Herausforderungen bei der Vorhersage der Leistung von Sprachmodellen

Sprachmodelle, die Anweisungen befolgen, sind in letzter Zeit besser darin geworden, verschiedene Aufgaben zu bewältigen. Allerdings zeigen diese Systeme oft nicht klar ihre Grenzen. Nutzer geben Anweisungen, ohne zu wissen, ob die Antworten genau sind oder ob das Modell die Aufgabe überhaupt richtig erledigen kann. Diese Lücke wirft Bedenken auf, da Nutzer die Ausgaben des Modells möglicherweise vertrauen, ohne sie zu überprüfen.

Um dem entgegenzuwirken, schlagen wir einen neuen Ansatz vor, bei dem ein separates Modell vorhersagt, wie gut ein anweisungsfolgendes System basierend auf seinen Eingaben und Ausgaben abschneiden wird. Unsere Forschung beinhaltet die Analyse verschiedener anweisungsfolgender Modelle und Leistungsprognosetools, während wir auch verschiedene Faktoren wie Modellgrösse, Trainingsdaten und Anweisungsformat berücksichtigen. Unsere Ergebnisse zeigen, dass die Vorhersage der Leistung ziemlich schwierig ist und dass noch viel Arbeit nötig ist, um Prognosetools zu schaffen, die die Grenzen dieser Modelle effektiv offenbaren können.

#Der Bedarf nach klaren Grenzen

Es gab viel Diskussion darüber, wie Sprachmodelle sich an Anweisungen anpassen können. Allerdings gibt es wenig Verständnis über die Grenzen dieser Systeme. Idealerweise würden die Entwickler solcher Technologien klar darlegen, was das System kann und was nicht. Während einige Dokumentationen die Leistung nach Aufgabentypen oder Sprachen aufschlüsseln, gibt es nicht viele Details auf Anweisungsebene. Es gibt kein Tool, das es Nutzern ermöglicht, die Leistung für Aufgaben zu beurteilen, die nicht ordentlich in die bestehenden Kategorien passen.

Derzeit können Nutzer die Modelle nur testen, indem sie verschiedene Eingaben ausprobieren, um zu sehen, wie gut sie abschneiden. Das ist problematisch, da die Nutzer die Kosten für diese Tests tragen müssen. Ohne Informationsaustausch könnten verschiedene Nutzer am Ende dieselben Tests wiederholt durchführen, Ressourcen verschwenden und möglicherweise dem System bei Aufgaben vertrauen, die es nicht gut bewältigen kann.

In dieser Arbeit wollen wir den Nutzern mehr Kontrolle über die Leistung von Sprachmodellen geben, indem wir einen Weg anbieten, ihren Erfolg bei spezifischen Aufgaben vorherzusagen. Unser vorgeschlagenes Prognosetool schätzt, wie gut ein Modell bei einer Aufgabe abschneiden wird, basierend nur auf der Eingabe, die es erhält. Wenn das gelingt, könnten solche Prognosetools den Nutzern helfen, zwischen verschiedenen Systemen zu wählen oder sich entscheiden, ein Modell für eine Aufgabe gar nicht zu nutzen.

#Forschungsansatz

Unsere Experimente konzentrieren sich darauf, wie gut wir die Leistung bestehender anweisungsoptimierter Sprachmodelle vorhersagen können. Wir berücksichtigen auch Faktoren wie die Grösse des Modells, die verwendete Bewertungsmethode, die Menge der verfügbaren Trainingsdaten und mehr. Insgesamt haben wir festgestellt, dass die Vorhersage der Leistung eine grosse Herausforderung bleibt und dass es noch viel zu verbessern gibt, um diese Systeme transparenter und zuverlässiger zu machen.

#Verwandte Arbeiten

#Anweisungstuning

Unsere Studie betrachtet Modelle, die darauf trainiert wurden, Anweisungen zu befolgen. Dazu gehören Modelle, die mit menschlich erstellten Anweisungen trainiert wurden, sowie solche, die von Modellen selbst generiert wurden. Wir untersuchen hauptsächlich Modelle, die auf verschiedenen anweisungsfolgen Datensätzen trainiert wurden. Ausserdem bewerten wir die beliebten LLaMA-Modelle und die geschlossenen Modelle wie GPT-3.5 und GPT-4 für unsere Analyse.

#Vorhersage des Modellverhaltens

Frühere Forschungen konzentrierten sich darauf, die Leistung grösserer Modelle basierend auf mehreren Merkmalen wie Modelltyp, Grösse, Aufgabe und Trainingsmethoden vorherzusagen. Diese Studien hatten das Ziel, die Kosten für das Training verschiedener Modelle auf allen Datensätzen zu reduzieren, insbesondere in Fällen mit begrenzten Daten.

