2024-07-12
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In der Entwicklung der künstlichen Intelligenz markiert das Aufkommen großer Sprachmodelle (LLM) einen wichtigen Wendepunkt. Mit dem Durchbruch der Deep-Learning-Technologie und der Verbesserung der Rechenleistung hat LLM eine neue Welle in Richtung künstlicher allgemeiner Intelligenz (AGI) mit ihrem beispiellosen Ausmaß und ihrer Komplexität eingeläutet. Durch das Vortraining mit umfangreichen Daten kann das Modell nicht nur natürliche Sprache verstehen, sondern auch kohärenten und logischen Text generieren. Es gibt jedoch Probleme wie „Unsinn erfinden“, und der Wissensgraph wird seit vielen Jahren entwickelt Genauigkeit und Wirksamkeit Die Kombination aus beidem kann das Problem der LLM-Illusion lösen und den generierten Inhalt genauer und zuverlässiger machen. Der Autor hat LLM- und Wissensgraphen sortiert und als Referenz wie folgt zusammengefasst.
ChatGPT ist ein vorab trainiertes großes Sprachmodell für den generativen Dialog, das im November 2022 von OpenAI eingeführt wurde. Es stellt einen Sprung für LLM im Bereich der Dialogsysteme dar. ChatGPT ist mit seinem gesprächigen Interaktionsstil in der Lage, Folgefragen zu beantworten, Fehler zuzugeben, falsche Prämissen in Frage zu stellen und unangemessene Anfragen abzulehnen. Diese interaktive Funktion ermöglicht es ChatGPT, detaillierte und klare Antwortfunktionen in mehreren Wissensbereichen zu demonstrieren.Mit der Entwicklung der Technologie hat ChatGPT jedoch auch einige Einschränkungen aufgedeckt, wie zProbleme mit der sachlichen Richtigkeit und Aktualität。
Um diese Probleme zu lösen, hat OpenAI im März 2023 GPT-4 eingeführt, ein glatteres und genaueres Modell, das das Bildverständnis unterstützt. Die Einführung von GPT-4 verbessert nicht nur die Sprachverständnisfähigkeiten von LLM, sondern erweitert auch seinen Anwendungsbereich, um die Verarbeitung multimodaler Informationen zu ermöglichen, was eine umfassendere und tiefergehende intelligente Interaktion ermöglicht.
Große Sprachmodelle werden häufig bei NLP-Aufgaben (Natural Language Processing) verwendet und decken viele Bereiche wie Textklassifizierung, Informationsextraktion, Textzusammenfassung, intelligente Beantwortung von Fragen, Leseverständnis, maschinelle Übersetzung, Textgenerierung und Grammatikkorrektur ab. Die Umsetzung dieser Aufgaben ermöglicht es LLM, in mehreren Szenarien eine Rolle zu spielen, wie z. B. Informationsklassifizierung, Textstrukturierung, zusammenfassende Beschreibung, Dialogfrage und -antwort, komplexes Textverständnis, mehrsprachige Übersetzung, Inhaltserstellung und Informationsfehlerkorrektur. In intelligenten Frage- und Antwortszenarien kann LLM beispielsweise die Fragen der Benutzer verstehen und bei Textzusammenfassungsaufgaben genaue und umfassende Antworten liefern. LLM kann automatisch Schlüsselinformationen aus Texten extrahieren und prägnante Zusammenfassungen erstellen.
Die Fähigkeiten großer Sprachmodelle werden nicht über Nacht erreicht, sondern werden mit zunehmender Größe des Modells allmählich sichtbar. Dieses „Auftauchen“ von Fähigkeiten manifestiert sich in vielen Aspekten, beispielsweise in Fähigkeiten zur domänenübergreifenden Übertragung und Argumentationsfähigkeiten. Erst wenn die Größe des Modells bis zu einem gewissen Grad zunimmt, werden diese Fähigkeiten einen qualitativen Sprung machen. Die Entwicklung großer Sprachmodelle durch Google, DeepMind und OpenAI hat Phasen wie Vorschulung, Feinabstimmung der Anweisungen und Ausrichtung durchlaufen. Die Entwicklung dieser Phasen ist entscheidend für die Verbesserung der Modellfähigkeiten.
