{"id":1278,"date":"2023-06-05T17:43:13","date_gmt":"2023-06-05T17:43:13","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=1278"},"modified":"2023-06-05T17:43:13","modified_gmt":"2023-06-05T17:43:13","slug":"new-mit-self-learning-language-models-can-beat-other-llms","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/de\/2023\/06\/new-mit-self-learning-language-models-can-beat-other-llms\/","title":{"rendered":"Neue selbstlernende Sprachmodelle des MIT k\u00f6nnen andere LLMs schlagen"},"content":{"rendered":"

In den letzten sechs Monaten haben wir einen revolution\u00e4ren Boom von <\/span>KI-gest\u00fctzte<\/span><\/a> LLMs (Large Language Models) stehen im Mittelpunkt. Aber ist es immer notwendig, dass ein KI-Produkt oder -Dienst auf LLMs basiert? Einem Papier zufolge basieren die neuen selbstlernenden Sprachmodelle des MIT nicht auf LLMs und k\u00f6nnen einige der anderen gro\u00dfen KI-Systeme, die derzeit in der Branche f\u00fchrend sind, \u00fcbertreffen.<\/span><\/p>\n

Eine Gruppe von Forschern des MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) hat einen neuen Ansatz f\u00fcr KI-Sprachmodelle entwickelt.<\/span><\/p>\n

Dies ist eine bahnbrechende Errungenschaft, die den Schwerpunkt auf kleinere Sprachmodelle und deren F\u00e4higkeit legt, Probleme der Ineffizienz sowie Datenschutzbedenken zu l\u00f6sen, die mit der Entwicklung gro\u00dfer KI-Modelle auf der Grundlage von Textdaten verbunden sind.<\/span><\/p>\n

Mit dem Aufkommen von <\/span>OpenAIs<\/span><\/a> ChatGPT, das auf den Sprachmodellen GPT-3 und GPT-4 basiert, haben sich viele Unternehmen dem KI-Wettlauf angeschlossen, darunter Google Bard und andere <\/span>generative KI<\/span><\/a> Systeme, mit denen Menschen Texte, Bilder und sogar Videos erstellen k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n

Um eine einwandfreie Qualit\u00e4t der Ergebnisse zu erzielen, sind diese Systeme jedoch auf eine gro\u00dfe Menge an Daten angewiesen, die rechnerisch teuer zu verarbeiten sind. Viele dieser Systeme importieren Daten f\u00fcr das Training \u00fcber APIs, was eigene Risiken wie Datenlecks und andere Datenschutzbedenken mit sich bringt.<\/span><\/p>\n

Textliche Erfordernisse<\/b><\/h2>\n

Laut einer neuen Studie mit dem Titel<\/span> Entailment als robuste Selbstlerner<\/span><\/a> die derzeit im Online-Preprinting-Repository arXiv ver\u00f6ffentlicht wird, stellen die Forscher fest, dass die neuen selbstlernenden Sprachmodelle des MIT das Problem des Verst\u00e4ndnisses bestimmter Sprachaufgaben l\u00f6sen k\u00f6nnen, das gro\u00dfe Sprachmodelle haben. Sie bezeichnen diese bahnbrechende Errungenschaft als \"textual entailment\".<\/span><\/p>\n

Die Modelle beruhen auf dem Konzept, dass bei zwei S\u00e4tzen - einer Pr\u00e4misse und einer Hypothese - in dem Fall, in dem eine Pr\u00e4misse im ersten Satz wahr ist, die Hypothese wahrscheinlich ebenfalls wahr ist.<\/span><\/p>\n

In einem<\/span> Anweisung<\/span><\/a> Ein Beispiel f\u00fcr diese Struktur ist, dass die Hypothese \"eine gestromte Katze hat einen Schwanz\" wahrscheinlich wahr ist, wenn \"alle Katzen einen Schwanz haben\". Dieser Ansatz f\u00fchrt zu weniger Verzerrungen bei <\/span>AI-Modelle<\/span><\/a>Dadurch sind die neuen selbstlernenden Sprachmodelle des MIT den gr\u00f6\u00dferen Sprachmodellen \u00fcberlegen, hei\u00dft es in der Erkl\u00e4rung.<\/span><\/p>\n

