Andrej Karpathy pada tanda aras penyelesaian teka-teki

Penilaian Pembangunan AI: Di luar tanda aras penyelesaian teka-teki

Penanda aras AI telah lama menjadi standard untuk mengukur kemajuan dalam AI, menyediakan cara praktikal untuk menilai dan membandingkan keupayaan sistem. Tetapi adakah pendekatan ini benar -benar cara terbaik untuk menilai sistem AI? Andrej Karpathy baru -baru ini mempersoalkan kecukupan pendekatan ini dalam artikel mengenai platform X. Sistem AI menjadi lebih mahir dalam menyelesaikan masalah yang telah ditetapkan, tetapi utiliti dan kesesuaian mereka yang lebih luas tetap tidak menentu. Ini menimbulkan persoalan penting: Adakah kita hanya memberi tumpuan kepada penanda aras penyelesaian teka-teki, dengan itu menghalang potensi sebenar AI?

Saya secara peribadi tidak menangkap sejuk mengenai tanda aras teka -teki kecil ini dan berasa seperti saya kembali ke era Atari. Penanda aras yang saya fokuskan adalah lebih dekat dengan jumlah hasil tahunan (ARR) produk AI, tetapi tidak pasti jika terdapat metrik yang lebih mudah/awam yang menangkap kebanyakan keadaan. Saya tahu jenaka ini merujuk kepada Nvidia.

- Andrej Karpathy (@Karpathy) 23 Disember 2024

Jadual Kandungan

• Masalah dengan penanda aras teka -teki
• Cabaran utama penanda aras semasa
• Bergerak ke arah tanda aras yang lebih bermakna
  • Simulasi misi dunia nyata
  • Perancangan dan penalaran jangka panjang
  • Etika dan kesedaran sosial
  • Keupayaan generalisasi silang domain
• Masa depan penanda aras AI
• Kesimpulan

Masalah dengan penanda aras teka -teki

Penanda aras LLM seperti MMLU dan gam tidak diragukan lagi memacu kemajuan penting dalam NLP dan pembelajaran mendalam. Walau bagaimanapun, penanda aras ini sering mengurangkan cabaran-cabaran dunia yang kompleks untuk menghadapi cabaran yang jelas dengan matlamat yang jelas dan kriteria penilaian. Walaupun penyederhanaan ini boleh dilaksanakan untuk penyelidikan, ia boleh menutupi keupayaan yang lebih mendalam yang diperlukan untuk memberi impak yang bermakna kepada masyarakat.

Artikel Karpathy menyoroti masalah asas: "Penanda aras menjadi lebih seperti permainan teka -teki." Ramai pengulas menekankan bahawa keupayaan untuk umum dan menyesuaikan diri dengan tugas -tugas baru yang tidak ditentukan adalah jauh lebih penting daripada melakukan dengan baik dalam penanda aras yang ditakrifkan secara sempit.

Juga Baca: Bagaimana Menilai Model Bahasa Besar (LLMS)?

Cabaran utama penanda aras semasa

Overfitting penunjuk

Sistem AI dioptimumkan untuk melaksanakan dengan baik pada dataset atau tugas tertentu, mengakibatkan terlalu banyak. Walaupun dataset penanda aras tidak digunakan secara eksplisit semasa latihan, kebocoran data boleh berlaku, menyebabkan model secara tidak sengaja mempelajari corak khusus penanda aras. Ini boleh menghalang prestasinya dalam pelbagai aplikasi dunia yang lebih luas. Sistem AI dioptimumkan untuk melaksanakan dengan baik pada dataset atau tugas tertentu, mengakibatkan terlalu banyak. Tetapi ini tidak semestinya diterjemahkan ke dalam utiliti dunia nyata.

Kekurangan kemampuan generalisasi

Menyelesaikan tugas penandaarasan tidak menjamin bahawa AI boleh mengendalikan masalah yang sama dan sedikit berbeza. Sebagai contoh, sistem yang terlatih untuk subtitle imej mungkin mengalami kesukaran mengendalikan penerangan sarikata di luar data latihannya.

Definisi tugas sempit

Penanda aras biasanya memberi tumpuan kepada tugas -tugas seperti klasifikasi, terjemahan, atau ringkasan. Tugas-tugas ini tidak menguji pelbagai kebolehan, seperti penalaran, kreativiti, atau membuat keputusan etika.

