Кратко об авторе (от Шмелева А.Г.)

Дюк Вячеслав Анатольевич — участник проекта ЭСПП с многолетним стажем, доктор технических наук, автор книги «Компьютерная психодиагностика» (издательство «Братство», 1994 год).

ТЕКСТ СТАТЬИ

Сейчас информационное пространство пестрит сообщениями о китайских разработках в сфере искусственного интеллекта, в частности, о больших языковых моделях Qwen2.5-Plus и DeepSeek. Несомненно, что многие исследователи и обычные любознательные граждане и раньше знали об этих моделях, а сейчас, вполне вероятно, начали дополнительно в связи с возникшем ажиотажем их тестировать. Я решил задать этим языковым моделям 2 простых вопроса и поделиться с вами их ответами. Делаю это без правок и купюр.

Вопрос 1. Было ли неожиданностью для Сэма Альтмана и Ильи Суцкевера то, что при возрастании числа параметров нейронная сеть (большая языковая модель) стала давать вразумительные ответы и решать логические задачи?

Вопрос 2. Являются ли феноменальные свойства современных больших языковых моделей проявлением философского закона «перехода количества в качество»?

Ответ на вопрос 1 Qwen2.5-Plus

Вопрос о том, насколько неожиданным было для Сэма Альтмана и Ильи Суцкевера поведение больших языковых моделей при увеличении числа параметров, требует некоторого контекста.

Исследовательский контекст

Сэм Альтман и Илья Суцкевер — ключевые фигуры в мире искусственного интеллекта. Альтман является президентом компании Y Combinator и бывшим CEO OpenAI, а Суцкевер — одним из основателей и главным исследователем в OpenAI. Оба они имеют глубокий опыт в области машинного обучения и нейронных сетей.

Прогресс в разработке языковых моделей

1. Предыдущие исследования: До появления таких моделей, как GPT-2 и GPT-3, уже существовали значительные достижения в области языковых моделей. Например, модели типа Transformer, предложенные в 2017 году компанией Google, показали высокую эффективность в задачах обработки естественного языка (NLP).
2. Масштабирование моделей: Одним из ключевых наблюдений стало то, что масштабирование числа параметров модели приводит к улучшению её производительности. Это было подтверждено в ряде исследований, включая работы, проведённые в OpenAI. Увеличение размера модели позволяет ей «запомнить» больше информации и лучше понимать контекст.

Ожидания и реальность

1. Ожидания: Исследователи, работающие над этими моделями, вероятно, имели определённые ожидания относительно того, что произойдёт с увеличением числа параметров. Они знали, что масштабирование может привести к улучшению качества генерации текста и решению более сложных задач. Однако степень этого улучшения могла быть неожиданной.
2. Неожиданность: Несмотря на теоретические основы и предварительные эксперименты, масштабное увеличение числа параметров до сотен миллиардов (как в случае с GPT-3) всё же могло привести к удивительным результатам. Модели начали демонстрировать способности, которые ранее считались недоступными для автоматических систем, такие как создание креативного контента, решение логических задач и даже участие в диалогах на уровне человека.

Комментарии и интервью

1. Интервью и публичные выступления: В интервью и публичных выступлениях Альтман и Суцкевер часто говорят о важности масштабирования и его влиянии на производительность моделей. Они отмечают, что некоторые эффекты действительно были неожиданными и превзошли их первоначальные ожидания.
2. Открытие новых возможностей: Эти модели позволили открыть новые возможности в различных областях, включая медицину, юриспруденцию, образование и творчество. Это также подчеркивает важность дальнейших исследований и разработок в этой области.

Заключение

Таким образом, хотя Сэм Альтман и Илья Суцкевер, возможно, ожидали улучшения производительности моделей при увеличении числа параметров, масштаб и качество этих улучшений могли быть неожиданными. Важно отметить, что это открытие стало результатом сочетания теоретической подготовки, экспериментальных данных и инновационного подхода к разработке и тестированию моделей.

Ответ на вопрос 2 Qwen2.5-Plus

Феноменальные свойства современных больших языковых моделей, таких как GPT-3 и его последователи, действительно можно рассматривать через призму философского закона «перехода количества в качество». Этот закон, известный из диалектической философии, особенно марксистской, утверждает, что постепенное накопление количественных изменений может привести к качественным изменениям. Рассмотрим это более подробно на примере языковых моделей.

1. Количественные изменения: увеличение числа параметров

Современные языковые модели демонстрируют значительные улучшения с увеличением числа параметров. Например:

• GPT-2: Модель с несколькими миллиардами параметров.
• GPT-3: Модель с сотнями миллиардов параметров.

Это увеличение числа параметров является количественным изменением. Более крупные модели способны запомнить больше данных и лучше понимать контекст, что позволяет им генерировать более разнообразные и сложные тексты.

