Rozwój dużych modeli językowych
Rozwój dużych modeli językowych, takich jak ChatGPT od OpenAI, sprawił, że coraz więcej użytkowników korzysta z tych narzędzi, aby uzyskiwać szybkie odpowiedzi na pytania, zdobywać informacje lub tworzyć spersonalizowane teksty. Pomimo ich imponujących zdolności, odpowiedzi generowane przez te modele nie zawsze są dokładne i wiarygodne.
Aktualizacja wiedzy w modelach
Wiedza na świecie stale ewoluuje, co oznacza, że modele te mogą podawać przestarzałe informacje, jeśli zostały one zaktualizowane po zakończeniu szkolenia. Aby zwiększyć niezawodność odpowiedzi, niektórzy naukowcy badają możliwość edytowania bazy wiedzy modeli językowych po zakończeniu ich treningu.
Efekt falowy edycji wiedzy
Interwencje związane z edycją wiedzy powinny wpłynąć na całą zawartość generowaną przez model, tworząc efekt falowy. Oznacza to, że przyszłe odpowiedzi na dany temat powinny odzwierciedlać nową wiedzę nabytą po edycji bazy wiedzy.
Problemy z wdrożeniem efektów falowych
Niestety, badania sugerują, że efekty te nie zawsze zachodzą. Często zdarza się, że model potrafi poprawnie odpowiedzieć na bezpośrednie pytania dotyczące zaktualizowanych informacji, ale nie uwzględnia nowej wiedzy w innych odpowiedziach, które pośrednio dotykają tego tematu.
Badania nad mechanizmami efektów falowych
Badacze z Uniwersytetu Illinois w Urbana-Champaign postanowili zgłębić procesy stojące za realizacją efektów falowych po edytowaniu wiedzy w dużych modelach językowych. Ich praca, opublikowana na serwerze arXiv, może przyczynić się do poprawy tych modeli po zakończeniu szkolenia.
Hipoteza dotycząca przechowywania wiedzy
Główna hipoteza tego badania zakłada, że sposób przechowywania wiedzy w parametrach modelu wpływa na to, w jakim stopniu interwencje edytorskie wywołają oczekiwane efekty falowe. Naukowcy zidentyfikowali czynnik, który może wskazywać, jak prawdopodobne jest, że zaktualizowany fakt wpłynie na odpowiedzi generowane przez model po jego edycji.
GradSim jako wskaźnik efektów falowych
Ten czynnik, nazwany GradSim, to w istocie kosinusowa podobieństwo gradientów powiązanych faktów wiedzy. Przeprowadzone testy wykazały, że wskaźnik ten jest silnie skorelowany z efektami falowymi po interwencjach edytorskich.
Wpływ GradSim na zaktualizowaną wiedzę
Badania ujawniają, że GradSim jest skutecznym wskaźnikiem, który pokazuje, kiedy i dlaczego zaktualizowana wiedza ma wpływ na modele językowe. Obserwowana jest silna pozytywna korelacja między wydajnością efektu falowego a GradSim w różnych modelach, metodach edycji wiedzy i metrykach oceny. Dalsze badania wykazały, że niepowodzenia w efektach falowych są często związane z niskimi wartościami GradSim.
