Semplificare la conoscenza complessa nei modelli di intelligenza artificiale

Questo sondaggio discute un nuovo e importante campo di ricerca chiamato distillazione simbolica della conoscenza nei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). LLM come GPT-3 e BERT sono cresciuti in dimensioni e complessità. Man mano che crescono, diventa fondamentale utilizzare efficacemente la loro vasta quantità di conoscenza. L'obiettivo di questo sondaggio è vedere come possiamo trasformare la conoscenza complessa in questi modelli in una forma simbolica più semplice. Questo è importante perché rende gli LLM più facili da capire, più efficienti e utili in diverse applicazioni.

Categorieceremo la ricerca già disponibile in base a diversi metodi e usi. L'intento è mostrare come la distillazione simbolica della conoscenza può migliorare la chiarezza e l'efficacia dei modelli AI più piccoli. Discuteremo anche le principali sfide che i ricercatori affrontano, come mantenere la conoscenza dettagliata rendendola più facile da comprendere. Inoltre, esamineremo diversi metodi sviluppati finora in questo campo, identificheremo lacune nella ricerca attuale e suggeriremo possibili opportunità per lavori futuri. Questo sondaggio fornirà una panoramica ampia della distillazione simbolica della conoscenza nei LLM e ne evidenzierà l'importanza nel rendere i sistemi AI più accessibili ed efficienti.

C'è un crescente interesse su come la conoscenza simbolica possa migliorare la chiarezza, l'efficienza e la gamma di usi degli LLM, trasformandoli in strumenti migliori e più comprensibili. Nonostante il riconoscimento della sua importanza, c'è ancora una mancanza significativa di ricerca approfondita che guardi da vicino a questo processo di integrazione. La maggior parte degli studi esistenti si concentra sui progressi degli LLM o sulla conoscenza che contengono, con meno attenzione alla distillazione simbolica della conoscenza degli LLM. Questo sondaggio mira a colmare questa lacuna fornendo una revisione dettagliata dello stato attuale della distillazione simbolica della conoscenza negli LLM, sottolineando i metodi, le sfide e i progressi in quest'area.

#Cosa sono i Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni?

I Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLM) sono un argomento significativo nell'intelligenza artificiale (AI), con importanti progressi realizzati frequentemente. Gli LLM vengono addestrati su enormi quantità di dati, inclusi siti web, articoli di ricerca e libri. Racchiudono conoscenza all'interno di numerosi parametri e possono fungere da basi di conoscenza da cui si può estrarre informazioni per vari scopi. Questi scopi possono includere l'affinamento di altri modelli per compiti specifici, la convalida delle azioni o la generazione di set di dati più grandi e più accurati. Tuttavia, la conoscenza incorporata negli LLM non è direttamente accessibile e richiede un'estrazione attenta e un utilizzo efficiente per ottenere risultati efficaci.

La conoscenza all'interno degli LLM, memorizzata nei pesi dei loro parametri, può essere convertita in una forma simbolica più interpretabile attraverso il processo di distillazione simbolica della conoscenza. La principale sfida qui è tradurre la conoscenza implicita, dispersa, codificata nelle reti neurali degli LLM in rappresentazioni simboliche chiare e comprensibili. Questa trasformazione è essenziale per diversi motivi: per migliorare la trasparenza e l'interpretabilità dei modelli, facilitare il trasferimento della conoscenza a modelli più piccoli e più efficienti e abilitare sistemi AI migliori e spiegabili. Cambiando la conoscenza in forma simbolica, possiamo comprendere le ragioni dietro le decisioni del modello, il che è importante in applicazioni dove sapere il 'perché' dietro previsioni o raccomandazioni è tanto cruciale quanto i risultati stessi.

In questo documento, presentiamo un framework dettagliato dedicato alla distillazione simbolica della conoscenza degli LLM, partendo da una panoramica storica della distillazione simbolica della conoscenza e del suo sviluppo fino allo stato attuale. Dopo questo, analizziamo vari metodi tradizionali di Distillazione della Conoscenza e li confrontiamo con gli approcci di distillazione simbolica della conoscenza. Esploriamo ulteriormente le architetture degli LLM e i loro meccanismi di addestramento e affinamento. Categorizziamo le tecniche di distillazione simbolica della conoscenza in tre tipi unici: Diretta, Multilivello e Distillazione tramite Apprendimento per Rinforzo. Compiliamo anche articoli di ricerca focalizzati sulla conoscenza simbolica e quelli che affrontano specificamente la distillazione simbolica della conoscenza degli LLM.