2. Качественные изменения: новые возможности и функции

С увеличением числа параметров модели начинают демонстрировать качественные изменения, которые не просто линейно следуют за количественными изменениями, а представляют собой новый уровень возможностей:

• Улучшение качества текста: Большие модели могут создавать тексты, которые практически невозможно отличить от написанных человеком. Они могут писать художественные произведения, научные статьи, код программного обеспечения и многое другое.
• Решение сложных задач: Эти модели способны решать не только простые задачи, такие как перевод или грамматический анализ, но и более сложные задачи, такие как логические рассуждения, решение математических задач и даже участие в дискуссиях.
• Креативность и адаптивность: Большие модели проявляют удивительную креативность и способность адаптироваться к различным контекстам. Они могут создавать оригинальные идеи, предлагать решения проблем и даже участвовать в творческих процессах.

3. Примеры перехода количества в качество

• Предсказательная способность: С увеличением числа параметров модели становятся способными предсказывать будущие события и тренды, основываясь на анализе огромных массивов данных. Это качественное изменение, поскольку они могут предлагать решения и стратегии, которые ранее были недоступны автоматическим системам.
• Способность к обучению без явного обучения: Большие модели обучаются на огромных корпусах текстов и могут затем применять полученные знания в новых контекстах, что делает их способными к «непрямому» обучению. Это также является качественным изменением, так как они могут использовать знания в ситуациях, для которых они не были специально обучены.

Заключение

Таким образом, феноменальные свойства современных больших языковых моделей можно рассматривать как проявление философского закона «перехода количества в качество». Увеличение числа параметров (количественное изменение) привело к появлению новых качественных характеристик, таких как высокое качество текста, способность к решению сложных задач и креативность. Эти изменения значительно расширили возможности языковых моделей и сделали их мощным инструментом в различных областях.

Ответ на вопрос 1 DeepSeek

Было ли неожиданностью для Сэма Альтмана и Ильи Суцкевера то, что при возрастании числа параметров нейронная сеть (большая языковая модель) стала давать вразумительные ответы и решать логические задачи?

Сэм Альтман и Илья Суцкевер, как ключевые фигуры в области искусственного интеллекта и разработки больших языковых моделей, вероятно, не были полностью удивлены тем, что увеличение числа параметров нейронной сети привело к улучшению её способности давать вразумительные ответы и решать логические задачи. Это связано с тем, что в области машинного обучения и нейронных сетей уже давно существует концепция масштабируемости, которая предполагает, что увеличение размера модели (количества параметров) и объёма данных для обучения может значительно улучшить её производительность.

Однако, конкретные масштабы и качество улучшений, которые демонстрируют современные большие языковые модели (например, GPT-3, GPT-4 и другие), могли быть в какой-то степени неожиданными даже для экспертов. Например, способность моделей обобщать знания, решать сложные задачи и демонстрировать элементы «понимания» текста превзошла ожидания многих исследователей.

Илья Суцкевер, как один из ведущих специалистов в области глубокого обучения, ещё в 2017 году в своей работе над трансформерами (архитектура, лежащая в основе современных языковых моделей) предполагал, что масштабирование моделей может привести к значительным прорывам. Тем не менее, даже он, вероятно, не мог предсказать, насколько быстро и эффективно это произойдёт.

Таким образом, хотя сама идея масштабируемости не была неожиданностью, конкретные результаты и качество работы современных моделей могли удивить даже их создателей.

Ответ на вопрос 2 DeepSeek

Да, феноменальные свойства современных больших языковых моделей можно рассматривать как яркий пример проявления философского закона «перехода количества в качество». Этот закон, сформулированный в рамках диалектики (например, у Гегеля и Маркса), утверждает, что накопление количественных изменений в системе может привести к качественному скачку, то есть к появлению новых свойств или возможностей, которые ранее не наблюдались.

В контексте больших языковых моделей (LLM, Large Language Models) это проявляется следующим образом:

1. Количественные изменения:
   • Увеличение числа параметров модели (от миллионов до сотен миллиардов).
   • Увеличение объёма данных для обучения (от гигабайт до петабайт текста).
   • Увеличение вычислительных ресурсов, используемых для обучения.
2. Качественный скачок:
   • Модели начинают демонстрировать способности, которые ранее считались недостижимыми для машин, например:
     • Понимание контекста и генерация связного текста.
     • Решение сложных логических и математических задач.
     • Перевод между языками с высокой точностью.
     • Имитация творческих процессов, таких как написание стихов, рассказов или даже программирование.
   • Появляются элементы, которые можно интерпретировать как «понимание» или «обобщение», хотя и в ограниченном смысле.

Эти качественные изменения не были предсказуемы на основе простого линейного увеличения параметров. Например, небольшие модели могли лишь поверхностно имитировать язык, но с увеличением масштаба они начали демонстрировать способности, которые выглядят как интеллектуальные.

Философский аспект

С философской точки зрения, это явление действительно иллюстрирует закон перехода количества в качество. Накопление количественных изменений (параметры, данные, вычислительные ресурсы) привело к появлению новых качественных свойств, которые не могли быть достигнуты на меньших масштабах. Это также поднимает вопросы о природе интеллекта, сознания и творчества, поскольку модели демонстрируют поведение, которое ранее считалось исключительной прерогативой человека.

Таким образом, современные большие языковые модели — это не только технологический прорыв, но и философский феномен, который заставляет переосмысливать границы между количественными и качественными изменениями в сложных системах.