In der Vortrainingsphase lernt das Modell anhand umfangreicher Datensätze gängige Muster und Sprachkenntnisse. In der anschließenden Feinabstimmungsphase der Anweisungen lernt das Modell, wie bestimmte Aufgaben durch spezifische Anweisungen ausgeführt werden können. Die Ausrichtungsphase besteht darin, die Modellausgabe durch weiteres Training besser mit den menschlichen Erwartungen in Einklang zu bringen. Die Entwicklung dieser Stufen hat es großen Sprachmodellen ermöglicht, erstaunliche Fähigkeiten bei der Bewältigung komplexer Aufgaben zu demonstrieren.
Darüber hinaus erweitern Schlüsseltechnologien wie In-Context-Learning, CoT (Chain-of-Thought) Prompting und Instruction-Tuning ständig die Grenzen der LLM-Fähigkeiten. Durch In-Context-Learning kann das Modell neue Aufgaben mit einer kleinen Anzahl von Beispielen lernen, ohne Parameter zu ändern.
CoT Prompting lehrt das Modell, wie es logisches Denken durchführt, indem es detaillierte Argumentationsschritte bereitstellt.
Die Anweisungsoptimierung stimuliert das Verständnis und die Vorhersagefähigkeiten des Modells durch klare Anweisungen.
Ein Wissensgraph ist im Wesentlichen eine strukturierte semantische Wissensbasis.Durch die Darstellung von komplexem Wissen in Form von Diagrammen können Maschinen Wissen besser verstehen, abrufen und nutzen. . Die Entwicklung von Wissensgraphen lässt sich auf das semantische Netzwerk in den 1960er Jahren zurückführen, das vor allem im Bereich des natürlichen Sprachverständnisses eingesetzt wurde. Mit dem Aufkommen der Internet-Technologie spielen Wissensgraphen zunehmend eine wichtige Rolle in Suchmaschinen, der intelligenten Beantwortung von Fragen und der Berechnung von Empfehlungen.
In den 1980er Jahren wurde der philosophische Begriff „Ontologie“ zur Beschreibung von Wissen im Bereich der künstlichen Intelligenz eingeführt. Anschließend schlugen Forscher im Bereich Wissensdarstellung und Wissensdatenbanken eine Vielzahl von Wissensdarstellungsmethoden vor, darunter Rahmensysteme, Produktionsregeln und Beschreibungslogik. Die Erfindung des World Wide Web im Jahr 1998 bot eine neue Möglichkeit für die Entwicklung von Wissensgraphen. Der Übergang von Hypertext-Links zu semantischen Links markierte einen großen Fortschritt in der Art und Weise, wie Wissensgraphen erstellt werden.
Der Wissensgraph kann im Wesentlichen als ein Weltmodell betrachtet werden, das aus der Art und Weise stammt, wie Maschinen Wissen darstellen. Es verwendet Graphstrukturen, um die Beziehungen zwischen allen Dingen zu beschreiben und das Wissen über Dinge aufzuzeichnen. Es wurde mit dem Aufkommen der Internet-Technologie entwickelt und implementiert Suchmaschinen, intelligente Fragebeantwortung und Empfehlungsverarbeitung sowie andere Anwendungsbereiche.
Im Jahr 2006 betonte Tim Berners-Lee, dass das Wesen des Semantic Web darin besteht, Verbindungen zwischen offenen Daten herzustellen. Im Jahr 2012 veröffentlichte Google ein auf Wissensgraphen basierendes Suchmaschinenprodukt, das einen Durchbruch in der kommerziellen Anwendung von Wissensgraphen darstellte. Das Konzept des Wissensgraphen hat sich bisher von der anfänglichen Konstruktion durch Experten bis zur Konstruktion von Maschinenalgorithmen weiterentwickelt und entwickelt sich weiterhin in Richtung multimodaler und multiformen Wissensausdrucks.
Die Erstellung eines Wissensgraphen ist ein komplexer Prozess, der mehrere Schritte wie Wissensextraktion, Wissensfusion, Wissensdarstellung und Wissensbegründung umfasst. Frühe Wissensgraphen wurden hauptsächlich manuell von Experten erstellt. Diese Art von Graphen war von hoher Qualität, aber teuer und langsam zu aktualisieren. Mit der Entwicklung der Technologie werden zunehmend maschinelle Lernalgorithmen eingesetzt, um automatisch Wissensgraphen zu erstellen und so die Konstruktionseffizienz und Aktualisierungshäufigkeit zu verbessern.