#La Crescita della Tecnologia Linguistica

Negli ultimi decenni, la tecnologia linguistica ha fatto significativi progressi. Il Test di Turing, condotto nel 1950, è stato uno dei primi traguardi in questo campo. Ha gettato le basi per l'idea che le macchine possano comportarsi in modo simile agli esseri umani e mostrare intelligenza. Nello stesso anno, Shannon ha introdotto il concetto di entropia, aiutando a fare previsioni sulla lettera successiva basata su testi già noti. Nel 1964, ELIZA è emersa come un programma di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) progettato per imitare lo stile conversazionale di un terapeuta. SHRDLU, introdotto nel 1968, è stato tra i primi sistemi interattivi di comprensione del linguaggio naturale che potevano comprendere e rispondere a comandi in linguaggio naturale in un mondo semplificato di oggetti.

Negli anni successivi, si è assistito all'emergere dei Modelli Linguistici Statistici (SLM), con opere notevoli come "Introduzione all'Approccio Stocastico per il Parsing" nel 1986 e "Approccio Statistico alla Traduzione Automatica" nel 1990. Tuttavia, problemi come la fragilità attraverso i domini e le false assunzioni di indipendenza hanno portato al declino degli SLM.

L'introduzione della Memoria a Lungo e Breve Termine (LSTM) nel 1997 ha segnato l'inizio dell'era dei Modelli Linguistici Neurali (NLM). Questi modelli hanno migliorato l'elaborazione del linguaggio catturando dipendenze a lungo termine e gestendo con successo il problema del gradiente che svanisce. Nel 2001, è stato introdotto il primo modello linguistico neurale, addestrato utilizzando l'algoritmo di Discesa del Gradiente Stocastico (SGD), dimostrandosi computazionalmente efficiente e scalabile. Man mano che le reti neurali crescevano non solo in funzionalità ma anche in dimensioni, la compressione dei modelli è stata proposta nel 2006. Le tecniche di compressione dei modelli sono state suddivise in quattro approcci: potatura dei parametri, fattorizzazione a basso rango, convoluzioni compatte e distillazione della conoscenza.

Nel 2011, IBM Watson ha fatto progressi nell'elaborazione del linguaggio vincendo un gioco di Jeopardy contro concorrenti umani. Nel 2013, è stato introdotto l'algoritmo Word2Vec, che ha permesso ai computer di comprendere il contesto delle parole e le loro relazioni. L'anno successivo, è stato introdotto seq2seq, utilizzando un codificatore per rappresentare una sequenza di input e un decodificatore per generare la sequenza di output. GloVe, introdotto nello stesso anno, utilizzava una matrice di co-occorrenza per catturare le relazioni tra le parole in un corpus.

La distillazione della conoscenza, una tecnica di compressione dei modelli, è stata introdotta nel 2015 per trasferire conoscenza da un modello insegnante più grande a un modello studente più piccolo. Nello stesso anno, è stato proposto FitNets per aggiungere un termine extra alla perdita di distillazione della conoscenza. Nel 2016, uno studio ha impiegato mappe di attenzione come suggerimenti, confrontando l'errore quadratico medio tra le mappe di attenzione dei modelli insegnante e studente. Nello stesso anno, SQuAD è stato introdotto, stabilendo un dataset di riferimento per valutare la comprensione della lettura automatica.

Nel 2017, è stato introdotto il modello Transformer, che ha consentito lo sviluppo di modelli linguistici avanzati che possono apprendere in modo efficiente le relazioni tra le parole in una frase tramite auto-attenzione. L'anno successivo ha visto varie nuove approcci che fornivano suggerimenti attraverso diversi mezzi, incluse le matrici Gram.

Nel 2018, è stato introdotto ELMo, che utilizza embedding diversi per la stessa parola in vari contesti. Inoltre, l'Universal Sentence Encoder ha ulteriormente avanzato l'elaborazione del linguaggio fornendo rappresentazioni di frasi che potevano gestire più lingue.