Bergerak ke arah tanda aras yang lebih bermakna

Keterbatasan penanda aras penyelesaian teka-teki memerlukan kita mengubah cara kita menilai AI. Berikut adalah beberapa cara yang disyorkan untuk mentakrifkan semula penanda aras AI:

Simulasi misi dunia nyata

Penanda aras boleh mengambil persekitaran dunia nyata yang dinamik dan bukannya dataset statik di mana sistem AI mesti menyesuaikan diri dengan perubahan keadaan. Sebagai contoh, Google telah mengerjakan ini melalui inisiatif seperti Genie 2, model berskala besar di dunia. Butiran lanjut boleh didapati di blog DeepMind mereka dan artikel Analytics Vidhya.

• Ejen Simulasi: Ujian AI dalam persekitaran terbuka seperti simulasi minecraft atau robot untuk menilai keupayaan menyelesaikan masalah dan kesesuaiannya.
• Senario Kompleks: Menyebarkan AI ke dalam industri dunia sebenar (seperti penjagaan kesihatan, pemodelan iklim) untuk menilai utilitinya dalam aplikasi praktikal.

Perancangan dan penalaran jangka panjang

Penanda aras harus menguji keupayaan AI untuk melaksanakan tugas yang memerlukan perancangan dan penalaran jangka panjang. Contohnya:

• Penyelesaian masalah pelbagai langkah perlu difahami dari masa ke masa.
• Tugas yang melibatkan pembelajaran diri kemahiran baru.

Etika dan kesedaran sosial

Oleh kerana sistem AI semakin berinteraksi dengan manusia, tanda aras mesti mengukur pemikiran etika dan pemahaman sosial. Ini termasuk menggabungkan langkah -langkah keselamatan dan perlindungan pengawalseliaan untuk memastikan penggunaan sistem AI yang bertanggungjawab. Penilaian pasukan merah baru -baru ini menyediakan rangka kerja yang komprehensif untuk menguji keselamatan dan kredibiliti AI dalam aplikasi sensitif. Penanda aras juga mesti memastikan bahawa sistem AI membuat keputusan yang adil dan tidak adil dalam senario yang melibatkan data sensitif dan mentafsirkan keputusan mereka secara telus kepada bukan pakar. Melaksanakan langkah -langkah keselamatan dan perlindungan pengawalseliaan dapat mengurangkan risiko semasa meningkatkan kepercayaan dalam aplikasi AI. Kepada bukan pakar.

Keupayaan generalisasi silang domain

Penanda aras harus menguji keupayaan AI untuk umum dalam pelbagai tugas yang tidak berkaitan. Sebagai contoh, sistem AI tunggal berfungsi dengan baik dalam pemahaman bahasa, pengiktirafan imej, dan robotik tanpa memerlukan penalaan halus khusus untuk setiap bidang.

Masa depan penanda aras AI

Memandangkan bidang AI terus berkembang, tanda arasnya juga mesti berkembang. Melampaui penanda aras penyelesaian teka-teki memerlukan kerjasama antara penyelidik, pengamal dan pembuat dasar untuk merancang penanda aras yang memenuhi keperluan dan nilai dunia nyata. Penanda aras ini harus menekankan:

• Kesesuaian: Keupayaan untuk mengendalikan pelbagai tugas yang tidak kelihatan.
• Kesan: Mengukur sumbangan kepada cabaran sosial yang bermakna.
• Etika: Pastikan AI selaras dengan nilai dan keadilan manusia.

Kesimpulan

Pemerhatian Karpathy mendorong kami untuk memikirkan semula tujuan dan reka bentuk penanda aras AI. Walaupun penanda aras pemecahan teka-teki telah mendorong kemajuan yang luar biasa, mereka kini boleh menghalang kami daripada melaksanakan sistem AI yang lebih luas dan lebih berkesan. Masyarakat AI mesti beralih kepada penanda aras ujian penyesuaian, keupayaan generalisasi, dan utiliti dunia nyata untuk membuka kunci potensi sebenar AI.

Jalan ke hadapan tidak mudah, tetapi ganjaran - bukan sahaja sistem AI yang kuat tetapi benar -benar transformatif - adalah usaha yang bernilai.

Apa pendapat anda mengenai perkara ini? Tolong beritahu kami di bahagian komen di bawah!

Atas ialah kandungan terperinci Andrej Karpathy pada tanda aras penyelesaian teka-teki. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!