大模型能力邊界量化基準(zhǔn)：引領(lǐng)大模型領(lǐng)域新風(fēng)向
隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，大型語言模型（LLM）在自然語言處理領(lǐng)域的應(yīng)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(dǎo)致在實際應(yīng)用中經(jīng)常出現(xiàn)“高射炮打蚊子”的現(xiàn)象，極大地限制了LLM的應(yīng)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(zhǔn)，為LLM的應(yīng)用選型提供了理論和經(jīng)驗指導(dǎo)。
一、動物智能演化的啟示
動物智能的發(fā)展與腦神經(jīng)元的數(shù)量和腦容量密切相關(guān)。同樣，在大型語言模型的研究中，參數(shù)量和模型能力之間的關(guān)系也十分密切。然而，這并不意味著參數(shù)量越大，模型能力就越強。不同智力水平的動物擅長的任務(wù)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(fù)雜的任務(wù)。因此，對大型語言模型參數(shù)量和能力的定量刻畫至關(guān)重要。
二、構(gòu)建大模型能力評估基準(zhǔn)
中國聯(lián)通的研究團隊從實際應(yīng)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(jié)，建立了應(yīng)用驅(qū)動的大語言模型能力評估基準(zhǔn)。該評估基準(zhǔn)包括文本生成、理解、關(guān)鍵信息抽取、邏輯推理、任務(wù)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(zhǔn)確性，團隊還設(shè)計了一系列評測任務(wù)和評估數(shù)據(jù)集，所有數(shù)據(jù)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(shù)量模型在各種任務(wù)上的可靠的評估結(jié)果。根據(jù)評測結(jié)果，參數(shù)量越大，模型在復(fù)雜任務(wù)上的表現(xiàn)越好。
四、依據(jù)能力要求確定模型參數(shù)量
依據(jù)大型語言模型能力邊界測評結(jié)果，團隊提出了一種簡單可行的模型參數(shù)量選擇方法。針對不同任務(wù)，任務(wù)難度越高要求參數(shù)越大；針對同一任務(wù)，參數(shù)越大模型性能越好。具體來說，依據(jù)某項任務(wù)對模型性能的底線要求來選擇相應(yīng)參數(shù)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(shè)計模型選型使用“說明書”
中國聯(lián)通基于上述評估基準(zhǔn)，打造了評估工具，量化了一系列基礎(chǔ)大模型的能力邊界。同時，團隊還通過實踐探索出“模型參數(shù)量-能力-場景”的關(guān)聯(lián)關(guān)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(lǐng)域的進步，引領(lǐng)新的風(fēng)向。
總結(jié)來說，中國聯(lián)通提出的量化基準(zhǔn)為大型語言模型的選型和使用提供了科學(xué)的依據(jù)和方法，有效避免了“高射炮打蚊子”的現(xiàn)象。這一創(chuàng)新成果將引領(lǐng)大模型領(lǐng)域邁向新的臺階，為人工智能技術(shù)的發(fā)展注入新的活力。
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