Das Merkmal des Wissensgraphen besteht darin, dass er komplexe Wissensbeziehungen in Form einer Diagrammstruktur darstellen kann, einschließlich Entitäten, Attributen, Ereignissen und Beziehungen. Diese strukturierte Darstellung erleichtert nicht nur das Speichern und Abrufen von Wissen, sondern bietet auch die Möglichkeit zur Wissensbegründung. Moderne Wissensgraphen entwickeln sich in Richtung eines multimodalen und vielgestaltigen Wissensausdrucks, der nicht nur Textinformationen, sondern auch Daten in mehreren Modalitäten wie Bildern und Tönen umfasst.
Die Anwendungsfälle von Wissensgraphen in verschiedenen Bereichen sind vielfältig und vielfältig. In allgemeinen Bereichen werden Wissensgraphen häufig als „strukturiertes Enzyklopädiewissen“ verwendet, um normalen Benutzern umfassendes Wissen über den gesunden Menschenverstand zu vermitteln. In bestimmten Bereichen wie medizinischer Versorgung, Recht, Finanzen usw. werden Wissensgraphen auf der Grundlage von Branchendaten erstellt, um dem Branchenpersonal umfassende professionelle Wissensdienste bereitzustellen.
Im medizinischen Bereich können Wissensgraphen beispielsweise Informationen zu Krankheiten, Medikamenten, Behandlungsmethoden usw. integrieren, um Ärzte bei Diagnose- und Behandlungsentscheidungen zu unterstützen. Im Finanzbereich können Wissensgraphen Unternehmen, Branchen, Märkte und andere Wirtschaftseinheiten sowie deren Wechselbeziehungen darstellen und Analysten dabei helfen, Investitionsentscheidungen zu treffen. Darüber hinaus können Wissensgraphen auch in mehreren Szenarien wie personalisierten Empfehlungen, intelligenten Fragen und Antworten sowie der Erstellung von Inhalten verwendet werden, was den Anwendungsbereich künstlicher Intelligenz erheblich erweitert.
Die Kombination aus Wissensgraphen und LLM bietet leistungsstarke Argumentations- und Wissensdarstellungsfunktionen für intelligente Systeme. Die leistungsstarken Sprachverständnis- und Generierungsfunktionen von LLM können in Kombination mit dem strukturierten Wissen des Wissensgraphen eine genauere und tiefergehende Wissensbegründung erreichen. In einem intelligenten Frage-Antwort-System kann LLM beispielsweise mithilfe des Wissensgraphen schnell Wissen im Zusammenhang mit der Frage finden und genauere und umfassendere Antworten liefern.
Darüber hinaus können Wissensgraphen auch als Ergänzung zu LLM dienen und externes Wissen bereitstellen, das während des Modelltrainings und der Inferenz erforderlich ist. Durch die Einspeisung von Wissen im Wissensgraphen in LLM in Form von Tripeln, Anweisungen, Regeln usw. kann die Zuverlässigkeit und Interpretierbarkeit des Modells verbessert werden. Gleichzeitig kann der Wissensgraph auch zum Zitieren, Verfolgen und Überprüfen der von LLM generierten Inhalte verwendet werden, um die Richtigkeit und Autorität der generierten Inhalte sicherzustellen.
Auch in industriellen Anwendungen zeigt die Kombination von Knowledge Graphen und LLM großes Potenzial. Durch Vorschulung zur Wissenserweiterung, schnelles Engineering, komplexe Wissensbegründung und andere Methoden kann LLM für bestimmte Bereiche aufgebaut werden, um professionellere und effizientere Dienstleistungen anzubieten. Gleichzeitig können Wissensgraphen auch eine automatisierte Darstellung und Aktualisierung von Domänendaten, Wissen und Interaktionen realisieren und so eine „Hyperautomatisierung“ erreichen.
