Nghiên cứu mới của DeepMind: mô hình ngôn ngữ lớn có ngữ cảnh dài thể hiện khả năng học tập đáng kinh ngạc
- Các nhà nghiên cứu tại DeepMind đã phát hiện ra rằng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có ngữ cảnh dài thể hiện khả năng học tập ấn tượng, vượt trội hơn so với các LLM truyền thống.
- Nghiên cứu tập trung vào khả năng "few-shot learning" - học từ một số lượng ít các ví dụ. Kết quả cho thấy LLM ngữ cảnh dài có thể học hiệu quả chỉ từ vài ví dụ.
- Các thử nghiệm được thực hiện trên tập dữ liệu MATH và tập dữ liệu tổng hợp về lập trình. LLM ngữ cảnh dài đạt được độ chính xác cao, lên tới 89.7% với MATH và 79.3% với bài toán lập trình.
- Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng việc tăng kích thước ngữ cảnh và số lượng tham số mô hình giúp cải thiện đáng kể hiệu suất học tập của LLM.
- Khả năng học nhanh và linh hoạt của LLM ngữ cảnh dài mở ra tiềm năng ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như toán học, lập trình, xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
- Tuy nhiên, vẫn cần nhiều nghiên cứu hơn để hiểu rõ cơ chế hoạt động và giới hạn của LLM ngữ cảnh dài, cũng như khắc phục các vấn đề như thiên vị và tính bảo mật.
📌 Nghiên cứu của DeepMind cho thấy mô hình ngôn ngữ lớn có ngữ cảnh dài thể hiện khả năng học tập vượt trội, đạt độ chính xác 89,7% với bài toán toán học và 79,3% với lập trình chỉ từ một số ít ví dụ. Kết quả này mở ra tiềm năng ứng dụng đa dạng của LLM ngữ cảnh dài, đồng thời đặt ra thách thức trong việc hiểu sâu hơn về cơ chế hoạt động và giới hạn của chúng.
Citations:
[1] https://venturebeat.com/ai/deepmind-researchers-discover-impressive-learning-capabilities-in-long-context-llms/
Thảo luận
Follow Us
Tin phổ biến
