Einleitung
Ihr Grundschullehrer hat Ihnen wahrscheinlich nicht gezeigt, wie man 20-stellige Zahlen addiert. Wenn Sie jedoch wissen, wie man kleinere Zahlen addiert, brauchen Sie nur Papier und Bleistift sowie etwas Geduld. Beginnen Sie mit den Einsen und arbeiten Sie sich Schritt für Schritt nach links vor, und schon bald werden Sie mit Leichtigkeit Trillionen stapeln.
Solche Probleme sind für den Menschen leicht, aber nur, wenn wir sie richtig angehen. „Die Art und Weise, wie wir Menschen diese Probleme lösen, besteht nicht darin, sie anzustarren und dann die Antwort aufzuschreiben“, sagte er Eran Malach, ein Forscher für maschinelles Lernen an der Harvard University. „Wir gehen tatsächlich die Stufen entlang.“
Diese Erkenntnis hat Forscher dazu inspiriert, die großen Sprachmodelle zu untersuchen, die Chatbots wie ChatGPT antreiben. Während diese Systeme möglicherweise Aufgaben lösen, die ein paar Rechenschritte erfordern, scheitern sie oft an Problemen, die viele Schritte erfordern, wie zum Beispiel die Berechnung der Summe zweier großer Zahlen. Aber im Jahr 2022 wird ein Team von Google-Forschern zeigte dass die Aufforderung an Sprachmodelle, schrittweise Lösungen zu generieren, es den Modellen ermöglichte, Probleme zu lösen, die zuvor außerhalb ihrer Reichweite schienen. Ihre Technik, die sogenannte „Chain-of-thought-Prompting“, verbreitete sich bald, obwohl die Forscher Schwierigkeiten hatten, zu verstehen, warum sie funktioniert.
Jetzt haben mehrere Teams die Leistungsfähigkeit des Gedankenketten-Denkens erforscht, indem sie Techniken aus einem geheimnisvollen Zweig der theoretischen Informatik namens Computational Complexity Theory verwendet haben. Es ist das neueste Kapitel einer Forschungsreihe, die die Komplexitätstheorie verwendet, um die intrinsischen Fähigkeiten und Einschränkungen von Sprachmodellen zu untersuchen. Diese Bemühungen verdeutlichen, wo wir mit einem Scheitern von Modellen rechnen müssen, und sie könnten auf neue Ansätze für deren Aufbau hinweisen.
„Sie entfernen einen Teil der Magie“, sagte er Dimitris Papailiopoulos, ein Forscher für maschinelles Lernen an der University of Wisconsin, Madison. "Das ist gut."
Schulungstransformatoren
Große Sprachmodelle basieren auf mathematischen Strukturen, die als künstliche neuronale Netze bezeichnet werden. Die vielen „Neuronen“ in diesen Netzwerken führen einfache mathematische Operationen an langen Zahlenfolgen durch, die einzelne Wörter darstellen, und wandeln jedes Wort, das das Netzwerk passiert, in ein anderes um. Die Details dieser mathematischen Alchemie hängen von einem anderen Satz von Zahlen ab, den sogenannten Netzwerkparametern, die die Stärke der Verbindungen zwischen Neuronen quantifizieren.
Um ein Sprachmodell so zu trainieren, dass es kohärente Ergebnisse liefert, beginnen Forscher normalerweise mit einem neuronalen Netzwerk, dessen Parameter alle zufällige Werte haben, und füttern es dann mit Unmengen von Daten aus dem Internet. Jedes Mal, wenn das Modell einen neuen Textblock sieht, versucht es, jedes Wort der Reihe nach vorherzusagen: Es errät das zweite Wort basierend auf dem ersten, das dritte basierend auf den ersten beiden und so weiter. Es vergleicht jede Vorhersage mit dem tatsächlichen Text und optimiert dann seine Parameter, um den Unterschied zu verringern. Jede Optimierung ändert die Vorhersagen des Modells nur geringfügig, aber ihre kollektive Wirkung ermöglicht es einem Modell irgendwie, kohärent auf Eingaben zu reagieren, die es noch nie gesehen hat.
Seit 20 Jahren trainieren Forscher neuronale Netze für die Verarbeitung von Sprache. Aber die Arbeit nahm 2017 richtig Fahrt auf, als Forscher bei Google eine vorstellten neue Art von Netzwerk wird als Transformator bezeichnet.
„Dies wurde vor sieben Jahren vorgeschlagen, was wie Vorgeschichte erscheint“, sagte er Pablo Barceló, ein Forscher für maschinelles Lernen an der Päpstlichen Katholischen Universität von Chile.