Il General Language Understanding Evaluation (GLUE), un framework di valutazione standard per confrontare diversi modelli linguistici, è stato introdotto insieme a BERT e GPT-1 nel 2018, segnando l'inizio dell'era dei Modelli Linguistici Pre-addestrati (PLM). Nel 2019, GPT-2 è diventato il primo modello linguistico a raggiungere un miliardo di parametri, seguito da T5, il primo modello con 10 miliardi di parametri. La ricerca pubblicata nel 2019 ha notato che i metodi esistenti di estrazione di suggerimenti potrebbero non essere ottimali a causa della perdita di informazioni dalla trasformazione ReLU. Per affrontare questo, è stata introdotta una funzione di attivazione modificata chiamata marginReLU. Gli studi del 2020 hanno utilizzato diversi metodi per consentire ai modelli studente di apprendere dalle rappresentazioni degli insegnanti.

Nel 2020, Google Shard (GShard) è diventato il primo modello linguistico a raggiungere 100 miliardi di parametri, e nel 2021, il Modello Linguistico Generalista (GLaM) ha toccato la scala del trilione di parametri. Il concetto di distillazione simbolica della conoscenza è stato introdotto quell'anno, consentendo ai modelli più piccoli di apprendere da modelli più grandi in modo simbolico. Da allora, la distillazione simbolica della conoscenza è stata applicata in vari settori come la sintesi di frasi senza riferimento e l'acquisizione comparativa della conoscenza. Le leggi di scalabilità per i modelli linguistici neurali mostrano che le performance migliorano con l'aumento delle dimensioni del modello e del dataset, seguendo una relazione prevedibile.

Le principali aziende tecnologiche stanno investendo molto nello sviluppo dei propri LLM a causa del loro enorme potenziale in settori come la salute, la finanza e il servizio clienti. Data la rapida evoluzione in questo settore, c'è una necessità urgente di orientare l'AI verso percorsi sicuri e responsabili.

#Distillazione della Conoscenza Spiegata

La distillazione della conoscenza è una tecnica utilizzata per trasferire conoscenza da un modello più grande e complesso (insegnante) a un modello più piccolo e semplice (studente), con l'obiettivo di mantenere gran parte delle prestazioni del modello insegnante. Questo processo è cruciale quando le risorse computazionali sono limitate o quando sono necessari modelli leggeri. Ci sono diversi tipi di tecniche tradizionali di distillazione della conoscenza: basate sulle risposte, basate sulle caratteristiche, basate sulle relazioni e una moderna distillazione simbolica della conoscenza.

#Distillazione della Conoscenza Basata sulle Risposte

Questo approccio coinvolge il trasferimento di conoscenza dall'ultimo strato di output del modello insegnante al modello studente. Mira a imitare le ultime previsioni dell'insegnante. Il metodo è semplice e ha mostrato efficacia in vari compiti. Un'applicazione critica della distillazione della conoscenza basata sulle risposte è nella classificazione delle immagini, dove i "target morbidi" assegnati dal modello insegnante giocano un ruolo cruciale.

#Distillazione della Conoscenza Basata sulle Caratteristiche

La distillazione basata sulle caratteristiche si basa su reti neurali che apprendono rappresentazioni gerarchiche delle caratteristiche. A differenza della distillazione basata sulle risposte, che si concentra sulle uscite dell'ultimo strato, questo metodo utilizza le uscite dagli strati intermedi per guidare il modello studente. Questo approccio è particolarmente utile per addestrare modelli più profondi e offre un insieme più ricco di segnali di addestramento.

#Distillazione della Conoscenza Basata sulle Relazioni

La distillazione basata sulle relazioni va oltre gli altri metodi esaminando le relazioni tra vari strati o campioni di dati nel modello insegnante. Questo metodo offre una forma di trasferimento della conoscenza più sfumata, focalizzandosi sulle interazioni e le correlazioni all'interno delle mappe delle caratteristiche del modello.

#Distillazione Simbolica della Conoscenza

In contrasto con i metodi precedenti, la distillazione simbolica della conoscenza si concentra sul trasferire conoscenza in un formato simbolico, che può includere regole e logica. Questa tecnica integra conoscenze strutturate con modelli di machine learning per migliorare performance e chiarezza. La sua forza risiede nell'allinearsi con i metodi di ragionamento umano, promuovendo così una migliore comprensione e fiducia.