Kürzlich wurde auch untersucht, ob ein Modell bei einer bestimmten Eingabe gut abschneidet. Dazu gehörte das Training separater Modelle, um zu analysieren, wie effektiv ein Modell korrekte Antworten generiert. Allerdings konzentrierten sich die meisten dieser Arbeiten auf Vorhersagen auf Instanzebene und nicht auf Aufgabenebene, was unser Hauptfokus ist.

Die Arbeiten, die denen unseren am ähnlichsten sind, beinhalten ebenfalls das Training eines separaten Prognosetools zur Vorhersage der Modellleistung. Ihr Ansatz erforderte jedoch Zugang zu unlabeled Beispielen für jeden Datensatz und stützte sich auf die Modellausgaben, um Vertrauensprofile zu erstellen. Unsere Arbeit weicht von diesen Methoden ab, indem sie sich auf die Aufgabenanweisungen konzentriert.

#Analyse-Pipeline

Zunächst skizzieren wir unsere vollständige Analyse-Pipeline. Jedes unserer Experimente umfasst zwei feinabgestimmte Sprachmodelle. Eines ist darauf trainiert, Anweisungen zu befolgen und Aufgaben zu erledigen, genannt das anweisungsoptimierte Modell (IM). Das andere hat die Aufgabe, die Leistung des IM basierend auf Anweisungen vorherzusagen, was wir das Leistungsprognosetool (PP) nennen.

Wir bewerten das IM mithilfe von Testaufgaben, um Leistungsdaten zu erzeugen, die wir dann in Trainings-, Validierungs- und Testdatensätze aufteilen. Unser Ziel ist es, das PP darauf zu trainieren, die Leistung des IM bei unbekannten Aufgaben zu schätzen. Wir untersuchen verschiedene Faktoren, wie die Grösse des IM und die Anweisungsdaten, um zu sehen, wie sie die Vorhersagbarkeit der Leistung beeinflussen.

#Anweisungsoptimierte Modelle (IMs)

Wir verwenden verschiedene vortrainierte Sprachmodelle, die darauf abgestimmt wurden, Anweisungen zu befolgen. Ein Teil unseres Ziels ist es, zu erkennen, wie sich die Grösse dieser Modelle und die Auswahl des Datensatzes darauf auswirken, wie gut wir ihre Leistung vorhersagen können. Wir konzentrieren uns hauptsächlich auf verschiedene Grössen von LLaMA-Modellen und beziehen auch GPT-3.5 und GPT-4 zum Vergleich ein.

#Bewertungsmetriken

Für jedes anweisungsoptimierte Modell führen wir Tests durch und generieren einen Datensatz, der das Verhalten des Modells mit unbekannten Anweisungen widerspiegelt. Wir berechnen eine Leistungsmetrik für jedes Anweisungs-Ausgabepaar. Zu den gängigen Metriken, die wir verwenden, gehören ROUGE-L und Exact Match Scores. Diese Metriken können uns helfen zu bestimmen, wie gut das Modell abgeschnitten hat, ohne zwei Texte direkt vergleichen zu müssen.

#Leistungsprognosetools (PP)

Nachdem wir das IM mit neuen Anweisungen bewertet haben, verwenden wir die daraus resultierenden Leistungsdaten, um Modelle zu erstellen, die vorhersagen können, wie gut das IM abschneiden wird. Wir nutzen hauptsächlich das RoBERTa-Modell als PP, was es uns ermöglicht, das Modell leicht und effizient zu halten. Das PP wird trainiert, um die Unterschiede zwischen seiner vorhergesagten Leistung und der tatsächlichen Leistung des IM zu minimieren.

#Herausforderungen bei der Leistungsprognose

#Gesamte Ergebnisse

Unsere Ergebnisse zeigen, dass die Vorhersage der Leistung sehr herausfordernd ist, wobei die Werte für die Root Mean Squared Error (RMSE) allgemein hoch bleiben, unabhängig von den verschiedenen experimentellen Bedingungen. Dies deutet darauf hin, dass es in der Menge der Anweisungs-Metrik-Paare, die wir analysieren, kaum lernbare Signale gibt. Sogar grössere Modelle zeigen keine signifikanten Verbesserungen in der Vorhersagbarkeit. Wir stellen auch fest, dass ROUGE-L-Metriken tendenziell vorhersagbarer sind als Exact Match-Metriken, aber insgesamt bleibt die Vorhersagbarkeit niedrig.

#Faktoren, die die Vorhersagbarkeit beeinflussen

Wir haben mehrere Faktoren untersucht, die sich darauf auswirken könnten, wie gut das PP die Leistung des IM vorhersagt.

