A Survey on Large Language Models with some Insights on their Capabilities and Limitations
https://arxiv.org/abs/2501.04040
人工智能的快速发展,特别是基于 transformer 架构构建的大型语言模型(LLMs)的发展,重新定义了自然语言处理的能力。这些模型现已在各种语言相关任务中表现出色,例如文本生成、问答、翻译和总结,经常表现出接近人类理解的水平。更为引人注目的是,LLMs 展现出了超出其核心功能的潜在能力,在常识推理、代码生成和算术等任务中也表现出优异的效果。
本文综述了驱动这些能力的基础组件、扩展机制和架构策略。我们重点分析了 GPT 和 LLaMA 等模型,探讨了指数级数据和计算增长对 LLM 性能的影响,同时也讨论了扩展所带来的权衡。我们还审视了 LLM 在医疗、金融、教育和法律等领域的应用,突显其适应性和解决特定领域挑战的潜力。
本文核心探讨了 LLM 如何在不同任务中实现泛化、展现规划和推理能力,以及这些潜在能力是否可以系统地引出或增强。特别地,我们提供了对 LLM 中的思维链(CoT)和思维计划(PoT)能力的一些见解,聚焦于预训练数据如何影响这些能力的出现。此外,我们探讨了整合外部系统的 LLM 模块化框架,使 LLM 能够处理复杂的动态任务。通过分析这些因素,本文旨在促进关于 LLM 能力和局限性的持续讨论,推动其在新颖且日益复杂的环境中的负责任发展和应用。
近年来,人工智能领域经历了非凡的变革,主要受到基于Transformer架构的大型语言模型(LLMs)发展的推动。这些模型,例如OpenAI的GPT系列和Meta的LLaMA,彻底改变了我们处理自然语言处理任务的方式,实现了曾经被认为不可达到的理解、学习和生成的水平。它们在文本生成、问答、语言翻译和摘要等各种任务中表现出色,展示了应对复杂语言挑战的潜力。令人惊讶的是,这些模型还显示出超越其主要任务——文本生成的某些能力,如常识推理、代码生成、算术运算以及其他各个领域的复杂任务。
驱动LLMs发展的几个关键因素中,最值得注意的是可用数据和计算资源的指数级增长。一方面,社交媒体平台、数字图书馆和其他来源提供了大量的文本和多媒体信息,使得LLMs能够在广泛且多样的数据集上进行训练。另一方面,强大的GPU、TPU及分布式计算框架的可用性使得训练拥有数十亿甚至数万亿参数的模型成为可能。这两方面因素共同使得LLMs能够捕捉到细微的语言模式、文化背景和领域特定知识,增强了它们生成连贯、上下文适当且高度多样化输出的能力。
然而,随着其复杂性和能力的增加,这些模型也引入了新的挑战,并提出了关于其适用性、局限性和未来发展潜力的关键问题。围绕其伦理使用及长期影响的问题不仅在AI领域内,而且在我们的生活中也成为了讨论的中心。研究人员和实践者在继续探索LLMs变革性可能性的同时,解决这些问题至关重要。
本文的目标有两个。
首先,我们旨在提供LLMs及其应用的深入调查,从其发展的基础概述、预训练策略和架构变体开始。这包括考察从早期语言模型到复杂LLMs架构的发展,例如BERT、GPT和Llama。特别是,我们探讨了规模法则的概念,这对于理解LLMs的规模和复杂性如何对其性能和能力做出贡献,以及构建越来越大和更强大的模型所伴随的权衡和挑战是至关重要的。我们还将研究其在各个领域的应用,例如医疗、金融、教育、法律和科学研究。每个领域都为LLMs提出了独特的挑战和机会,突显了这些模型的多样性和适应性。例如,在医疗领域,LLMs在辅助临床决策方面显示出了前景,而在金融领域,它们被用于情感分析和市场预测等任务。
本文的第二个目标是深入探讨一些使LLMs能够执行以前被认为不可能的任务的机制。特别是,我们将尝试回答一些基本问题。这些模型是如何学习和在任务和领域之间泛化的?这些新兴能力是什么,如何能够被引出?哪些因素促成了它们的发展(例如,模型规模、数据、架构)?这些模型的固有局限性是什么,我们该如何解决这些问题?
因此,本工作的核心动机是调查LLMs的当前能力和界限,重点是它们在泛化、规划和自主执行任务的能力。
以下是论文按结构组织的摘要。
第2节介绍了LLMs,从早期统计语言模型的发展追溯到现代基于Transformer的架构。它强调了规模法则在LLMs发展中的重要作用,即增加模型规模、数据量和计算资源,可显著提高在广泛语言任务上的性能。该部分还介绍了BERT、T5、GPT系列和LLaMA等著名的LLMs家族,突显了它们独特的架构、优势和对自然语言处理进步的贡献。此外,它还强调了LLMs在各个领域的变革性影响,包括医疗、金融、教育、法律和科学研究。
第3节聚焦于LLMs的基本构建模块,涵盖数据预处理技术、预训练方法和模型适应策略。它探讨了包括无监督、监督和半监督学习在内的各种预训练方法,强调了它们对模型性能和适应性的影响。该部分还审视了LLMs训练中使用的不同数据源,将其分类为常规数据(如网页、书籍和会话文本)、专业数据(如科学文献和代码)以及广泛使用的数据集(如维基百科、BookCorpus和CommonCrawl)。它详细描述了关键的数据预处理步骤,如质量过滤、数据清理、去重和分词,以及这些步骤在为LLMs有效训练准备数据中的作用。此外,它还讨论了模型适应技术,如指令调优和对齐调优,这些技术通过微调模型以适应特定任务并使其行为符合预期的人类价值。关键的是,该部分还全面分析了Transformer架构,这是现代LLMs的主流框架,详细介绍了其组件(编码器、解码器、自注意力机制)、归一化方法、激活函数、位置嵌入和优化策略。
第4节讨论了有效利用LLMs的策略和技术,强调了上下文学习(ICL)、思维链提示(CoT)和规划能力。它解释了ICL作为一种独特的提示技术,赋予LLMs从提示中呈现的示例中学习,从而能够在不需要显式梯度更新的情况下处理新任务。它详述了各种ICL策略,如示例设计、提示工程和适当评分函数的选择,并探讨了影响ICL性能的因素。随后,它介绍了CoT提示作为增强LLMs推理能力的强大方法。这涉及在提示中整合中间推理步骤,引导模型采用结构化的思维过程,这对于需要逻辑推导、问题解决和数学计算的任务特别有利。最后,该部分探讨了LLMs的规划能力,重点是基于提示的规划。这种技术涉及将复杂任务分解为可管理的子任务并生成执行计划。不同的规划方法,包括基于文本和程序的方法,都进行了讨论,并强调了反馈和计划改进机制在成功执行计划中的关键作用。
第5节调查了LLMs中CoT能力的起源,探讨了预训练数据中代码的存在可能促成这些推理能力新兴能力的假设。为此,它呈现了使用LMStudio软件在HuggingFace平台上对公开可用的Llama家族模型进行的实验获得的实证证据。该分析聚焦于这些模型在源自GSM8k和gsm-hard数据集的推理任务上的表现,评估了它们在使用CoT和思维程序(PoT)方法的能力。
最后,第6节总结了论文的关键点,重申了LLMs在不同领域的变革潜力。它还承认了LLMs发展中现存的伦理、技术和实际挑战,并倡导继续研究以确保它们在未来的责任和有益应用。
本文作者:Dong
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