How might LLMs store facts | Chapter 7, Deep Learning

Summary

El guion explora cómo los modelos de lenguaje grandes, como GPT-3, almacenan y procesan información. Se centra en la arquitectura de los transformers y en cómo las percepciones multicapas (MLP), una parte clave de la red, pueden almacenar hechos específicos, como que Michael Jordan juega al baloncesto. Se explican las operaciones de multiplicación de matrices y la función no lineal ReLU dentro de las MLP, y se discute cómo estos modelos pueden representar una gran cantidad de características en espacios de alta dimensión utilizando direcciones casi perpendiculares, lo que podría explicar su capacidad para escalar y su dificultad de interpretación.

Takeaways

• 🤖 Los modelos de lenguaje de gran tamaño, como GPT-3, pueden predecir información específica, como que Michael Jordan juega al baloncesto, debido a su capacidad para memorizar una gran cantidad de hechos.
• 🧠 Los hechos se almacenan en una parte específica de la red llamada multi-capas perceptrones (MLP por sus siglas en inglés).
• 🔍 Aunque no se entiende completamente cómo se almacenan los hechos en los modelos, los investigadores de Google DeepMind han obtenido resultados parciales que sugieren que viven dentro de los MLP.
• 📚 Los modelos de lenguaje procesan el texto en tokens, que son trozos pequeños de palabras o palabras completas, y cada token se asocia con un vector de alta dimensión.
• 🔄 La secuencia de vectores pasa por operaciones de atención y MLP, permitiendo que los vectores intercam bien información y almacenen hechos.
• 🌐 Los vectores en los modelos de lenguaje viven en un espacio de alta dimensión donde diferentes direcciones pueden codificar diferentes tipos de significado.
• 🏀 Un ejemplo específico es cómo la diferencia entre los vectores de 'mujer' y 'hombre' puede conducir al vector de una palabra con género femenino, como 'tía', mostrando cómo ciertos vectores pueden codificar información de género.
• 🧠 Los vectores absorben un significado más rico a medida que fluyen a través de la red, basándose en todo el contexto y en el conocimiento del modelo.
• 📈 La mayoría de los parámetros del modelo residen dentro de los bloques MLP, que podrían ofrecer capacidad adicional para almacenar hechos.
• 📊 La operación de un MLP es relativamente simple, consistiendo en dos multiplicaciones de matrices con una función no lineal simple entre ellas, aunque interpretar lo que hacen estas computaciones es un desafío.

Q & A

¿Qué sugiere que el modelo de lenguaje grande tiene conocimientos precargados sobre una persona específica y su deporte?

Si el modelo de lenguaje grande predice correctamente que Michael Jordan juega al baloncesto después de recibir la frase 'Michael Jordan juega al deporte de', esto implica que tiene conocimientos precargados sobre él y su deporte.

¿Cuál es la conclusión general de los investigadores de Google DeepMind sobre dónde se almacenan los hechos en los modelos de lenguaje?

Los hechos parecen vivir en una parte específica de las redes conocida como multi-capas perceptrones (MLPs).

¿Qué es un multi-capa perceptron (MLP) y qué papel juega en los modelos de lenguaje?

Un multi-capa perceptron es una parte de la red que se compone de una serie de operaciones matriciales y una función no lineal simple entre ellas. Se considera que puede almacenar hechos adicionales junto con la atención.

¿Cómo se relaciona el proceso de atención con los MLPs en un modelo de transformador?

El proceso de atención permite que los vectores compartan información entre sí, mientras que los MLPs ofrecen capacidad adicional para almacenar hechos, formando una parte importante de la red.

¿Qué es la operación principal que ocurre dentro de un MLP y por qué es desafiante de interpretar?

La operación principal es una serie de multiplicaciones de matrices con una función simple entre ellas. Es desafiante de interpretar porque, aunque el cálculo es simple, entender lo que estas computaciones están haciendo es complicado.

¿Cómo se relaciona el espacio de alta dimensión con la capacidad de los modelos para representar diferentes tipos de significado?

Los vectores en el espacio de alta dimensión pueden codificar diferentes tipos de significado en diferentes direcciones. Por ejemplo, la diferencia entre los vectores de 'mujer' y 'hombre' puede codificar información de género.

¿Qué es la superposición y cómo puede ayudar a explicar por qué los modelos de lenguaje a gran escala son difíciles de interpretar y escalan bien?

La superposición es la hipótesis de que los modelos pueden almacenar más ideas de las que caben en el espacio asignado usando direcciones casi perpendiculares. Esto podría explicar por qué los modelos son difíciles de interpretar y también por qué su rendimiento escala tan bien con el tamaño.

¿Cuál es la función de la función no lineal, como la ReLU, en el proceso de un MLP?

La función no lineal, como la ReLU, convierte todos los valores negativos en cero y deja sin cambios los positivos, actuando como una puerta AND y permitiendo que el modelo maneje procesos no lineales, que son esenciales para el lenguaje.

¿Cómo se relaciona la cantidad de parámetros en los bloques MLP con el tamaño total de los modelos de lenguaje?

En modelos grandes como GPT-3, los bloques MLP tienen aproximadamente 116 mil millones de parámetros, lo que representa alrededor de dos tercios del total de parámetros en la red.

¿Qué implica la idea de que los modelos de lenguaje pueden estar utilizando la superposición para representar más características de las que caben en el espacio asignado?

Si los modelos de lenguaje están utilizando la superposición, esto significa que las características individuales no se pueden ver como un solo neurona encendido, sino como una combinación específica de neuronas, lo que podría ayudar a explicar por qué los modelos escalan tan bien.