Förderung des schnellen Aufbaus von KG: Wissensextraktion/Wissensfusion
Wissenserweiterung vor dem Training/Prompt Engineering/komplexe Wissensbegründung/Wissensrückverfolgbarkeit/Fusion von dynamischem Echtzeitwissen
• Die leistungsstarken Extraktions- und Generierungsfähigkeiten, die durch groß angelegte Sprachmodelle demonstriert werden, können bei der schnellen Erstellung von Wissensgraphen helfen und eine automatische Extraktion und Zusammenführung von Wissen realisieren.
• Die wissensgestützte automatische Erstellung von Eingabeaufforderungen im Wissensgraphen ermöglicht die automatische Erstellung von Eingabeaufforderungen
• Die Emergenzfähigkeit und CoT-Argumentationsfähigkeit von LLM können in Kombination mit der auf Wissensgraphen basierenden Fähigkeit zur komplexen Wissensbegründung komplexe Aufgaben gemeinsam lösen
• Das Wissen im Wissensgraphen kann in Form von Tripeln, Anweisungen, Regeln, Codes usw. zum Sprachmodell-Trainingsprozess hinzugefügt werden, um die Zuverlässigkeit und Interpretierbarkeit von LLM zu verbessern
• Verknüpfen Sie die von LLM generierten Ergebnisse mit dem Wissen im Wissensgraphen, um Zitierung, Rückverfolgbarkeit und Überprüfung der generierten Inhalte zu erreichen
• Der Wissensgraph nutzt Ontologie zur Darstellung von Domänendaten, Wissen und Interaktionen und vervollständigt die Automatisierung des gesamten Prozesses vom Datenzugriff über Wissensextraktion und -aktualisierung bis hin zu Benutzerinteraktionslinks.
Während große Sprachmodelle (LLM) großes Potenzial für industrielle Anwendungen gezeigt haben, stehen sie auch vor einer Reihe von Herausforderungen und Einschränkungen. Erstens sind die Rechen- und Speicheranforderungen großer Modelle enorm, was nicht nur die Bereitstellungskosten erhöht, sondern auch die Anwendung des Modells in Umgebungen mit eingeschränkten Ressourcen einschränkt. Zweitens erfordern das Training und die Feinabstimmung großer Modelle eine große Menge annotierter Daten, und die Erfassung und Verarbeitung dieser Daten ist oft zeitaufwändig und arbeitsintensiv. Darüber hinaus sind die Interpretierbarkeit und Steuerbarkeit großer Modelle relativ schlecht, was in einigen Anwendungsszenarien, die eine hohe Genauigkeit und Transparenz erfordern, ein Hindernis darstellt.
Bei industriellen Anwendungen ist auch die Generalisierungsfähigkeit großer Modelle ein Problem. Obwohl LLM in der Vortrainingsphase einer großen Datenmenge ausgesetzt ist, kann die Leistung des Modells eingeschränkt sein, wenn es mit branchenspezifischer Terminologie und komplexer Logik konfrontiert wird. Gleichzeitig stellt die Aktualisierung und Wartung großer Modelle auch eine Herausforderung dar und erfordert kontinuierlichen technischen Support und Datenaktualisierungen, um die Aktualität und Genauigkeit des Modells aufrechtzuerhalten.
Im Vergleich zu großen Modellen haben kleine Modelle einige einzigartige Vorteile bei der industriellen Umsetzung gezeigt. Kleine Modelle lassen sich aufgrund ihrer geringen Größe und geringen Rechenkosten einfacher auf Edge-Geräten oder ressourcenbeschränkten Umgebungen bereitstellen. Darüber hinaus sind die Entwicklungs- und Wartungskosten kleiner Modelle niedrig, sodass kleine und mittlere Unternehmen maschinelle Lerntechnologie nutzen können, um ihre Produkte und Dienstleistungen zu verbessern.
Ein weiterer Vorteil kleiner Modelle ist ihre Flexibilität und Individualisierung. Für bestimmte Branchen oder Anwendungsszenarien können Entwickler kleine Modelle schnell an spezifische Anforderungen anpassen und optimieren. Beispielsweise können kleine Modelle in Bereichen wie der medizinischen Beratung und der Rechtsberatung gezielt Fachterminologie und Fälle erlernen, um präzisere Dienstleistungen zu erbringen.
