В последние годы, с быстрым развитием крупных языковых моделей (LLMS), область обработки естественного языка открыла революционные изменения. Эти передовые технологии широко использовались в сценариях, таких как помощники кода, поисковые системы и личные помощники искусственного интеллекта, демонстрируя мощные способности. Тем не менее, традиционный подход «ближайший прогнозирование токена» имеет очевидные ограничения в решении сложных выводов и долгосрочных задач, и модели часто требуют обширной подготовки, чтобы освоить глубокое концептуальное понимание.
Чтобы решить эту проблему, научно-исследовательские институты, такие как Meta, предложили инновационную структуру предварительного обучения, называемую «непрерывной концептуальной микс» (Cocomix). Этот подход не только сохраняет преимущества предсказания следующего токена, но также вводит непрерывное обучение концепции через разреженную аутокодеру (SAE), тем самым значительно повышая эффективность обучения и производительность модели. В частности, Cocomix сформировал совершенно новый механизм обучения, скринируя наиболее влиятельные концепции и взаимодействуя с скрытым представлением токенов.
В практических приложениях исследователи провели обширные оценки Cocomix, охватывая многочисленные языковые показатели и модели различных шкал. Экспериментальные результаты показывают, что Cocomix все еще может поддерживать производительность, сравнимые с традиционными прогнозами токенов, одновременно снижая учебные токены на 21,5%. Этот вывод демонстрирует значительные улучшения, особенно в небольших моделях, извлекая концепции и руководство крупными моделями.
Кроме того, интерпретируемость и манипуляция с Cocomix также стали одним из его основных преимуществ. Наблюдая за эффективностью модели в процессе прогнозирования, исследователи могут четко определить концепции, на которых модель фокусируется, и манипулировать результатами выходных результатов модели, настраивая размер концепции. Эта функция обеспечивает новую перспективу для дальнейшего анализа и оптимизации модели.
В целом, Cocomix - это не только важное инновация в методах обучения существующих языковых моделей, но и важной попыткой Meta по содействию разработке крупных моделей. Ожидается, что с постоянным развитием технологий эта структура станет ключевым инструментом в области обработки естественного языка в будущем, способствуя эволюции искусственного интеллекта в более умном направлении.
Адрес проекта: https://github.com/facebookresearch/ram/tree/main/projects/cocomix