La distillazione simbolica della conoscenza comporta un processo di estrazione della conoscenza da un modello complesso e la sua conversione in una forma simbolica più semplice. Questa trasformazione tipicamente include diversi passaggi definiti:

1. Addestramento del Modello Insegnante: Un modello complesso (insegnante) viene addestrato per raggiungere alte prestazioni su un dataset.

2. Estrazione della Conoscenza: Le intuizioni vengono derivate dal modello insegnante attraverso diversi metodi, inclusa l'analisi dei modelli di attivazione dei neuroni o l'impiego di tecniche per valutare l'importanza degli input.

3. Rappresentazione Simbolica: La conoscenza raccolta viene quindi tradotta in un formato simbolico, come alberi decisionali o regole logiche.

4. Addestramento del Modello Studente: Il modello studente viene addestrato per imitare la rappresentazione simbolica creata, assicurando un processo decisionale chiaro.

5. Valutazione e Raffinamento: Dopo l'addestramento, le prestazioni del modello studente vengono valutate, portando a necessarie modifiche per migliorare l'accuratezza e la chiarezza.

#Comprendere i Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni

Gli LLM sono essenziali nei compiti linguistici e sono stati argomenti caldi negli ultimi anni. Creano numerose opportunità ma evocano anche preoccupazioni sul loro uso. In questa sezione, ci concentreremo sull'architettura degli LLM e sul processo di addestramento coinvolto.

#Architettura Transformer

L'architettura transformer costituisce la base di tutti gli LLM. Le sue caratteristiche, come il calcolo parallelo e i meccanismi di attenzione, riducono la dipendenza da caratteristiche create manualmente mentre migliorano la performance nei compiti NLP. Tutti gli LLM esistenti derivano direttamente o indirettamente da questa architettura.

In generale, gli LLM rientrano nelle seguenti architetture:

• Architettura Codificatore-Decodificatore: Questo comporta la trasformazione di un input in un vettore di lunghezza fissa e poi l'utilizzo di quella rappresentazione per creare una sequenza di output. È composta da due set di blocchi transformer: un codificatore che elabora l'input e un decodificatore che genera l'output.

• Architettura Decodificatore Causale: Questo è un tipo di architettura solo decodificatore utilizzata nella modellazione del linguaggio, dove gli input e gli output vengono elaborati in modo simile tramite il decodificatore. Ogni token di input può concentrarsi solo sui token precedenti.

• Architettura Decodificatore Prefisso: Questa architettura consente un'attenzione bidirezionale sui token di prefisso mentre utilizza un'attenzione unidirezionale solo sui token generati. Può includere informazioni bidirezionali nel processo di decodifica.

#Processo di Addestramento dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni

Il processo di addestramento per gli LLM consiste in due fasi principali:

1. Pre-addestramento: Questa fase comporta l'addestramento su ampi dataset di testi non etichettati per apprendere schemi linguistici generali. Si concentra sulla raccolta dei dati, preprocessamento e compiti di addestramento.

2. Affinamento: Questa fase adatta gli LLM pre-addestrati a domini o compiti specifici utilizzando esempi etichettati o apprendimento per rinforzo. Coinvolge due strategie principali: affinamento delle istruzioni e affinamento dell'allineamento, che mirano a perfezionare le risposte del modello.

#Processi di Distillazione Simbolica della Conoscenza

L'obiettivo della distillazione simbolica della conoscenza degli LLM è trasformare l'ampia conoscenza negli LLM in forme più interpretabili ed efficienti. Questo processo comporta il cambiamento della conoscenza complessa all'interno di modelli come GPT-3 in rappresentazioni simboliche o basate su regole.

Vari approcci per la distillazione simbolica della conoscenza possono essere categorizzati come segue:

#Distillazione Diretta

Questo metodo inizia costruendo un prompt specifico che incoraggia gli LLM a generare output che racchiudono comprensione del senso comune o comprensione fattuale. L'efficacia di questo passo dipende dalla creazione di prompt chiari e ricchi di contesto. La risposta del modello diventa un complesso intreccio di schemi appresi e comprensione linguistica. Questo testo viene analizzato per estrarre conoscenza in varie forme.

