Phi-1, Ένα συμπαγές μοντέλο γλώσσας, ξεπερνά GPT στην Αποτελεσματική Δημιουργία Κώδικα
Εν συντομία
Οι ερευνητές ανέπτυξαν το Phi-1, α συμπαγές γλωσσικό μοντέλο για αποτελεσματική παραγωγή κώδικα, χρησιμοποιώντας 1.3 δισεκατομμύρια παραμέτρους και μικρότερο σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης.
Παρά το μικρότερο μέγεθός του, επιτυγχάνει εντυπωσιακά αποτελέσματα, με ακρίβεια pass@1 50.6% στα HumanEval και 55.5% στα σημεία αναφοράς MBPP.
Phi-1, ένα συμπαγές αλλά ισχυρό μοντέλο ειδικά σχεδιασμένο για εργασίες δημιουργίας κώδικα. Σε αντίθεση με τους προκατόχους του, το Phi-1 επιδεικνύει ανώτερη απόδοση στην κωδικοποίηση και άλλες σχετικές εργασίες, ενώ χρησιμοποιεί σημαντικά λιγότερες παραμέτρους και μικρότερο σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης.
| Συνιστάται: 12 καλύτερα εργαλεία κωδικοποίησης AI 2023 |
Το Phi-1, ένα μοντέλο που βασίζεται σε Transformer, ξεχωρίζει με τις μόλις 1.3 δισεκατομμύρια παραμέτρους του, που είναι μόνο ένα κλάσμα του μεγέθους άλλων ανταγωνιστικών μοντέλων. Αξιοσημείωτο είναι ότι εκπαιδεύτηκε σε μόλις τέσσερις ημέρες χρησιμοποιώντας οκτώ A100. Η εκπαιδευτική διαδικασία περιλάμβανε προσεκτικά επιμελημένα δεδομένα «ποιότητας σχολικών βιβλίων» που προέρχονται από τον Ιστό (6 δισεκατομμύρια μάρκες) και συνθετικά εγχειρίδια και ασκήσεις που δημιουργήθηκαν με τη βοήθεια του GPT-3.5 (1 δισεκατομμύριο μάρκες).
Παρά τη μικρότερη κλίμακα του, το Phi-1 επιτυγχάνει εντυπωσιακά αποτελέσματα, με ακρίβεια pass@1 50.6% στα HumanEval και 55.5% στα σημεία αναφοράς MBPP. Επιπλέον, εμφανίζει απροσδόκητες αναδυόμενες ιδιότητες σε σύγκριση με το Phi-1-base, ένα παλαιότερο μοντέλο πριν από τη λεπτομερή ρύθμιση, και το Phi-1-small, ένα μικρότερο μοντέλο με 350 εκατομμύρια παραμέτρους. Ακόμη και με το μειωμένο του μέγεθος, το Phi-1 εξακολουθεί να επιτυγχάνει μια αξιέπαινη ακρίβεια 45% στο HumanEval.
Η επιτυχία του Phi-1 μπορεί να αποδοθεί στα δεδομένα υψηλής ποιότητας που χρησιμοποιούνται κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης. Ακριβώς όπως ένα ολοκληρωμένο και καλοφτιαγμένο εγχειρίδιο βοηθά τους μαθητές να κατακτήσουν νέα θέματα, οι ερευνητές επικεντρώθηκαν στη δημιουργία δεδομένων «ποιότητας σχολικών βιβλίων» για να βελτιώσουν τη μαθησιακή αποτελεσματικότητα του γλωσσικό μοντέλο. Αυτή η προσέγγιση οδήγησε σε ένα μοντέλο που ξεπερνά τα περισσότερα μοντέλα ανοιχτού κώδικα σε σημεία αναφοράς κωδικοποίησης όπως το HumanEval και το MBPP, παρά το μικρότερο μέγεθος μοντέλου και τον όγκο δεδομένων του.
Ωστόσο, είναι σημαντικό να σημειωθούν ορισμένοι περιορισμοί του Phi-1 σε σύγκριση με μεγαλύτερα μοντέλα. Πρώτον, το Phi-1 ειδικεύεται στην κωδικοποίηση Python και δεν έχει την ευελιξία των μοντέλων πολλών γλωσσών. Επιπλέον, στερείται γνώσεων σχετικά με τον τομέα που βρίσκονται σε μεγαλύτερα μοντέλα, όπως ο προγραμματισμός με συγκεκριμένα API ή η χρήση λιγότερο κοινών πακέτων. Τέλος, λόγω της δομημένης φύσης των συνόλων δεδομένων και της έλλειψης ποικιλομορφίας στη γλώσσα και το στυλ, το Phi-1 είναι λιγότερο ανθεκτικό σε στιλιστικές παραλλαγές ή λάθη στην προτροπή.