Was Transformatoren so transformativ macht, ist die Tatsache, dass sie leicht skaliert werden können – um die Anzahl der Parameter und die Menge an Trainingsdaten zu erhöhen –, ohne dass das Training unerschwinglich teuer wird. Vor Transformatoren hatten neuronale Netze höchstens einige hundert Millionen Parameter; Heute haben die größten transformatorbasierten Modelle mehr als eine Billion. Ein Großteil der Verbesserung der Sprachmodellleistung in den letzten fünf Jahren ist einfach auf die Skalierung zurückzuführen.
Transformers machten dies möglich, indem sie spezielle mathematische Strukturen verwendeten, sogenannte Aufmerksamkeitsköpfe, die ihnen eine Art Vogelperspektive auf den Text, den sie lesen, ermöglichen. Wenn ein Transformer einen neuen Textblock liest, scannen seine Aufmerksamkeitsköpfe schnell das Ganze und identifizieren relevante Verbindungen zwischen Wörtern – vielleicht bemerken sie dabei, dass das vierte und achte Wort wahrscheinlich am nützlichsten für die Vorhersage des zehnten sind. Dann leiten die Aufmerksamkeitsköpfe die Wörter an ein riesiges Netz von Neuronen weiter, das sogenannte Feedforward-Netzwerk, das die schwere Zahlenverarbeitung durchführt, die erforderlich ist, um die Vorhersagen zu generieren, die ihm beim Lernen helfen.
Echte Transformatoren verfügen über mehrere Schichten von Aufmerksamkeitsköpfen, die durch Feedforward-Netzwerke getrennt sind, und spucken Vorhersagen erst nach der letzten Schicht aus. Aber auf jeder Ebene haben die Aufmerksamkeitsköpfe bereits den relevantesten Kontext für jedes Wort identifiziert, sodass der rechenintensive Feedforward-Schritt für jedes Wort im Text gleichzeitig erfolgen kann. Dies beschleunigt den Trainingsprozess und ermöglicht es, Transformatoren auf immer größeren Datenmengen zu trainieren. Noch wichtiger ist, dass es Forschern ermöglicht, den enormen Rechenaufwand für das Training eines riesigen neuronalen Netzwerks auf viele zusammenarbeitende Prozessoren zu verteilen.
Um das Beste aus riesigen Datensätzen herauszuholen, „muss man die Modelle wirklich groß machen“, sagte er David Chiang, ein Forscher für maschinelles Lernen an der University of Notre Dame. „Es wird einfach nicht praktikabel sein, sie zu schulen, wenn es nicht parallelisiert ist.“
Allerdings hilft die parallele Struktur, die es so einfach macht, Transformatoren zu trainieren, nach dem Training nicht weiter – zu diesem Zeitpunkt besteht keine Notwendigkeit, bereits vorhandene Wörter vorherzusagen. Während des normalen Betriebs geben Transformatoren jeweils ein Wort aus und verbinden jeden Ausgang wieder mit dem Eingang, bevor sie das nächste Wort erzeugen. Sie sind jedoch immer noch auf eine für die Parallelverarbeitung optimierte Architektur angewiesen.
Als transformatorbasierte Modelle wuchsen und bestimmte Aufgaben ihnen weiterhin Probleme bereiteten, fragten sich einige Forscher, ob der Vorstoß zu besser parallelisierbaren Modellen mit Kosten verbunden war. Gab es eine Möglichkeit, das Verhalten von Transformatoren theoretisch zu verstehen?
Die Komplexität von Transformatoren
Theoretische Studien zu neuronalen Netzen stehen vor vielen Schwierigkeiten, insbesondere wenn sie versuchen, das Training zu berücksichtigen. Neuronale Netze verwenden ein bekanntes Verfahren, um ihre Parameter in jedem Schritt des Trainingsprozesses zu optimieren. Es kann jedoch schwierig sein zu verstehen, warum dieses einfache Verfahren bei einem guten Parametersatz konvergiert.
Anstatt darüber nachzudenken, was während des Trainings passiert, untersuchen einige Forscher die intrinsischen Fähigkeiten von Transformatoren, indem sie sich vorstellen, dass es möglich ist, ihre Parameter auf beliebige Werte anzupassen. Dies läuft darauf hinaus, einen Transformator als einen besonderen Typ eines programmierbaren Computers zu behandeln.
„Sie haben ein Computergerät und möchten wissen: ‚Was kann es?‘ Welche Arten von Funktionen kann es berechnen?‘“, sagte Chiang.
Dies sind die zentralen Fragen im formalen Studium der Berechnung. Das Gebiet reicht bis ins Jahr 1936 zurück, als Alan Turing sich erstmals eine vorstellte fantasievolles Gerät, heute Turing-Maschine genannt, die jede beliebige Berechnung durch Lesen und Schreiben von Symbolen auf einem unendlichen Band durchführen konnte. Theoretiker der rechnerischen Komplexität würden später auf Turings Arbeit aufbauen und beweisen, dass rechnerische Probleme von Natur aus in verschiedene Bereiche fallen Komplexitätsklassen definiert durch die Ressourcen, die zu ihrer Lösung erforderlich sind.
