扩展语言模型：方法、分析与从 Gopher 训练中获得的洞见

Source: Dev.to

概览

研究人员构建了一个名为 Gopher 的超大语言系统，以观察计算机在阅读海量文本时会发生什么。

规模效应

• 随着模型在 规模 上的增长，它们在回答问题和识别错误事实等简单任务上表现显著提升。
• 对于更具挑战性的逻辑或数学任务，改进并不一致。

性能提升

• 最大的收益体现在阅读和理解方面：
  • 阅读理解 和 事实核查 取得了大幅提升。

安全性与偏见

• 模型在检测有害或仇恨言论方面也有所进步，但仍可能存在偏见。
• 对 偏见 的担忧依然真实，促使持续开展安全部署方面的工作。

未来方向

• 将重点放在让模型更公平、更安全的同时，保持其帮助我们学习和创造的能力。

进一步阅读

Scaling Language Models: Methods, Analysis & Insights from Training Gopher