\"Unsere selbst trainierten Entailment-Modelle mit 350 Millionen Parametern, ohne von Menschen erstellte Labels, \u00fcbertreffen \u00fcberwachte Sprachmodelle mit 137 bis 175 Milliarden Parametern\", sagte MIT CSAIL Postdoctoral Associate Hongyin Luo, Hauptautorin, in einer Erkl\u00e4rung. \"<\/span><\/p>\n

Er f\u00fcgte hinzu, dass dieser Ansatz f\u00fcr die derzeitigen KI-Systeme von gro\u00dfem Nutzen sein und die Systeme des maschinellen Lernens so umgestalten k\u00f6nnte, dass sie bei der Arbeit mit Sprachmodellen skalierbarer, vertrauensw\u00fcrdiger und kosteng\u00fcnstiger sind.<\/span><\/p>\n

Neue selbstlernende Sprachmodelle des MIT sind noch begrenzt<\/h2>\n

Auch wenn die neuen selbstlernenden Sprachmodelle des MIT viel versprechen, wenn es um die L\u00f6sung von bin\u00e4ren Klassifizierungsproblemen geht, sind sie doch auf die L\u00f6sung von Mehrklassen-Klassifizierungsproblemen beschr\u00e4nkt. Das bedeutet, dass das textuelle Entailment nicht so gut funktioniert, wenn das Modell mit mehreren Auswahlm\u00f6glichkeiten konfrontiert wird.<\/span><\/p>\n

Laut James Glass, MIT-Professor und CSAIL Principal Investigator, der auch die Studie verfasst hat, k\u00f6nnte diese Forschung Licht auf effiziente und effektive Methoden werfen, um LLMs zu trainieren, um kontextuelle Entailment-Probleme zu verstehen.<\/span><\/p>\n

\"W\u00e4hrend der Bereich der LLMs schnelle und dramatische Ver\u00e4nderungen erf\u00e4hrt, zeigt diese Forschung, dass es m\u00f6glich ist, relativ kompakte Sprachmodelle zu erstellen, die bei Benchmark-Verst\u00e4ndnisaufgaben sehr gut abschneiden, verglichen mit ihren Kollegen von ungef\u00e4hr gleicher Gr\u00f6\u00dfe oder sogar viel gr\u00f6\u00dferen Sprachmodellen\", sagte er.<\/span><\/p>\n

Diese Forschung ist nur der Anfang zuk\u00fcnftiger KI-Technologien, die von selbst lernen und effektiver, nachhaltiger und datenschutzfreundlicher sein k\u00f6nnten. Das Papier \u00fcber die neuen selbstlernenden Sprachmodelle des MIT wird im Juli auf der Tagung der Association for Computational Linguistics in Toronto vorgestellt. Das Projekt wird au\u00dferdem unterst\u00fctzt von der<\/span> Hongkong-Programm \"Innovation AI<\/span><\/a>.<\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

In den letzten sechs Monaten haben wir einen revolution\u00e4ren Boom von KI-gest\u00fctzten LLMs (Large Language Models) erlebt. Aber ist es immer notwendig, dass ein KI-Produkt oder -Dienst auf LLMs basiert? Einem Papier zufolge basieren die neuen selbstlernenden Sprachmodelle des MIT nicht auf LLMs und k\u00f6nnen einige der anderen gro\u00dfen KI-Systeme, die derzeit in der Branche f\u00fchrend sind, \u00fcbertreffen. Eine Gruppe von Forschern am MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) hat einen neuen Ansatz f\u00fcr KI-Sprachmodelle entwickelt. Es handelt sich um eine bahnbrechende Errungenschaft, die kleinere Sprachmodelle und ihre F\u00e4higkeit zur Bew\u00e4ltigung von Problemen hervorhebt.<\/p>","protected":false},"author":4,"featured_media":1280,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[84],"tags":[118,117],"class_list":["post-1278","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-industry","tag-llms","tag-mit"],"yoast_head":"\nNew MIT self-learning language models can beat other LLMs | DailyAI<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"MIT self-learning language models are not based on LLMs and can outperform some of the other large AI systems that currently lead the industry\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" 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