您的 AI 有一个最喜欢的意见 — 但这不是您的意见

快速阅读: 据《黑客 Noon》最新报道，作者安德鲁·J·彼得森指出，尽管大型语言模型（LLMs）在回忆训练数据方面表现良好，但在长尾知识和多样性上仍存在不足。这些模型容易受偏见影响，且难以解释其内部机制。研究尝试通过上采样和Shapley值等方法解决这些问题，但进展有限。此外，LLMs对英语的过度依赖也是一个隐忧。该论文可在arxiv网站上以CC BY-NC-SA 4.0许可证发布。

作者：安德鲁·J·彼得森，普瓦捷大学 ([email protected])。链接表 摘要 和 引言 相关工作 媒体、过滤气泡和 回音室 网络效应与信息级联 模型崩溃 新的 AI 模型 如 LLMs 并未 免于 在 机器学习 算法 中 识别 和 测量 到 的 问题 （Nazer 等，2023年），这些问题 自 至少 1930年代 以来 就 一直 困扰 着 现实世界 中 的 预测算法 （Christian，2021年，第2章）。不出所料，LLMs 在 回忆 训练 数据 中 频繁 出现 的 事实 方面 表现 更好，但在 长尾 知识 方面 则 存在 困难 （Kandpal 等，2023年）。Das 等人 （2024年）指出，LLMs 在 尝试 生成 类似 人类 文本 时 存在 一系列 不足 ，例如 低估 少数 群体 的 观点 ，并 将 “ 积极 ” 文本 的 概念 简化 为 仅仅 表达 “ 快乐 ” 。最近 的 研究 试图 通过 各种 方法 来 解决 这些 问题 ，例如 通过 上采样 来 处理 那些 预测 效果 不佳 的 未充分 表示 的 特征 （Gesi 等，2023年）， 或 使用 Shapley 值 评估 输入 数据 的 重要性 （Karlas 等，2022年）。然而，迄今为止 对 LLMs 的 机制 解释 性 研究 表明，尽管 我们 对 它们 的 理解 有所 提高，但仍 非常 有限 （例如，Kramar 等，2024年；Wu 等，2023年）。因此，直接 克服 这些 偏见 的 方法，至少 目前 还 遥不可及 。最后，虽然 大多数 关注点 自然 集中 在 明显 的 种族 和 性别 偏见 上，但 输出 内容 和 形式 中 也 可能 存在 广泛 但 不 那么 显而易见 的 偏见 。例如，Wendler 等人 （2024年）提供 的 证据 表明，当前 基于 大量 英文 文本 训练 的 LLMs 在 其 潜在 表示 中 “ 依赖 ” 英语，仿佛 英语 是 其 参考 语言 。新的 AI 模型 如 LLMs 并未 免于 在 机器学习 算法 中 识别 和 测量 到 的 问题 （Nazer 等，2023年），这些问题 自 至少 1930年代 以来 就 一直 困扰 着 现实世界 中 的 预测算法 （Christian，2021年，第2章）。不出所料，LLMs 在 回忆 训练 数据 中 频繁 出现 的 事实 方面 表现 更好，但在 长尾 知识 方面 则 存在 困难 （Kandpal 等，2023年）。LLM 输出 多样性 的 一个 特定 分析 领域 是 在 解码 策略 背景 下 按 令牌 逐个 分析 。在 某些 情况下，使用 束 搜索 选择 最 可能 的 下 一个 令牌 可能 会 导致 重复 短语 变得 单调 乏味 （Su 等，2022年）。此外，类似于 瑟隆尼奥斯·蒙克 的 旋律 线条，人类 不会 连续 串接 最 可能 的 词语 序列，而是 偶尔 会 从 低 概率 词 中 抽样，打破 常规 （Holtzman 等，2020年）（引用 Grice，1975年）。本文 可 在 arxiv 网站 上 以 CC BY-NC-SA 4.0 许可证 发布。

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