Mit der Entwicklung von Open-Source-Frameworks und -Tools wächst das Ökosystem kleiner Modelle rasant. Entwickler können vorhandene Tools und Bibliotheken nutzen, um schnell kleine Modelle zu erstellen und bereitzustellen, um den Prozess der industriellen Intelligenz zu fördern. Gleichzeitig liefert die Integration und Kombination kleiner Modelle auch neue Ideen zur Lösung komplexer Probleme. Durch die Zusammenarbeit mehrerer kleiner Modelle können flexiblere und effizientere Lösungen erzielt werden.
Multimodale Sprachmodelle werden in der Branche zunehmend verwendet. Sie können verschiedene Arten von Daten wie Bilder, Töne, Videos usw. verarbeiten und verstehen und Benutzern ein reichhaltigeres und intuitiveres interaktives Erlebnis bieten. Im Bereich E-Commerce können multimodale Modelle Produktbilder und Beschreibungen kombinieren, um genauere Such- und Empfehlungsdienste bereitzustellen. Im Bildungsbereich können multimodale Modelle das Lernverhalten von Studierenden identifizieren und analysieren und eine personalisierte Unterrichtsunterstützung bieten.
Der Vorteil des verkörperten multimodalen Sprachmodells besteht darin, dass es menschliche Wahrnehmung und kognitive Prozesse besser simulieren kann. Durch die Integration visueller, akustischer und anderer sensorischer Informationen kann das Modell die Umgebung und die Benutzerbedürfnisse umfassender verstehen. Darüber hinaus haben multimodale Modelle leistungsstarke Fähigkeiten bei der Bewältigung komplexer Szenarien und Aufgaben wie autonomes Fahren und Roboterdienste bewiesen.
Die Entwicklung und Anwendung multimodaler Modelle steht jedoch auch vor technischen und ressourcenbezogenen Herausforderungen. Die Sammlung, Annotation und Fusion multimodaler Daten erfordert interdisziplinäres Wissen und technische Unterstützung. Darüber hinaus weisen multimodale Modelle eine hohe Rechenkomplexität auf und erfordern effiziente Algorithmen und Optimierungsstrategien, um eine präzise Echtzeitverarbeitung zu erreichen.
Um die Praktikabilität großer Sprachmodelle zu verbessern, sind die Verbesserung des Abrufs und die Externalisierung von Wissen zu zwei wichtigen technischen Mitteln geworden. Die Abrufverbesserung verbessert die Informationsabruffähigkeiten des Modells durch die Einführung externer Wissensdatenbanken und hilft dem Modell, bei der Beantwortung von Fragen umfangreichere und genauere Informationen zu erhalten. Diese Methode kann die Mängel des Modells bei der Behandlung von Long-Tail-Problemen oder Aufgaben, die die neuesten Informationen erfordern, effektiv beheben.
Bei der Wissensexternalisierung wird das vom Modell benötigte externe Wissen in parametrisierter Form in das Modell eingebettet, sodass das Modell dieses Wissen während des Argumentations- und Generierungsprozesses direkt nutzen kann. Dieser Ansatz kann die Interpretierbarkeit und Steuerbarkeit des Modells verbessern, sodass Entwickler und Benutzer die Ausgabe des Modells besser verstehen und ihnen vertrauen können.
In industriellen Anwendungen können Abrufverbesserung und Wissensexternalisierung eng in Geschäftsprozesse und Entscheidungssysteme integriert werden, um intelligente Unterstützung und Unterstützung bereitzustellen. Beispielsweise kann das Modell in der Finanzanalyse durch Abrufverbesserung die neuesten Marktdaten und Nachrichten in Echtzeit abrufen, um Benutzern Anlageberatung zu geben. In der medizinischen Diagnose kann die Externalisierung von Wissen dazu beitragen, dass Modelle schnell klinische Leitlinien und Arzneimittelinformationen aufrufen, um Ärzten bei der Entscheidungsfindung zu helfen.