#Distillazione Multilivello

Questo approccio affina iterativamente il trasferimento di conoscenza da un modello insegnante più grande a un modello studente più piccolo. Il modello insegnante genera una base di conoscenze iniziale, che viene filtrata per qualità. Il modello studente viene successivamente addestrato su questo dataset, generando nuove conoscenze che vengono filtrate nuovamente. Questo processo iterativo mira a migliorare la qualità e la concisione della conoscenza distillata.

#Distillazione Utilizzando Apprendimento per Rinforzo

Questo approccio migliora le politiche degli LLM attraverso un processo in due fasi di generazione e filtraggio dei dati. Il primo passo comporta l'utilizzo della politica attuale degli LLM per produrre previsioni di output per contesti dati, seguito dal ranking e filtraggio di questi output utilizzando un modello di ricompensa appreso addestrato sulle preferenze umane. Questo crea un ciclo di feedback che affina continuamente la politica del modello verso le preferenze umane.

#Lavori Correlati nella Distillazione Simbolica della Conoscenza

È stata condotta molta ricerca per posizionare gli LLM come basi di conoscenza. Sebbene ci siano numerosi sforzi di ricerca volti ad analizzare la conoscenza contenuta negli LLM, l'attenzione sulla distillazione di questa conoscenza in forma simbolica è stata esplorata in modo insufficiente.

#Basi di Conoscenza degli LLM

Gli LLM funzionano bene come basi di conoscenza per domande e risposte aperte. Acquisiscono rapidamente conoscenze linguistiche all'inizio della fase di pre-addestramento, ma l'integrazione della conoscenza fattuale è più lenta e più sensibile ai dati di addestramento.

#Coerenza della Conoscenza nei Modelli Linguistici

Gli studi rivelano una preoccupante incoerenza nei modelli linguistici quando rispondono a query parafrasate. Questo problema evidenzia le difficoltà che questi modelli affrontano nell'elaborare fatti negati.

#Modifica della Conoscenza nei Modelli Linguistici

La modifica della conoscenza all'interno degli LLM è diventata un'area di ricerca significativa. Sono stati proposti vari approcci innovativi per affrontare questa sfida.

#Ragionamento con la Conoscenza nei Modelli Linguistici

Le capacità di ragionamento degli LLM sono state esplorate in modo significativo, con molti studi focalizzati sulla loro capacità di apprendere vari tipi di regole e rispondere a sfide logiche.

#Interpretazione della Conoscenza nei Modelli Linguistici

I ricercatori hanno esplorato diverse angolazioni per interpretare la conoscenza codificata negli LLM, cercando una migliore comprensione di come questi modelli catturano e elaborano le informazioni linguistiche.

#Risultati Chiave e Lezioni Apprese

Attraverso l'esplorazione della distillazione simbolica della conoscenza, sono emersi vari risultati e lezioni:

• Efficienza: La distillazione simbolica della conoscenza migliora l'efficienza degli LLM creando versioni più piccole e gestibili senza una significativa perdita di prestazioni.

• Ragionamento per il Senso Comune: La transizione verso un paradigma 'dalla macchina al corpus alla macchina' segna notevoli progressi nel ragionamento per il senso comune.

• Generazione di Dati: Gli LLM dimostrano potenziale per generare set di dati di alta qualità e diversificati, utili per sviluppare modelli robusti.

• Applicazioni Cross-Domain: Le applicazioni della distillazione simbolica della conoscenza si estendono oltre i compiti linguistici in settori come il ragionamento visivo.

• Affinamento delle Istruzioni: Le tecniche per l'affinamento delle istruzioni e la generazione rappresentano un salto verso la creazione di sistemi AI intuitivi.

#Sfide e Opportunità

Nonostante i progressi, persistono numerose sfide nel campo della distillazione simbolica della conoscenza, inclusa l'assicurazione della qualità dei dati, l'equilibrio tra automazione e supervisione umana, lo sviluppo di modelli compatti senza perdita di prestazioni, un'affinamento efficace delle istruzioni e l'adattabilità nei modelli distillati.

Affrontare queste sfide offre opportunità per ulteriori ricerche e innovazioni, con l'obiettivo finale di realizzare il pieno potenziale della distillazione simbolica della conoscenza in applicazioni pratiche.