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浮之静公众号,文章摘要:作者指出,最近出现的多个开源大语言模型虽然宣称参数更少和价格更低,但其实际性能难以达到商用模型如GPT-3的水平。这是因为这些开源模型过于依赖模仿和微调,训练数据和计算资源有限,难以真正理解语言和达到强人工智能的水平。
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文章总结:作者在文章中指出,近期出现的多个开源大语言模型如Alpaca、Vicuna和GPT4ALL等模型,其实际性能难以达到商用模型如GPT-3的水平,这主要有以下几个原因: 第一,这些开源模型过于依赖模仿和微调,直接在chatGPT的输出上进行微调,而没有真正理解语言知识和展示出广泛的语言能力。这使其在专业知识与学术评测上表现不佳。 第二,这些开源模型的训练数据和计算资源有限,模型规模难以达到商用模型的水平,从而产生性能差距。LLaMA等模型仅使用公开数据训练,规模有限。 第三,这些开源模型的测试评估过于依赖对话交互,而忽视了对其广泛语言理解和生成能力的评测。这使其表面上与ChatGPT相近,但实际上差距较大。 第四,模仿模型更容易出现幻觉,这些开源模型通过模仿ChatGPT的风格来误导评估者,但实际上难以达到同等的语言理解与生成水平。 作者认为,要开发出真正强大的开源语言模型,需要避免过度依赖模仿,聚焦于建立对语言知识和推理过程的深入理解。例如Orca模型从GPT-4中学习推理过程,并在各类评测中显示出较强的语言能力。未来的开源模型需要更高质量的训练数据和计算资源,通过渐进学习不断优化,这才是开发强AI的正确路径。
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我的看法:作者在这篇文章中对当前开源大语言模型的问题进行了比较深入的剖析。我对作者的观点表示赞同,并有以下几点看法: 首先,作者指出这些开源模型过于依赖模仿,而忽视了对语言知识的真正理解,这一判断准确。开源模型要达到强人工智能的水平,必须建立对知识和逻辑的深刻理解,而不仅仅停留在表面模仿。 其次,作者提到计算资源和训练数据的限制阻碍了开源模型的发展,这一观点正确。开源领域资源相对匮乏,要开发出高性能模型需要不断优化和迭代,需要更强大的算力支持。 再次,作者指出评估体系的不完善也是开源模型发展的障碍,这一观点值得称道。开源模型的评估过于简单依赖交互效果,而忽视了广泛语言理解能力的考核。这不利于开源模型的稳定进步。 最后,我认为作者过于强调模仿模型的“幻觉”,忽视了其在推动模型开源和技术普及方面发挥的作用。虽然模仿模型难以达到商业模型的水平,但其开源特性可以最大限度地发挥人工智能的社会效用,这也是开源模型的意义所在。 总之,我认为作者对当前开源大语言模型所面临的问题与限制进行了准确的判定。但在某些方面,如对模仿模型作用的判断上还有待发展。开源模型要真正发展成为强大的人工智能,需要更好的资源与 evaluation 体系,更重要的是建立对知识与语言的深入理解,而不是停留在表面模仿。与此同时,开源模型的意义也在于最大限度地释放技术效用,这需要在发展强人工智能的同时,不断提高其可访问性与易用性。这两方面目的的兼顾,才是开源模型发展的方向。
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