Der Entwicklungstrend großer Sprachmodelle (LLM) deutet auf eine intelligentere und personalisiertere Zukunft hin. Mit der Weiterentwicklung der Technologie entwickelt sich LLM rasant in die folgenden Richtungen:
Open-Source-Tools spielen bei der Entwicklung von LLM eine wichtige Rolle. Sie senken nicht nur die Entwicklungsschwelle, sondern fördern auch eine schnelle Iteration und Innovation der Technologie. Hugging Face bietet beispielsweise eine Reihe von Open-Source-Bibliotheken und -Modellen, die es Entwicklern ermöglichen, LLM einfach zu integrieren und zu optimieren. Zu den Strategien zur Verbesserung des LLM gehören außerdem:
Als Reaktion auf die Mängel des aktuellen LLM haben Forscher einige Verbesserungsmaßnahmen vorgeschlagen, z. B. die Verwendung externer Tools für das LLM, um das Kontextverständnis mit wichtigen fehlenden Informationen zu verbessern, die nicht im Gewicht des LLM enthalten sind, um einen leistungsfähigeren Agenten für diese Modelle zu bilden werden gemeinsam als Enhancement Language Models (ALMs) bezeichnet.
Argumentation(Begründung): Komplexe Aufgaben in einfachere Teilaufgaben zerlegen, die LM einfacher selbst oder mithilfe von Tools lösen kann.
Werkzeug(ToO): Sammeln Sie externe Informationen oder nehmen Sie Einfluss auf die vom ALM wahrgenommene virtuelle oder physische Welt.
Verhalten(Handeln): Rufen Sie ein Tool auf, das Auswirkungen auf die virtuelle oder physische Welt hat, beobachten Sie seine Ergebnisse und integrieren Sie es in den aktuellen Kontext von ALM.
In Verbindung mit: Argumentation und Tools können im selben Modul platziert werden, indem der Kontext von LM verbessert wird, um fehlende Tools, die zusätzliche Informationen sammeln, besser vorherzusagen, und Tools, die Auswirkungen auf die virtuelle oder physische Welt haben, können von LM auf die gleiche Weise verwendet werden überweisen.
Da die spezifischen Anforderungen der Branche wachsen, ist die Entstehung maßgeschneiderter Großmodelle unausweichlich geworden. Diese Modelle werden für bestimmte Branchen oder Aufgaben optimiert, beispielsweise Risikobewertungsmodelle im Finanzwesen oder diagnostische Assistenzmodelle im Gesundheitswesen. Zu den Implementierungspfaden gehören:
Multiagentensysteme und neuronale + symbolische Technologieparadigmen sind Schlüsselrichtungen für die zukünftige Entwicklung. Multiagentensysteme können die Kooperations- und Konkurrenzmechanismen der menschlichen Gesellschaft simulieren und komplexere Aufgaben lösen. Das neuronale + symbolische Technologieparadigma kombiniert die Vorteile von Deep Learning und symbolischem Denken, um die Fähigkeit zum logischen Denken und die Interpretierbarkeit des Modells zu verbessern. Die Entwicklung dieser Technologien wird den Fortschritt des LLM in folgenden Aspekten fördern:
Eine neue Generation von Anwendungsentwicklungsparadigmen, die auf „großem Modell + Wissensgraph“ basieren, nimmt Gestalt an. Dieses Paradigma nimmt den Wissensgraphen als Zentrum der Daten und des Wissens und kombiniert ihn mit den LLM-Funktionen zur Verarbeitung natürlicher Sprache, um eine intelligentere und automatisiertere Anwendungsentwicklung zu erreichen. Zum Beispiel:
Die Zukunft großer Sprachmodelle ist voller Möglichkeiten und sie werden in vielen Aspekten wie technologischer Innovation, Branchenanwendungen und Benutzererfahrung eine Schlüsselrolle spielen. Open-Source-Tools und Verbesserungsideen werden die Popularisierung und Optimierung von LLM vorantreiben, maßgeschneiderte große Modelle werden die Bedürfnisse spezifischer Branchen erfüllen und Multi-Agenten-Zusammenarbeit und neuronale + symbolische Technologieparadigmen werden die Weiterentwicklung intelligenter Systeme fördern. Das Anwendungsentwicklungsparadigma der neuen Generation wird die Fähigkeiten von LLM und Wissensgraphen nutzen, um eine intelligentere und automatisiertere Anwendungsentwicklung zu erreichen.
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