Британская ИИ-лаборатория DeepMind разработала большую языковую модель Gopher, содержащую 280 млрд параметров. По словам исследователей, чем крупнее модель, тем точнее она работает.
Today we’re releasing three new papers on large language models. This work offers a foundation for our future language research, especially in areas that will have a bearing on how models are evaluated and deployed: https://t.co/TV05K4zptv 1/ pic.twitter.com/SyWb8qIDk0
— DeepMind (@DeepMind) December 8, 2021
Ученые с помощью собственного исследования подтвердили гипотезу, что от размера языковой модели зависит точность ее работы. В результате увеличения количества параметров производительность Gopher повысилась в наиболее распространенных эталонных тестах, таких как анализ настроений и обобщение.
«Один из ключевых выводов статьи заключается в том, что прогресс и возможности больших языковых моделей все еще увеличиваются. Это не та область, которая вышла на плато», — сообщил исследователь DeepMind Джек Рэй.
Однако ученые выявили ряд недостатков у данного подхода. По словам Рэя, существует множество вариантов, когда модель может выйти из строя:
«Некоторые из этих способов связаны с тем, что модель просто недостаточно хорошо понимает то, что она читает».
Рэй считает, что проблему непонимания контекста можно решить увеличением количества обучающих данных и масштабированием моделей.
Он добавил, что есть и другие проблемы, такие как укрепление стереотипных предубеждений, распространение дезинформации или токсичная лексика. В DeepMind считают, что масштабирование не поможет устранить эти недостатки.
«В этих случаях языковые модели потребуют “дополнительных процедур обучения”, таких как отзывы пользователей-людей», — отметил Рэй.
О том, появится ли Gopher в открытом доступе, неизвестно. В DeepMind намерены продолжить изучение языковых моделей, чтобы сделать приложения с искусственным интеллектом безопасными и прозрачными.
Напомним, в октябре Microsoft и Nvidia представили языковую модель Megatron с 530 млрд параметров.
В августе израильский стартап разработал доступную альтернативу GPT-3. Самая большая версия модели содержит 178 млрд параметров.
В январе исследователи из команды Google Brain представили языковую модель с 1 трлн параметров.
Источник: Источник