Οι ερευνητές αναγνωρίζουν αυτούς τους περιορισμούς και πιστεύουν ότι περαιτέρω εργασία μπορεί να αντιμετωπίσει τον καθένα από αυτούς. Προτείνουν τη χρήση GPT-4 για τη δημιουργία συνθετικών δεδομένων αντί για GPT-3.5, καθώς παρατήρησαν υψηλό ποσοστό λάθους στα στοιχεία του τελευταίου. Παρά τα σφάλματα, το Phi-1 επιδεικνύει αξιοσημείωτη ικανότητα κωδικοποίησης, παρόμοια με μια προηγούμενη μελέτη όπου γλωσσικό μοντέλο παρήγαγε σωστές απαντήσεις ακόμα και όταν εκπαιδεύονταν σε δεδομένα με ποσοστό σφάλματος 100%.
Διαβάστε περισσότερα για το AI:
Αποποίηση ευθυνών
Σύμφωνα με το Οδηγίες του έργου Trust, σημειώστε ότι οι πληροφορίες που παρέχονται σε αυτήν τη σελίδα δεν προορίζονται και δεν πρέπει να ερμηνεύονται ως νομικές, φορολογικές, επενδυτικές, χρηματοοικονομικές ή οποιαδήποτε άλλη μορφή συμβουλής. Είναι σημαντικό να επενδύσετε μόνο ό,τι έχετε την πολυτέλεια να χάσετε και να αναζητήσετε ανεξάρτητες οικονομικές συμβουλές εάν έχετε οποιεσδήποτε αμφιβολίες. Για περισσότερες πληροφορίες, προτείνουμε να ανατρέξετε στους όρους και τις προϋποθέσεις, καθώς και στις σελίδες βοήθειας και υποστήριξης που παρέχονται από τον εκδότη ή τον διαφημιστή. MetaversePost δεσμεύεται για ακριβείς, αμερόληπτες αναφορές, αλλά οι συνθήκες της αγοράς υπόκεινται σε αλλαγές χωρίς προειδοποίηση.
Σχετικά με το Συγγραφέας
Ο Damir είναι ο αρχηγός της ομάδας, ο διευθυντής προϊόντων και ο συντάκτης στο Metaverse Post, καλύπτοντας θέματα όπως AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse και Web3-σχετικά πεδία. Τα άρθρα του προσελκύουν ένα τεράστιο κοινό άνω του ενός εκατομμυρίου χρηστών κάθε μήνα. Φαίνεται να είναι ειδικός με 10ετή εμπειρία στο SEO και το ψηφιακό μάρκετινγκ. Ο Damir έχει αναφερθεί στο Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto και άλλες εκδόσεις. Ταξιδεύει μεταξύ των ΗΑΕ, της Τουρκίας, της Ρωσίας και της ΚΑΚ ως ψηφιακός νομάδας. Ο Damir απέκτησε πτυχίο στη φυσική, το οποίο πιστεύει ότι του έχει δώσει τις δεξιότητες κριτικής σκέψης που απαιτούνται για να είναι επιτυχής στο συνεχώς μεταβαλλόμενο τοπίο του Διαδικτύου.
Περισσότερα άρθρα
Ο Damir είναι ο αρχηγός της ομάδας, ο διευθυντής προϊόντων και ο συντάκτης στο Metaverse Post, καλύπτοντας θέματα όπως AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse και Web3-σχετικά πεδία. Τα άρθρα του προσελκύουν ένα τεράστιο κοινό άνω του ενός εκατομμυρίου χρηστών κάθε μήνα. Φαίνεται να είναι ειδικός με 10ετή εμπειρία στο SEO και το ψηφιακό μάρκετινγκ. Ο Damir έχει αναφερθεί στο Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto και άλλες εκδόσεις. Ταξιδεύει μεταξύ των ΗΑΕ, της Τουρκίας, της Ρωσίας και της ΚΑΚ ως ψηφιακός νομάδας. Ο Damir απέκτησε πτυχίο στη φυσική, το οποίο πιστεύει ότι του έχει δώσει τις δεξιότητες κριτικής σκέψης που απαιτούνται για να είναι επιτυχής στο συνεχώς μεταβαλλόμενο τοπίο του Διαδικτύου.