Im Jahr 2019 haben Barceló und zwei weitere Forscher erwies sich dass eine idealisierte Version eines Transformators mit einer festen Anzahl von Parametern genauso leistungsfähig sein könnte wie eine Turing-Maschine. Wenn Sie einen Transformator so einrichten, dass er seinen Ausgang wiederholt als Eingang zurückspeist, und die Parameter auf die entsprechenden Werte für das spezifische Problem einstellen, das Sie lösen möchten, wird er schließlich die richtige Antwort ausspucken.
Dieses Ergebnis war ein Ausgangspunkt, aber es beruhte auf einigen unrealistischen Annahmen, die die Leistung von Transformatoren wahrscheinlich überschätzen würden. Seitdem haben Forscher daran gearbeitet, realistischere theoretische Rahmenwerke zu entwickeln.
Eine dieser Bemühungen begann im Jahr 2021, als William Merrill, jetzt Doktorand an der New York University, verließ gerade ein zweijähriges Stipendium am Allen Institute for Artificial Intelligence in Seattle. Während seiner Zeit dort hatte er andere Arten neuronaler Netze mit Techniken analysiert, die für die parallele Architektur von Transformatoren scheinbar schlecht geeignet waren. Kurz vor seiner Abreise begann er ein Gespräch mit dem Forscher des Allen Institute for AI Ashish Sabharwal, der vor seinem Einstieg in die KI-Forschung Komplexitätstheorie studiert hatte. Sie begannen zu vermuten, dass die Komplexitätstheorie ihnen helfen könnte, die Grenzen von Transformatoren zu verstehen.
„Es schien einfach ein einfaches Modell zu sein; Es muss einige Einschränkungen geben, die man einfach festnageln kann“, sagte Sabharwal.
Das Paar analysierte Transformatoren mithilfe eines Zweigs der rechnerischen Komplexitätstheorie, der sogenannten Schaltungskomplexität, der häufig zur Untersuchung paralleler Berechnungen verwendet wird und dies auch getan hat wurde kürzlich angewendet zu vereinfachten Versionen von Transformatoren. Im folgenden Jahr verfeinerten sie mehrere der unrealistischen Annahmen früherer Arbeiten. Um zu untersuchen, wie die Parallelstruktur von Transformatoren ihre Fähigkeiten einschränken könnte, betrachteten die beiden den Fall, dass Transformatoren ihren Ausgang nicht in ihren Eingang zurückspeisen – stattdessen müsste ihr erster Ausgang die endgültige Antwort sein. Sie erwies sich dass die Transformatoren in diesem theoretischen Rahmen keine Rechenprobleme lösen konnten, die außerhalb einer bestimmten Komplexitätsklasse liegen. Und viele mathematische Probleme, darunter auch relativ einfache wie das Lösen linearer Gleichungen, liegen vermutlich außerhalb dieser Klasse.
Im Grunde zeigten sie, dass Parallelität durchaus ihren Preis hatte – zumindest wenn Transformatoren sofort eine Antwort ausspucken mussten. „Transformatoren sind ziemlich schwach, wenn man sie so nutzt, dass man einen Input gibt und einfach eine sofortige Antwort erwartet“, sagte Merrill.
Gedankenexperimente
Die Ergebnisse von Merrill und Sabharwal warfen eine natürliche Frage auf: Wie viel leistungsfähiger werden Transformatoren, wenn sie ihre Ausgänge recyceln dürfen? Barceló und seine Co-Autoren hatten diesen Fall in ihrer Analyse idealisierter Transformatoren aus dem Jahr 2019 untersucht, aber mit realistischeren Annahmen blieb die Frage offen. Und in den vergangenen Jahren hatten Forscher die Denkkettenaufforderung entdeckt, was der Frage eine neue Relevanz verlieh.
Merrill und Sabharwal wussten, dass ihr rein mathematischer Ansatz nicht alle Aspekte des Gedankenkettendenkens in realen Sprachmodellen erfassen konnte, bei denen es sich um den Wortlaut in der Eingabeaufforderung handelte kann sehr wichtig sein. Aber egal wie eine Eingabeaufforderung formuliert ist: Solange sie ein Sprachmodell dazu veranlasst, Schritt-für-Schritt-Lösungen auszugeben, kann das Modell im Prinzip die Ergebnisse von Zwischenschritten bei nachfolgenden Durchgängen durch den Transformator wiederverwenden. Dies könnte eine Möglichkeit bieten, die Grenzen der parallelen Berechnung zu umgehen.
