句子的機率，並進一步如何使用這個機率來計算困惑度。透過這種方式，可以評估語言模型預測詞彙序列的能力，並且可以比較不同模型之間的效能差異。

語言模型的Perplexity評估

語言模型（LLM）是一種人工智慧模型，旨在預測一段文字的下一個詞彙。評估語言模型的好壞可以使用Perplexity（混淆度）這個指標。Perplexity是指模型預測文字的不確定性或混淆度，越低的Perplexity表示模型越好。

Perplexity的計算

Perplexity的計算公式如下：

PP(W) = 1 / Pnorm(W)

其中，Pnorm(W)是句子的標準化機率，計算公式如下：

Pnorm(W) = P(W) ^ (1 / n)

其中，P(W)是句子的機率，n是句子中的詞彙數量。

Perplexity的意義

Perplexity的值越低，表示模型越好。這是因為Perplexity是指模型預測文字的不確定性或混淆度，越低的Perplexity表示模型越能夠準確地預測文字。

訓練語言模型的影響

如果我們進一步訓練語言模型，模型預測下一個詞彙的機率會增加。這會導致Perplexity的值降低。因此，訓練語言模型可以改善模型的效能，降低Perplexity的值。

範例計算

假設我們有一個句子「a red fox.」，其機率計算如下：

P(“a red fox.”) = 0.4 * 0.27 * 0.55 * 0.79 = 0.0469

標準化機率計算如下：

Pnorm(“a red fox.”) = P(“a red fox.”) ^ (1 / 4) = 0.465

Perplexity計算如下：

PP(“a red fox.”) = 1 / Pnorm(“a red fox.”) = 1 / 0.465 = 2.148

使用numpy計算如下：

import numpy as np

probabilities = np.array([0.4, 0.27, 0.55, 0.79])

sentence_probability = probabilities.prod()
sentence_probability_normalized = sentence_probability ** (1 / len(probabilities))

perplexity = 1 / sentence_probability_normalized

print(perplexity)  # 2.1485556947850033

如果我們進一步訓練語言模型，模型預測下一個詞彙的機率會增加，Perplexity的值會降低。因此，訓練語言模型可以改善模型的效能，降低Perplexity的值。

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[語言模型] --> B[預測詞彙]
    B --> C[計算Perplexity]
    C --> D[評估模型]
    D --> E[訓練模型]
    E --> F[改善模型]
    F --> G[降低Perplexity]

此圖表展示了語言模型的訓練過程和Perplexity的計算。語言模型預測詞彙，計算Perplexity，評估模型，訓練模型，改善模型，降低Perplexity。

自然語言理解評估平臺

評估自然語言理解（NLU）模型的能力是語言模型開發中的重要步驟。為了達到這個目的，研究人員和開發者使用多種評估平臺和基準測試。其中，GLUE、SuperGLUE和BIG-bench是三個著名的基準測試平臺，用於評估NLU模型在各個方面的效能。

GLUE基準測試

GLUE（General Language Understanding Evaluation）基準測試是一套九個不同英陳述式子理解任務的集合，分為三類：

  1. 單句任務：測試模型在識別語法正確性（CoLA）和情感極性（SST-2）方面的能力。
  2. 相似性和同義句任務：評估模型識別句子對中的同義句（MRPC和QQP）和計算句子之間的相似性得分（STS-B）的能力。
  3. 推理任務：評估模型處理句子含義和關係的能力，包括文字含義（RTE）、根據句子資訊的問題解釋（QNLI）和代詞參考解釋（WNLI）。

GLUE基準測試透過計算一個總分來評估模型的整體效能，這個總分由玄貓計算。

SuperGLUE基準測試

SuperGLUE基準測試是GLUE基準測試的進一步發展，引入了更多複雜的任務以挑戰當前的NLP方法。SuperGLUE的主要特點包括：

  1. 任務：SuperGLUE包含八個多樣的語言理解任務，包括布林問答、文字含義、核心ference解析、涉及常識推理的閱讀理解和詞義消歧。
  2. 難度：SuperGLUE達到了一個更高的複雜性水平，使其更接近真實世界的語言理解情況。
  3. 人類基線：SuperGLUE為每個指標提供了人類效能估計，有助於比較NLP模型和人類語言處理能力。
  4. 評估：NLP模型在這些任務上的效能透過一個總分來評估和量化，這個分數由玄貓計算。

BIG-bench基準測試

BIG-bench是一個全面而多樣的平臺，用於評估大語言模型（LLM）的能力。它包含204個以上的語言任務，跨越多個主題和語言，提出當前模型尚未完全解決的挑戰。BIG-bench提供兩類任務：JSON基礎任務和程式式任務。JSON任務由玄貓評估，而程式式任務使用Python評估文字生成和條件邏輯機率。

研究表明，較大的模型往往表現出更好的聚合效能，但仍未達到人類能力的水平。此外，BIG-bench基準測試為評估LLM能力提供了豐富的資源，有助於推動NLP領域的進步。

