“What's wrong with LLMs and what we should be building instead” - Tom Dietterich - #VSCF2023

Summary

In diesem Video diskutiert Tom über die Entwicklungen und Herausforderungen im Bereich der großen Sprachmodelle (LLMs). Er betont die Notwendigkeit einer starken Open-Source-Bewegung, um diese Modelle effizienter und zugänglicher zu machen. Zudem erklärt er, wie LLMs in verschiedenen Bereichen wie Code-Generierung, kreative Anwendungen und wissenschaftliche Arbeiten eingesetzt werden können. Für hochriskante Szenarien wie autonomes Fahren empfiehlt er, dass LLMs in Kombination mit traditionellen Verifikationsmethoden eingesetzt werden. Trotz der aktuellen Einschränkungen sieht er großes Potenzial in der Weiterentwicklung dieser Technologien.

Takeaways

• 😀 Open Source ist entscheidend für die Weiterentwicklung von großen Sprachmodellen (LLMs), um sie effizienter, schneller und leichter aktualisierbar zu machen.
• 😀 Die Nutzung von LLMs in Kombination mit traditionellen Systemen kann helfen, ihre Fehler zu überprüfen und die Richtigkeit der Ergebnisse zu gewährleisten.
• 😀 In Aufgaben, die syntaktisch geprägt sind, wie z.B. Datenformatumwandlungen oder Übersetzungen, sind LLMs besonders leistungsfähig.
• 😀 In der Forschung zu Planungs- und Verifikationssystemen zeigt sich das Potenzial von LLMs, indem sie mit klassischen Planern zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass ein Plan funktioniert.
• 😀 LLMs können bei der Erstellung von Programmpüfungen und Softwareverifikationen helfen, insbesondere in sicherheitskritischen oder hochzuverlässigen Bereichen.
• 😀 Der Einsatz von LLMs in der Unterhaltung und kreativen Bereichen ist vielversprechend, da Fehler in diesen Bereichen tolerierbarer sind.
• 😀 LLMs können als Schreibassistenten dienen, um wissenschaftliche Arbeiten flüssiger und zugänglicher zu gestalten und die Sprachbarrieren zu überwinden.
• 😀 In hochriskanten Anwendungen, wie zum Beispiel bei autonomen Fahrzeugen, ist es wichtig, die Interpretation der LLM-Ausgabe zu überprüfen, um Sicherheit zu gewährleisten.
• 😀 Eine enge Zusammenarbeit von LLMs mit menschlichen Experten kann dazu beitragen, die Effektivität und Sicherheit der Technologie zu erhöhen.
• 😀 Der Einsatz von LLMs sollte mit Bedacht erfolgen, vor allem in Situationen, in denen falsche Ergebnisse schwerwiegende Folgen haben können.

Q & A

Was sind die Hauptprobleme bei großen Sprachmodellen (LLMs)?

Die Hauptprobleme bei LLMs beinhalten ihre Effizienz, die Notwendigkeit, schneller zu arbeiten, die Schwierigkeit der Aktualisierung und die Herausforderung, ihre Genauigkeit in sicherheitskritischen Anwendungen zu gewährleisten.

Wie können kleine Unternehmen und Hobbyisten zur Verbesserung von LLMs beitragen?

Kleine Unternehmen und Hobbyisten tragen durch Open-Source-Initiativen dazu bei, LLMs schneller und effizienter zu machen, und entwickeln neue Methoden zur Problemlösung, die dann in die größere Gemeinschaft integriert werden.

Warum ist es wichtig, Open-Source-Initiativen in der Entwicklung von LLMs zu fördern?

Open-Source-Initiativen fördern Innovationen und ermöglichen eine breitere Zusammenarbeit, was hilft, die Effizienz von LLMs zu verbessern und Herausforderungen wie langsame Leistung und schwerfällige Aktualisierungen zu überwinden.

Welche Möglichkeiten gibt es, die Richtigkeit von LLM-Ausgaben zu überprüfen?

Ein Ansatz zur Überprüfung der Richtigkeit von LLM-Ausgaben besteht darin, die generierten Codes auszuführen oder traditionelle Systeme zur Überprüfung von Planungen und Programmen zu integrieren, um sicherzustellen, dass das Ergebnis korrekt ist.

Wie können traditionelle Planer in Verbindung mit LLMs verwendet werden?

Traditionelle Planer können LLMs ergänzen, indem sie sicherstellen, dass die vom Modell erstellten Pläne realistisch und umsetzbar sind. Sie können die generierten Pläne validieren und auf deren Durchführbarkeit prüfen.

Was ist die Rolle von Programmanalyse in Verbindung mit LLMs?

Programmanalyse wird verwendet, um die Richtigkeit und Effizienz von generiertem Code zu überprüfen, indem das Programm auf korrekte Ausführung und mögliche Fehler überprüft wird, um die Zuverlässigkeit zu gewährleisten.

Wie kann die Anwendung von LLMs im Bereich der Softwareverifikation verbessert werden?

LLMs können mit Proof-Assistenten kombiniert werden, um den Prozess der Softwareverifikation zu automatisieren und zu verbessern. Sie helfen dabei, mathematische Beweise zu erstellen, die die Korrektheit von Software sicherstellen.

Welche Anwendungen von LLMs sind in kreativen Bereichen am vielversprechendsten?

In kreativen Bereichen wie Schreiben und Unterhaltung sind LLMs besonders vielversprechend, da Fehler oder unsichere Ergebnisse toleriert werden. Sie können helfen, Texte zu verbessern und den Schreibprozess zu beschleunigen.

Warum ist es riskant, LLMs für sicherheitskritische Anwendungen wie autonome Fahrzeuge zu verwenden?

Es ist riskant, weil LLMs in sicherheitskritischen Bereichen wie autonomen Fahrzeugen nicht immer zuverlässig sind. Ohne eine Möglichkeit, ihre Interpretation zu überprüfen, könnte dies zu schwerwiegenden Fehlern oder Missverständnissen führen.

Welche Maßnahmen sollten ergriffen werden, bevor man LLMs in hochriskante Umgebungen integriert?

Vor der Integration von LLMs in hochriskante Umgebungen sollte eine Überprüfung der Ergebnisse durch traditionelle Validierungssysteme oder Sicherheitsprotokolle erfolgen, um sicherzustellen, dass die AI-Interpretationen korrekt und zuverlässig sind.