Le domaine de la recherche sur le modèle de grande langue (LLM) est confronté à dix défis clés qui non seulement affectent les progrès technologiques, mais déterminent également son potentiel d'application dans divers domaines. Premièrement, la réduction et la mesure des hallucinations est l'un des sujets chauds de la recherche actuelle. Le problème d'hallucination fait référence au fait que le texte généré par le modèle ne correspond pas aux faits ou manque de logique, ce qui affecte non seulement la fiabilité du modèle, mais limite également son application dans le domaine professionnel. Les chercheurs explorent des moyens de réduire les hallucinations, notamment l'amélioration des données de formation, l'introduction de mécanismes de vérification plus stricts et le développement de nouvelles mesures d'évaluation.
Deuxièmement, l'optimisation de la longueur du contexte et de la construction de contexte est une autre direction importante. La longueur de contexte affecte directement la profondeur et l'étendue des informations de traitement du modèle, tandis que la construction de contexte est liée à la façon dont le modèle comprend et utilise les informations d'entrée. Les chercheurs essaient d'améliorer les capacités de traitement de contexte en améliorant l'architecture des modèles et les stratégies de formation pour réaliser une extraction et une génération d'informations plus efficaces.
La fusion multimodale est également une direction importante dans la recherche LLM. La combinaison du texte avec d'autres modalités de données (telles que les images, l'audio, etc.) peut améliorer considérablement les capacités de compréhension et d'application du modèle. Par exemple, dans le domaine médical, les modèles combinant des images et du texte peuvent diagnostiquer les maladies plus précisément. Les chercheurs explorent comment intégrer efficacement les données multimodales pour améliorer les performances globales du modèle.
L'amélioration de la vitesse et la réduction des coûts des LLM sont essentielles pour entraîner leur utilisation généralisée. Actuellement, le processus de formation et d'inférence des LLMS nécessite une grande quantité de ressources informatiques, ce qui limite son application dans des environnements limitées en ressources. Les chercheurs explorent une variété de méthodes d'optimisation, notamment la compression du modèle, l'informatique distribuée et l'accélération matérielle pour réduire les coûts informatiques et augmenter les vitesses de traitement.
La conception d'une nouvelle architecture modèle est une autre direction importante dans la recherche LLM. Bien que l'architecture du modèle existant ait obtenu des résultats remarquables, il y a encore certaines limites. Les chercheurs explorent de nouvelles conceptions architecturales pour améliorer les performances et l'efficacité du modèle. Par exemple, les modèles basés sur le réseau neuronal graphiques fonctionnent bien lors du traitement des données relationnelles complexes, tandis que les modèles basés sur l'apprentissage par renforcement sont plus adaptés aux tâches de prise de décision dynamiques.
Le développement d'alternatives GPU est également une direction importante dans la recherche LLM. Actuellement, GPU est la principale plate-forme matérielle pour la formation et l'inférence LLMS, mais son coût élevé et sa consommation d'énergie limitent sa large application. Les chercheurs explorent d'autres plateformes matérielles telles que FPGA, ASIC et Quantum Computing pour trouver des alternatives plus efficaces et à moindre coût.
L'amélioration de la disponibilité des agents est un autre défi important dans la recherche LLM. L'agent fait référence à un système intelligent qui peut effectuer des tâches indépendamment, et sa convivialité affecte directement son effet d'application dans divers domaines. Les chercheurs explorent comment améliorer l'autonomie, l'adaptabilité et les capacités d'interaction de l'agent pour obtenir des applications plus larges.
L'amélioration de la capacité d'apprendre des préférences humaines est une autre direction importante dans la recherche LLM. Actuellement, les LLM ont certaines limites dans le traitement des préférences humaines, ce qui limite leur application dans des domaines tels que les recommandations personnalisées et les assistants intelligents. Les chercheurs explorent comment mieux comprendre et utiliser les préférences humaines pour améliorer les capacités de service personnalisées du modèle.
L'amélioration de l'efficacité de l'interface de chat est un autre défi important dans la recherche LLM. L'interface de chat est le principal moyen pour les LLM d'interagir avec les utilisateurs, et son efficacité affecte directement l'expérience utilisateur. Les chercheurs explorent comment améliorer la réactivité, la précision et l'interactivité de l'interface de chat pour obtenir une expérience utilisateur plus efficace.
La construction de LLM pour les langues non anglophones est une autre direction importante dans la recherche LLM. Actuellement, les LLM sont principalement optimisés pour l'anglais, mais fonctionnent relativement faiblement dans d'autres langues. Les chercheurs explorent comment construire des LLM efficaces pour les langues non anglophones afin d'obtenir une couverture et des applications plus larges.
Dans l'ensemble, la recherche LLM est à un stade de développement rapide et explore vigoureusement dans toutes les directions. La réduction des hallucinations et l'apprentissage du contexte sont probablement les deux directions les plus chaudes en ce moment, et les nouvelles architectures et alternatives multimodales et GPU ont également un grand potentiel. À l'avenir, avec l'avancement continu de la technologie, les LLM joueront un rôle important dans davantage de domaines et promouvront l'application généralisée de la technologie de l'intelligence artificielle.