透過這些基準測試，研究人員和開發者可以更好地瞭解NLU模型的優缺點，並有針對性地改進模型，以推動自然語言理解技術的發展。

語言模型評估標準

評估語言模型的效能是一個複雜的任務，需要考慮多個方面。近年來，出現了多個評估標準，包括 BIG-bench、HELM 和 FLASK。

BIG-bench

BIG-bench 是一個動態的評估標準，持續接受新任務的提交和同行評審。它的程式碼是開源的，且可在 GitHub 上存取。BIG-bench 的特點在於其能夠評估語言模型在多個任務和領域上的效能，包括語言翻譯、問答、文字生成等。

HELM

HELM（Holistic Evaluation of Language Models）是一個全面的評估標準，旨在為語言模型提供一個統一的評估框架。HELM 包括三個主要組成部分：

  1. 廣泛覆寫和識別不完整性：HELM 評估語言模型在多個場景下的效能，包括不同任務、領域、語言和使用者中心應用。
  2. 多指標測量：HELM 使用多個指標來評估語言模型，包括準確性、校準性、魯棒性、公平性、偏差、毒性和效率。
  3. 標準化：HELM 重點標準化評估過程，使用少數示例提示來比較不同模型的效能。

FLASK

FLASK（Fine-grained Language Model Evaluation based on Alignment Skill Sets）是一個詳細的評估協定，針對大語言模型（LLMs）設計。FLASK 將評估過程分為 12 個不同的例項級別技能集，每個技能集代表模型能力的一個基本維度。這些技能集包括邏輯正確性、邏輯效率、事實性、常識理解、理解力、洞察力、完整性、元認知、可讀性、簡潔性和無害性。

控制 LLM 輸出

控制 LLM 輸出的方法包括解碼方法。解碼方法是 LLM 中的一種技術，用於為每個詞彙程式碼分配一個分數，分數越高表示該程式碼被選擇為下一個輸出的可能性越大。然而，最高機率的程式碼不總是最佳選擇。因此，需要使用不同的解碼方法來平衡「貪婪」和「探索」之間的關係。

貪婪搜尋

貪婪搜尋是一種基本的解碼方法，始終選擇最高機率的程式碼作為下一個輸出。貪婪搜尋計算效率高，但往往產生重複或次優的回應。

內容解密：

上述內容介紹了語言模型評估標準和控制 LLM 輸出的方法。語言模型評估標準包括 BIG-bench、HELM 和 FLASK，每個標準都有其特點和優勢。控制 LLM 輸出的方法包括解碼方法，例如貪婪搜尋。這些方法可以幫助提高 LLM 的效能和可靠性。

  flowchart TD
    A[語言模型評估] --> B[BIG-bench]
    A --> C[HELM]
    A --> D[FLASK]
    B --> E[動態評估]
    C --> F[全面的評估]
    D --> G[詳細的評估協定]
    E --> H[評估語言模型]
    F --> I[評估語言模型]
    G --> J[評估語言模型]

圖表翻譯：

此圖表示語言模型評估標準的關係。語言模型評估是主要目標，BIG-bench、HELM 和 FLASK 是三種不同的評估標準。每個標準都有其特點和優勢，最終目的是評估語言模型的效能。

文字生成技術：Sampling、Beam Search和引數控制

文字生成是一種複雜的任務，涉及多種技術和引數。Sampling、Beam Search和Top-K Sampling是常用的文字生成方法，每種方法都有其優缺點。

Sampling

Sampling是一種簡單的文字生成方法，涉及隨機選擇下一個詞彙。這種方法可以產生多樣化的文字，但有時可能會產生不太合理或不太連貫的文字。

Beam Search是一種更先進的解碼策略，涉及選擇前N個候選詞彙（其中N是預先定義的引數），然後根據這些詞彙生成文字。這種方法可以產生更合理和連貫的文字，但可能會比較慢。

Top-K Sampling

Top-K Sampling是一種技術，涉及限制選擇池到前K個最可能的詞彙（其中K是引數）。這種方法可以產生多樣化的文字，並確保相關性和控制輸出。

Top-p (Nucleus) Sampling

Top-p或Nucleus Sampling是一種技術，涉及從最小的詞彙群中選擇詞彙，該群的綜合機率超過指定的閾值P（其中P是引數）。這種方法可以精確控制輸出，但可能會有不確定的挑戰。

引數控制

除了解碼，還有多個引數可以調整以影響文字生成。這些引數包括溫度、停止序列、頻率和存在罰金。

從技術架構視角來看，大語言模型（LLM）在醫療、金融、法律等領域展現了巨大的應用潛力，但也面臨著幻覺、偏差等技術挑戰。文章涵蓋了LLM的演進、應用、評估指標（如Perplexity、GLUE、SuperGLUE、BIG-bench、HELM和FLASK）以及控制輸出和文字生成技術。分析LLM的架構演進，從早期的序列到序列模型到Transformer架構，可見模型複雜度和能力的提升。然而，模型的可靠性和可解釋性仍是挑戰。目前，透過資料集清理、模型最佳化、可解釋性技術以及憲法AI等方法，研究者正積極應對這些挑戰。玄貓認為，LLM技術的發展方興未艾，未來需持續關注其在不同領域的應用落地和倫理風險，並在技術創新和實際應用之間取得平衡，才能更好地發揮其 transformative 潛力。

玄貓

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。