2024年大语言模型的能力边界与发展思考报告

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今天分享的是：2024年大语言模型的能力边界与发展思考报告

报告共计：101页

大语言模型近年来发展迅速，但也面临诸多问题。ChatGPT曾在2023年展现出强大能力，能完成报税、写诗、诊断疾病等多种任务，但2024年其落地应用仍存在不足。大模型的能力边界受多种因素影响，如知识记忆、推理能力等。预训练阶段通过大量数据训练基础大模型，使其具备知识压缩和表示学习能力，但也面临“垃圾数据”等问题。有监督微调阶段，不同训练方式和数据量对模型性能影响各异，少量数据微调即可激活知识，但大规模微调可能破坏世界知识。强化学习可提升模型能力，但也存在如曝光偏置等缺点。奖励函数训练框架和RLHF训练框架在提升模型性能方面有一定作用，但也面临标注困难等挑战。在实际应用中，大模型在高考数学测试中表现出一定能力，但仍存在计算过程与答案不符、对分布外数据集处理能力有待提高等问题。大模型在知识运用能力方面，如检索、分类、比较、逆向搜索等任务上表现不一，在归纳推理和规划能力方面也存在局限性。未来大模型发展有AGI和应用两个路径，前者追求替代人类完成所有脑力劳动，后者旨在完成特定任务，但都面临各自难点，如模型推理能力构建、场景选择等，同时需要对其能力边界有清晰认知，避免过度宣传。

以下为报告节选内容