大模型能力邊界量化基準：引領大模型領域新風向
隨著人工智能技術的飛速發(fā)展，大型語言模型（LLM）在自然語言處理領域的應用越來越廣泛。然而，由于對大型模型能力邊界的定量刻畫不足，導致在實際應用中經常出現“高射炮打蚊子”的現象，極大地限制了LLM的應用范圍和效果。在此背景下，中國聯(lián)通的研究團隊借鑒動物智能演化的規(guī)律，首次提出了大模型能力邊界量化基準，為LLM的應用選型提供了理論和經驗指導。
一、動物智能演化的啟示
動物智能的發(fā)展與腦神經元的數量和腦容量密切相關。同樣，在大型語言模型的研究中，參數量和模型能力之間的關系也十分密切。然而，這并不意味著參數量越大，模型能力就越強。不同智力水平的動物擅長的任務種類和難度各不相同，即使是腦容量較小如烏鴉的動物，也能完成一些復雜的任務。因此，對大型語言模型參數量和能力的定量刻畫至關重要。
二、構建大模型能力評估基準
中國聯(lián)通的研究團隊從實際應用場景維度出發(fā)，對大型語言模型的主要能力進行歸納、梳理和總結，建立了應用驅動的大語言模型能力評估基準。該評估基準包括文本生成、理解、關鍵信息抽取、邏輯推理、任務規(guī)劃等五大類能力，細分為27個子能力。為了確保評估的公正性和準確性，團隊還設計了一系列評測任務和評估數據集，所有數據均由專家團隊人工編寫。
三、量化主流大模型能力邊界
為了量化主流大模型的能力邊界，研究團隊采用了專家評估和基于大模型的自動化評估方法。通過對同一家族8個不同規(guī)模的模型進行測試和評估，團隊得到了不同參數量模型在各種任務上的可靠的評估結果。根據評測結果，參數量越大，模型在復雜任務上的表現越好。
四、依據能力要求確定模型參數量
依據大型語言模型能力邊界測評結果，團隊提出了一種簡單可行的模型參數量選擇方法。針對不同任務，任務難度越高要求參數越大；針對同一任務，參數越大模型性能越好。具體來說，依據某項任務對模型性能的底線要求來選擇相應參數規(guī)模的模型。這樣一來，用戶在選擇使用大型模型時，無需深入了解其原理和細節(jié)，降低了門檻，促進了大型模型的普惠化。
五、探索設計模型選型使用“說明書”
中國聯(lián)通基于上述評估基準，打造了評估工具，量化了一系列基礎大模型的能力邊界。同時，團隊還通過實踐探索出“模型參數量-能力-場景”的關聯(lián)關系，并將其集成到元景MaaS平臺，為開發(fā)者提供選模型指引。這一舉措無疑將推動大型模型領域的進步，引領新的風向。
總結來說，中國聯(lián)通提出的量化基準為大型語言模型的選型和使用提供了科學的依據和方法，有效避免了“高射炮打蚊子”的現象。這一創(chuàng)新成果將引領大模型領域邁向新的臺階，為人工智能技術的發(fā)展注入新的活力。
（免責聲明：本網站內容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網站出現的信息，均僅供參考。本網站將盡力確保所提供信息的準確性及可靠性，但不保證有關資料的準確性及可靠性，讀者在使用前請進一步核實，并對任何自主決定的行為負責。本網站對有關資料所引致的錯誤、不確或遺漏，概不負任何法律責任。
任何單位或個人認為本網站中的網頁或鏈接內容可能涉嫌侵犯其知識產權或存在不實內容時，應及時向本網站提出書面權利通知或不實情況說明，并提供身份證明、權屬證明及詳細侵權或不實情況證明。本網站在收到上述法律文件后，將會依法盡快聯(lián)系相關文章源頭核實，溝通刪除相關內容或斷開相關鏈接。 ）
