Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới. Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận. Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.
Các nhà phát triển mô hình ngôn ngữ nên báo cáo sự chồng chéo giữa đào tạo và kiểm tra
Created by
Haebom
Tác giả
Andy K Zhang, Kevin Klyman, Yifan Mai, Yoav Levine, Yian Zhang, Rishi Bommasani, Percy Liang
Phác thảo
Bài báo này đề cập đến vấn đề chồng chéo train-test giữa dữ liệu huấn luyện và dữ liệu kiểm tra nhằm cải thiện độ tin cậy của việc đánh giá mô hình ngôn ngữ. Bài báo chỉ ra rằng việc đo lường chồng chéo train-test rất khó khăn vì hầu hết các mô hình ngôn ngữ hiện nay chỉ công bố kết quả đánh giá mà không công bố dữ liệu huấn luyện. Nhóm nghiên cứu đã tiến hành khảo sát 30 nhà phát triển mô hình để phân tích tình trạng công bố thông tin liên quan đến chồng chéo train-test và nhận thấy chỉ có 9 nhà phát triển công bố thông tin liên quan. Hơn nữa, nghiên cứu cũng cho rằng các nhà phát triển mô hình ngôn ngữ nên công bố số liệu thống kê chồng chéo train-test và/hoặc dữ liệu huấn luyện khi báo cáo kết quả đánh giá trên các tập kiểm tra công khai.
Takeaways, Limitations
•
Takeaways:
◦
Chúng tôi nhấn mạnh tầm quan trọng của việc tiết lộ thông tin chồng chéo giữa đào tạo và kiểm tra để đảm bảo độ tin cậy của việc đánh giá mô hình ngôn ngữ.
◦
Nó phơi bày sự thiếu minh bạch trong việc đánh giá mô hình ngôn ngữ hiện tại.
◦
Tình hình hiện tại được trình bày chi tiết thông qua kết quả khảo sát 30 nhà phát triển mô hình.
◦
Khuyến khích các nhà phát triển tự nguyện tham gia vào việc tiết lộ thông tin chồng chéo giữa đào tạo và thử nghiệm.
•
Limitations:
◦
Tỷ lệ tham gia khảo sát thấp có thể hạn chế khả năng khái quát hóa.
◦
Thiếu các đề xuất phương pháp cụ thể để đo lường và tiết lộ sự chồng chéo giữa đào tạo và thử nghiệm.
◦
Vì chúng tôi chỉ nhắm mục tiêu vào 30 nhà phát triển mô hình nên rất khó để khái quát hóa cho tất cả các mô hình ngôn ngữ.