#Grösse des anweisungsoptimierten Modells

Durch das Testen verschiedener Grössen von LLaMA-Modellen haben wir gesehen, dass grössere Modelle keine bessere Vorhersagbarkeit bieten. Während grössere Modelle bei Tests besser abschnitten, führte dies nicht zu besseren Leistungsprognosen.

#Anzahl der Trainingsaufgaben

Wir haben auch geprüft, ob die Erhöhung der Anzahl der Trainingsaufgaben helfen würde, die Vorhersagen zu verbessern. Trotz der Hinzufügung von Aufgaben aus zusätzlichen Datensätzen gab es keinen merklichen Unterschied in der Leistungsprognose. Die Diskrepanz in den Aufgabentypen zwischen den Datensätzen trug wahrscheinlich zur Abwesenheit eines signifikanten Signals für die PP-Modelle bei.

#Eingabeformat

Wir konzentrierten uns für die meisten Bewertungen auf nur anweisungsgestützte Eingaben, da dieses Format typische Nutzerinteraktionen widerspiegelt. Allerdings haben wir auch Modelle evaluiert, die Eingaben mit Beispielen der Aufgaben beinhalteten. Trotz der besseren Leistung von Modellen mit Beispielen gab es keine signifikante Verbesserung in der Vorhersagbarkeit.

#Verlustvorhersage

In einem anderen Experiment verlagerten wir unseren Fokus auf die Vorhersage des Kreuzentropieverlusts anstelle der Verwendung automatisierter Bewertungsmetriken. Wir wollten sehen, ob dieser Ansatz bessere Ergebnisse liefern könnte. Leider übertraf selbst diese Methode nicht unsere Durchschnittsbasislinie, was darauf hindeutet, dass die Vorhersage der Leistung ein kompliziertes Problem bleibt.

#Mixed-Effects-Analyse

Schliesslich führten wir eine lineare Mixed-Effects-Analyse durch, um zu verstehen, welche Faktoren die Vorhersagbarkeit am stärksten beeinflussen. Die Ergebnisse bestätigten unsere vorherigen Erkenntnisse, dass die verwendeten Metriken und die Auswahl der Datensätze von erheblichem Einfluss waren, während die Grösse des Leistungsprognosetools keine grosse Rolle spielte.

#Fazit

Trotz der Fortschritte bei Sprachmodellsystemen, die Anweisungen befolgen, haben wir immer noch Schwierigkeiten, ihre Leistung bei neuen Aufgaben zuverlässig vorherzusagen. Durch das Training eines separaten Modells, das Aufgabenanweisungen auf vorhergesagte Leistungen abbildet, haben wir einen Schritt in Richtung besserem Verständnis dieser Systeme gemacht. Unsere Ergebnisse zeigen jedoch, dass die Vorhersage der Leistung eine schwierige Herausforderung ist. Die verwendeten Metriken, die Grösse der Modelle, die Anweisungssets und die Eingabeformate zeigten insgesamt minimale Auswirkungen darauf, wie gut wir das Verhalten des Modells antizipieren konnten.

In Zukunft bleibt viel Arbeit zu leisten, um Systeme zu entwerfen, deren Einschränkungen effektiv vorhergesagt und den Nutzern kommuniziert werden können. Es besteht ein dringender Bedarf, Modelle zu entwickeln, die ein besseres Verständnis dafür vermitteln, wann und wie Sprachmodelle erfolgreich oder erfolglos sein können.

#Einschränkungen und ethische Überlegungen

Obwohl unsere Studie verschiedene Faktoren untersucht, die die Leistungsprognose beeinflussen, hat sie bemerkenswerte Einschränkungen. Eine grosse Einschränkung ist die Datenknappheit; nur wenige Datensätze existieren in Formaten, die für unsere Analyse geeignet sind. Der Datensatz, den wir verwendet haben, bleibt begrenzt, was unsere Fähigkeit einschränken könnte, effektive Leistungsprognosen zu lernen.

Ausserdem stellt die Abhängigkeit von automatisierten Metriken eine Herausforderung dar, wenn es darum geht, willkürliche Aufgaben zu bewerten, insbesondere solche, die Kreativität oder offene Antworten erfordern. Wir haben auch festgestellt, dass die Formulierung von Anweisungen die Leistung des Modells erheblich beeinflussen kann, und da sich unsere Experimente ausschliesslich auf einzelne Anweisungen konzentrierten, könnte dieser Aspekt weitere Untersuchungen verdienen.

Zusammenfassend zeigt unsere Forschung die Schwierigkeiten bei der Vorhersage der Leistung anweisungsoptimierter Modelle. Sie verdeutlicht den Bedarf an verbesserter Datenverfügbarkeit und besseren Bewertungsmetriken. Zukünftige Arbeiten sollten sich darauf konzentrieren, umfassendere Datensätze zu erstellen und die Einschränkungen der aktuellen automatisierten Bewertungsmethoden anzugehen.