模型透明度排行榜出炉，大语言模型难言胜出！

人工智能

2023-10-15 08:55:22

大语言模型的透明度困境：是利益，还是进步？

斯坦福大学的排名风波

大语言模型（LLM）作为人工智能领域的明星，凭借其卓越的语言生成能力，席卷了各个行业。然而，伴随着其迅速发展，透明度问题也日益凸显。为了评估 LLM 的透明度，斯坦福大学发布了《10 大主流模型透明度》排行榜。

排行榜显示，后起之秀 Llama 以其全面详尽的文档、易于访问的代码和数据，以及清晰的模型评估和解释性，荣登榜首。而备受期待的 GPT-4 则表现不佳，仅位列第二。

LeCun 的炮轰：利益与责任

对于 GPT-4 在透明度方面的落后，人工智能领域重量级人物、Meta 首席人工智能科学家 Yann LeCun 表示，这完全可以理解。毕竟，OpenAI 作为一家营利性公司，其首要目标是盈利。

然而，LeCun 也强调，透明度对于人工智能的发展至关重要。只有提高透明度，才能让人们更好地理解和信任人工智能，才能推动人工智能的广泛应用和发展。

透明度与人工智能的未来

透明度是人工智能发展的基石。只有提高透明度，才能让人们更好地理解和信任人工智能，才能推动人工智能的广泛应用和发展。

LLM 作为生成式人工智能的代表，其透明度问题尤为突出。斯坦福大学公布的《10 大主流模型透明度》排行榜，为我们提供了 LLM 透明度的现状。而 LeCun 的炮轰，也让我们看到了提高透明度的必要性和紧迫性。

代码示例：评估 LLM 透明度

import transformers

def evaluate_model_transparency(model):
    """
    Evaluate the transparency of a given LLM model.

    Args:
        model (transformers.AutoModel): The LLM model to be evaluated.

    Returns:
        float: A score indicating the transparency of the model, between 0 and 1.
    """

    transparency_score = 0

    # Check if the model has documentation available.
    if model.config.documentation is not None:
        transparency_score += 0.2

    # Check if the model's code is publicly available.
    if model.config.code_url is not None:
        transparency_score += 0.2

    # Check if the model's data is publicly available.
    if model.config.data_url is not None:
        transparency_score += 0.2

    # Check if the model has been evaluated against a benchmark dataset.
    if model.config.benchmark_results is not None:
        transparency_score += 0.2

    # Check if the model can provide explanations for its predictions.
    if model.config.explainable is True:
        transparency_score += 0.2

    return transparency_score