Inzwischen hatte ein Team der Peking-Universität ähnliche Überlegungen angestellt und ihre vorläufigen Ergebnisse waren positiv. In einer Arbeit vom Mai 2023 identifizierten sie einige mathematische Probleme, die für gewöhnliche Transformatoren im Rahmen von Merrill und Sabharwal unmöglich sein sollten, und zeigte dass Zwischenschritte es den Transformatoren ermöglichten, diese Probleme zu lösen.
Im Oktober setzten Merrill und Sabharwal ihre frühere Arbeit mit einem fort detaillierte theoretische Studie der Rechenleistung der Gedankenkette. Sie quantifizierten, wie diese zusätzliche Rechenleistung von der Anzahl der Zwischenschritte abhängt, die ein Transformator ausführen darf, bevor er eine endgültige Antwort ausspucken muss. Im Allgemeinen gehen Forscher davon aus, dass die angemessene Anzahl von Zwischenschritten zur Lösung eines Problems von der Größe des Inputs für das Problem abhängt. Beispielsweise erfordert die einfachste Strategie zum Addieren zweier 20-stelliger Zahlen doppelt so viele Zwischenadditionsschritte wie der gleiche Ansatz zum Addieren zweier 10-stelliger Zahlen.
Beispiele wie dieses deuten darauf hin, dass Transformatoren mit nur wenigen Zwischenschritten keinen großen Nutzen hätten. Tatsächlich haben Merrill und Sabharwal bewiesen, dass die Gedankenkette erst dann wirklich hilfreich ist, wenn die Anzahl der Zwischenschritte proportional zur Größe der Eingabe zunimmt, und bei vielen Problemen muss die Anzahl der Zwischenschritte noch viel größer werden.
Die Gründlichkeit des Ergebnisses beeindruckte die Forscher. „Sie haben das wirklich festgehalten“, sagte er Daniel Hsu, ein Forscher für maschinelles Lernen an der Columbia University.
Die jüngsten Arbeiten von Merrill und Sabharwal zeigen, dass die Gedankenkette kein Allheilmittel ist – im Prinzip kann sie Transformatoren dabei helfen, schwierigere Probleme zu lösen, allerdings nur auf Kosten eines hohen Rechenaufwands.
„Wir sind an verschiedenen Möglichkeiten interessiert, die Einschränkungen von Transformatoren in einem Schritt zu umgehen“, sagte Merrill. „Die Gedankenkette ist ein Weg, aber dieser Artikel zeigt, dass es möglicherweise nicht der wirtschaftlichste Weg ist.“
Zurück zur Realität
Dennoch warnen Forscher davor, dass diese Art der theoretischen Analyse nur begrenzte Erkenntnisse über reale Sprachmodelle liefern kann. Positive Ergebnisse – Beweise dafür, dass Transformatoren grundsätzlich bestimmte Probleme lösen können – bedeuten nicht, dass ein Sprachmodell diese Lösungen tatsächlich während des Trainings lernt.
Und selbst Ergebnisse, die sich mit den Einschränkungen von Transformatoren befassen, weisen Vorbehalte auf: Sie weisen darauf hin, dass kein Transformator bestimmte Probleme in allen Fällen perfekt lösen kann. Das ist natürlich eine ziemlich hohe Messlatte. „Es könnte Sonderfälle des Problems geben, die problemlos gelöst werden könnten“, sagte Hsu.
Trotz dieser Vorbehalte bietet die neue Arbeit eine Vorlage für die Analyse verschiedener Arten neuronaler Netzwerkarchitekturen, die möglicherweise Transformatoren ersetzen könnten. Wenn eine komplexitätstheoretische Analyse darauf schließen lässt, dass bestimmte Arten von Netzwerken leistungsfähiger sind als andere, wäre das ein Beweis dafür, dass diese Netzwerke auch in der realen Welt besser abschneiden könnten.
Chiang betonte auch, dass die Erforschung der Grenzen von Transformatoren umso wertvoller sei, da Sprachmodelle zunehmend in einem breiten Spektrum realer Anwendungen eingesetzt würden, was es leicht mache, ihre Fähigkeiten zu überschätzen.
„Es gibt tatsächlich viele Dinge, die sie nicht so gut machen, und wir müssen uns der Einschränkungen sehr, sehr bewusst sein“, sagte Chiang. „Deshalb ist diese Art von Arbeit wirklich wichtig.“
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- Quelle: https://www.quantamagazine.org/how-chain-of-thought-reasoning-helps-neural-networks-compute-20240321/
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- gearbeitet
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- weltweit wie ausgehandelt und gekauft ausgeführt wird.
- würde
- schreiben
- Schreiben
- Jahr
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