Naukowcy odkryli, że modele GPT mają stały limit zapamiętywania

"`html

Spojrzenie na pojemność pamięci dużych modeli językowych

Jedno z najbardziej intrygujących osiągnięć w dziedzinie sztucznej inteligencji pojawiło się w wyniku wspólnego badania z udziałem naukowców z Meta, Google DeepMind, NVIDIA i Cornell University. Badając głębię dużych modeli językowych (LLM), takich jak GPT, natknęli się na fascynujące odkrycie: Te solidne modele mają mierzalny limit zdolności zapamiętywania - dokładnie około 3,6 bitów na parametr.

Dekodowanie limitu pamięci

Mówiąc prościej, 3,6 bitów na parametr daje nam namacalny wskaźnik do oceny ilości szczegółów faktycznych, które model może przechowywać podczas treningu. Patrząc na to z perspektywy, model posiadający 1 miliard parametrów miałby maksymalną zdolność zapamiętywania około 450 milionów bitów, czyli około 56 megabajtów. Po krótkim zastanowieniu limit ten wydaje się skromny, biorąc pod uwagę ogromne ilości zbiorów danych w skali Internetu, na których trenują te modele.

Rewelacja ta jest oszałamiająca i ma daleko idące implikacje zarówno dla potencjału, jak i ograniczeń systemów sztucznej inteligencji. Oznacza to, że nawet najbardziej zaawansowane systemy LLM nie są w stanie przechowywać każdego szczegółu z danych, na których są szkolone. Zamiast tego zmusza je do generalizowania, co jest krytyczną zdolnością, która skutkuje generowaniem spójnych i użytecznych odpowiedzi. Wręcz przeciwnie, wiąże się to również z podstawowym ryzykiem: mogą one, choć nieumyślnie, zapamiętywać i odtwarzać określone dane, budząc poważne obawy dotyczące prywatności i wycieku danych.

Równowaga między uogólnieniem a prywatnością

Zespół badawczy odkrył to ograniczenie przy użyciu kreatywnej metody: włączyli unikalne dane do zestawu treningowego i obserwowali, jak dobrze model może je przywołać. Zmieniając ilość i charakter informacji, zidentyfikowali punkt, w którym zdolność systemu do zapamiętywania zaczęła słabnąć. Wynik - spójna miara 3,6 bitów na parametr w różnych rozmiarach i architekturach modelu - rzuca światło na cienką linię wyznaczoną między zdolnością modelu do uogólniania a jego skłonnością do zapamiętywania.

Przełom ten podkreśla znaczenie odpowiedzialnego zarządzania danymi i audytu modeli, biorąc pod uwagę napięcie między zdolnością modeli do uogólniania danych a ryzykiem ich zapamiętywania. W związku z tym deweloperzy i organizacje korzystające z LLM muszą zachować ostrożność co do tego, co ich modele mogą potencjalnie zapamiętać i pośrednio ujawnić.

W miarę jak LLM ewoluują, stając się coraz większe i bardziej złożone, zrozumienie ich wewnętrznego działania staje się coraz bardziej kluczowe. Tego rodzaju zrozumienie nie tylko odkrywa funkcjonalność tych modeli, ale także ułatwia tworzenie bezpiecznych i wydajnych systemów sztucznej inteligencji. Określając ilościowo zapamiętywanie, zbliżamy się do opracowania bardziej przejrzystej i odpowiedzialnej sztucznej inteligencji.

Więcej szczegółowych wniosków i implikacji z tego badania można znaleźć w oryginalnym artykule zamieszczonym na VentureBeat: Ile informacji naprawdę zapamiętują studenci LLM? Teraz już wiemy.

“`