El campo de la investigación en el modelo de lenguaje grande (LLM) se enfrenta a diez desafíos clave que no solo afectan el progreso tecnológico, sino que también determinan su potencial de aplicación en varios campos. Primero, la reducción y la medición de alucinaciones es uno de los temas candentes de la investigación actual. El problema de la alucinación se refiere al hecho de que el texto generado por el modelo no coincide con los hechos o carece de lógica, lo que no solo afecta la confiabilidad del modelo, sino que también limita su aplicación en el campo profesional. Los investigadores están explorando formas de reducir las alucinaciones, incluida la mejora de los datos de capacitación, la introducción de mecanismos de verificación más estrictos y el desarrollo de nuevas métricas de evaluación.
En segundo lugar, la optimización de la longitud del contexto y la construcción del contexto es otra dirección importante. La longitud del contexto afecta directamente la profundidad y amplitud de la información de procesamiento del modelo, mientras que la construcción del contexto está relacionada con la forma en que el modelo comprende y utiliza la información de entrada. Los investigadores están tratando de mejorar las capacidades de procesamiento de contexto mejorando la arquitectura del modelo y las estrategias de capacitación para lograr una extracción y generación de información más eficientes.
La fusión multimodal también es una dirección importante en la investigación de LLM. La combinación de texto con otras modalidades de datos (como imágenes, audio, etc.) puede mejorar significativamente la comprensión y las capacidades de aplicación del modelo. Por ejemplo, en el campo de la medicina, los modelos que combinan imágenes y texto pueden diagnosticar enfermedades con mayor precisión. Los investigadores están explorando cómo integrar efectivamente los datos multimodales para mejorar el rendimiento general del modelo.
Mejorar la velocidad y reducir los costos de los LLM es clave para impulsar su uso generalizado. Actualmente, el proceso de capacitación e inferencia de LLM requiere una gran cantidad de recursos informáticos, lo que limita su aplicación en entornos de recursos limitados. Los investigadores están explorando una variedad de métodos de optimización, incluida la compresión del modelo, la computación distribuida y la aceleración de hardware para reducir los costos informáticos y aumentar las velocidades de procesamiento.
El diseño de una nueva arquitectura de modelos es otra dirección importante en la investigación de LLM. Aunque la arquitectura del modelo existente ha logrado resultados notables, todavía hay algunas limitaciones. Los investigadores están explorando nuevos diseños arquitectónicos para mejorar el rendimiento y la eficiencia del modelo. Por ejemplo, los modelos gráficos basados en la red neuronal funcionan bien cuando se procesan datos relacionales complejos, mientras que los modelos basados en el aprendizaje de refuerzo son más adecuados para tareas dinámicas de toma de decisiones.
El desarrollo de alternativas de GPU también es una dirección importante en la investigación de LLM. Actualmente, GPU es la principal plataforma de hardware para la capacitación e inferencia de LLMS, pero su alto costo y consumo de energía limita su amplia aplicación. Los investigadores están explorando otras plataformas de hardware como FPGA, ASIC y computación cuántica para encontrar alternativas más eficientes y de menor costo.
Mejorar la disponibilidad de agentes es otro desafío importante en la investigación de LLM. El agente se refiere a un sistema inteligente que puede realizar tareas de forma independiente, y su usabilidad afecta directamente su efecto de aplicación en varios campos. Los investigadores están explorando cómo mejorar las capacidades de autonomía, adaptabilidad e interacción del agente para lograr aplicaciones más amplias.
Mejorar la capacidad de aprender de las preferencias humanas es otra dirección importante en la investigación de LLM. Actualmente, los LLM tienen ciertas limitaciones para tratar las preferencias humanas, lo que limita su aplicación en áreas como recomendaciones personalizadas y asistentes inteligentes. Los investigadores están explorando cómo comprender y utilizar mejor las preferencias humanas para mejorar las capacidades de servicio personalizadas del modelo.
Mejorar la eficiencia de la interfaz de chat es otro desafío importante en la investigación de LLM. La interfaz de chat es la forma principal para que los LLM interactúen con los usuarios, y su eficiencia afecta directamente la experiencia del usuario. Los investigadores están explorando cómo mejorar la capacidad de respuesta, la precisión y la interactividad de la interfaz de chat para lograr una experiencia de usuario más eficiente.
La construcción de LLM para lenguas no inglesas es otra dirección importante en la investigación de LLM. Actualmente, los LLM están optimizados principalmente para el inglés, pero funcionan relativamente débilmente en otros idiomas. Los investigadores están explorando cómo construir LLM eficientes para idiomas que no son de inglés para lograr una cobertura y aplicaciones de idiomas más amplias.
En general, la investigación de LLM se encuentra en una etapa de desarrollo rápido y está explorando vigorosamente en todas las direcciones. La reducción de las alucinaciones y el aprendizaje del contexto son probablemente las dos direcciones más populares en este momento, y las nuevas arquitecturas y alternativas de GPU también tienen un gran potencial. En el futuro, con el avance continuo de la tecnología, LLMS desempeñará un papel importante en más campos y promoverá la aplicación generalizada de la tecnología de inteligencia artificial.