Περίληψη άρθρου:
Το άρθρο πραγματεύεται τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLM) και τους περιορισμούς τους στην κατανόηση του πλαισίου, ιδίως του κοινωνικού πλαισίου. Ενώ τα LLM μπορούν να κατανοήσουν μεγαλύτερα έγγραφα από ποτέ, δεν έχουν την ικανότητα να αντιλαμβάνονται λεπτές αποχρώσεις όπως ο σαρκασμός, η ειρωνεία κλπ. Το άρθρο μιλά επίσης για το φαινόμενο της "μάθησης εντός πλαισίου" που επιτρέπει στα LLM να παράγουν αληθοφανή αποτελέσματα για μια δεδομένη είσοδο χωρίς να απαιτείται εξειδικευμένη εκπαίδευση. Ωστόσο, τα LLM εξακολουθούν να δυσκολεύονται με τη δημιουργία συνεκτικών μοντέλων του κόσμου και μπορούν να παραληρούν γεγονότα και να ισχυρίζονται ανακρίβειες. Το άρθρο προειδοποιεί επίσης κατά της βιαστικής ανάπτυξης των LLM χωρίς να αντιμετωπιστούν αυτά τα ζητήματα. Παρά τους περιορισμούς τους, τα LLMs έχουν τη δυνατότητα να αυτοματοποιήσουν τις βαρετές εργασίες και να απελευθερώσουν ανθρώπους για πιο σημαντικά καθήκοντα.

Κύρια σημεία του άρθρου:

• Τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLM) είναι ικανά να συλλογίζονται για μεγαλύτερα έγγραφα και κομμάτια κειμένου ευρύτερα από ποτέ.
• Τα LLM δεν είναι ακόμη σε θέση να κατανοήσουν τις πολυπλοκότητες του πλαισίου, όπως το κοινωνικό πλαίσιο, το χρονικό πλαίσιο και η μάθηση εντός πλαισίου.
• Τα LLM τείνουν να παραληρούν γεγονότα και να ισχυρίζονται με αυτοπεποίθηση ανακρίβειες, γεγονός που περιορίζει τη χρησιμότητά τους για εφαρμογές όπου η ακρίβεια των γεγονότων είναι κρίσιμη.
• Ο ρυθμός προόδου από το GPT-2 στο GPT-3 στο GPT-4 ήταν ιλιγγιώδης, αλλά εξακολουθούν να υπάρχουν ζητήματα πραγματολογίας και συνοχής που πρέπει να αντιμετωπιστούν προτού αυτά τα μοντέλα να μπορούν να αναπτυχθούν αξιόπιστα.
• Τα LLM μπορούν να χρησιμοποιηθούν για να απελευθερώσουν την κοινωνία από πολλά δυσάρεστα καθήκοντα, δουλειές ή αγγαρείες που ήταν δύσκολο να αυτοματοποιηθούν.

Αναλυτικά το άρθρο:
Ο επιστήμονας του MIT CSAIL Jacob Andreas συζητά την έρευνα για την επεξεργασία της φυσικής γλώσσας, συμπεριλαμβανομένων των σύγχρονων μοντέλων μηχανικής μάθησης και των δυνατοτήτων της γλώσσας να ενισχύσει άλλες μορφές τεχνητής νοημοσύνης. Ενώ τα τρέχοντα μοντέλα μπορούν να συλλογιστούν σχετικά με τα γλωσσικά συμφραζόμενα, δεν είναι ακόμη σε θέση να κατανοήσουν τα ευρύτερα κοινωνικά και χρονικά συμφραζόμενα που χρησιμοποιούν οι άνθρωποι για να επικοινωνήσουν. Ο Andreas υπογραμμίζει επίσης το φαινόμενο της μάθησης εντός πλαισίου, όπου ένα μεγάλο γλωσσικό μοντέλο μπορεί να παράγει αληθοφανείς εξόδους για μια συγκεκριμένη εργασία χωρίς να απαιτείται νέα εκπαίδευση.

Τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα συχνά παραληρούν γεγονότα και ισχυρίζονται με βεβαιότητα ανακρίβειες, γεγονός που περιορίζει τη χρησιμότητά τους για εφαρμογές όπου η ακρίβεια των γεγονότων είναι κρίσιμη. Οι λόγοι γι' αυτό είναι εν μέρει ακόμη ασαφείς, αλλά μπορεί να οφείλονται στους αρχιτεκτονικούς περιορισμούς της αρχιτεκτονικής του μετασχηματιστή και των δεδομένων εκπαίδευσης στα οποία βασίζονται αυτά τα μοντέλα. Ενώ τα τρέχοντα γλωσσικά μοντέλα δυσκολεύονται με τη συλλογιστική και τα πολύπλοκα συμπεράσματα, υπάρχουν περιθώρια βελτίωσης. Οι ερευνητές εργάζονται για την ανάπτυξη καλύτερων μοντέλων που μπορούν να αναπαραστήσουν με ακρίβεια τα γεγονότα και την κατάσταση του κόσμου. Ενώ εξακολουθούν να υπάρχουν περιορισμοί στα τρέχοντα γλωσσικά μοντέλα, δεν πρόκειται για θεμελιώδη περιορισμό των νευρωνικών γλωσσικών μοντέλων ή γενικότερα των γλωσσικών μοντέλων γενικότερα.

Ο ρυθμός προόδου από την GPT-2 στην GPT-3 στην GPT-4 ήταν ιλιγγιώδης και η πορεία μπορεί να συνεχίσει να είναι εκθετική μακροπρόθεσμα. Ωστόσο, βραχυπρόθεσμα, υπάρχουν ανησυχίες σχετικά με την ειλικρίνεια και τη συνοχή των μοντέλων, καθώς μπορεί να παράγουν λανθασμένα γεγονότα ή κώδικα με σφάλματα που είναι δύσκολο να εντοπιστούν από τον άνθρωπο. Η βιαστική ανάπτυξη αυτών των εργαλείων μπορεί να οδηγήσει σε έναν κόσμο όπου όλα είναι χειρότερα, αλλά είναι δύσκολο να ελεγχθούν αξιόπιστα οι έξοδοι των μοντέλων. Παρά τα ζητήματα αυτά, υπάρχουν πολλές δυνατότητες για τα εργαλεία αυτά να απαλλάξουν την κοινωνία από δυσάρεστα καθήκοντα και αγγαρεία. Οι περιοριστικοί παράγοντες όσον αφορά την κλίμακα, τον υπολογισμό, τα δεδομένα ή την αρχιτεκτονική μπορούν να ξεπεραστούν με χρόνο και προσπάθεια.

Πηγή: 3 Questions: Jacob Andreas on large language models