Naukowcy odkryli, że modele GPT mają stały limit zapamiętywania

“`html

Spojrzenie na pojemność pamięci dużych modeli językowych

One of the most intriguing developments in the field of artificial intelligence has emerged from a collaborative study involving researchers from Meta, Google DeepMind, NVIDIA, and Cornell University. Probing the depths of large language models (LLMs) like GPT, they have stumbled upon a fascinating revelation: These robust models have a measurable limit to their memorization capability – precisely, about 3.6 bits per parameter.

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

The research team uncovered this limitation using a creative method: they incorporated unique data into the training set and observed how well the model could recall it. By varying the quantity and nature of the information, they identified the point at which the system’s ability to remember started faltering. The outcome – a consistent measure of 3.6 bits per parameter across different model sizes and architectures – throws light on the thin line drawn between a model’s capacity to generalize and its propensity to memorize.

This breakthrough underlines the importance of responsible data curation and model auditing, given the tension between a models’ ability to generalize data and its risk of memorization. Consequently, developers and organizations using LLMs must exercise caution about what their models could potentially remember and indirectly expose.

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.

“`