微软新曝ChatGPT模型参数仅200亿，大模型评测基准失去意义？

人工智能

2023-12-19 18:17:34

大模型评测基准：意义与未来

人工智能技术的飞速发展，尤其是大型语言模型 (LLM) 的出现，彻底改变了自然语言处理领域。像 ChatGPT 这样的 LLM 可以生成类人文本、解答各种问题，甚至创作诗歌和小说。

然而，近日微软曝光 ChatGPT 模型的参数仅有 200 亿，与之前的估计值相差甚远。这一消息引发了人们对大模型评测基准是否还有意义的质疑。

传统评测基准的局限性

传统大模型评测基准通常基于模型在特定任务上的表现，例如文本分类、机器翻译和问答。然而，这些基准存在一些局限性：

任务特定性： 评测基准无法反映模型在其他任务上的表现。
数据集局限性： 评测通常基于人工标注的数据集，这可能导致现实世界中的表现与基准不同。
单一指标局限性： 评测基准通常采用单一指标评估模型性能，这可能掩盖模型在其他方面的不足。

因此，传统的评测基准无法全面反映模型的真实性能，更不用说评估其意义了。

评测基准仍然有意义吗？

尽管存在局限性，传统评测基准仍然有其价值：

比较模型性能： 基准可用于比较不同模型在特定任务上的表现，从而选择最合适的模型。
跟踪模型进度： 定期评测可以帮助了解模型的进展和弱点，从而指导模型改进。

然而，我们需要认识到传统评测基准的局限性，并探索新的方法来更准确地评估模型的真实性能。

评测基准的未来发展方向

大模型评测基准的未来发展方向包括：

更全面、客观且反映现实世界表现的新评测基准
探索新的评测方法，例如零样本学习和强化学习
建立统一的大模型评测基准平台，提供公平的竞争环境
鼓励更多的研究人员参与大模型评测基准的研究

代码示例：

以下是一个使用 Python 评估 LLM 性能的代码示例：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForQuestionAnswering

# 初始化 tokenizer 和模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilbert-base-uncased-finetuned-squad")
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained("distilbert-base-uncased-finetuned-squad")

# 定义问题和上下文
question = "巴黎是哪个国家的首都？"
context = "巴黎是法国的首都，也是法国最大的城市。"

# 将问题和上下文输入模型
input_ids = tokenizer.encode(question, context)
outputs = model(input_ids)

# 提取答案
start_index = torch.argmax(outputs.start_logits)
end_index = torch.argmax(outputs.end_logits)
answer = context[start_index:end_index + 1]

# 打印答案
print(f"答案：{answer}")

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