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ChatGPT低级错误解析及优化方法

释放双眼,带上耳机,听听看~!
本文解析了ChatGPT在处理单词反转任务时出现的低级错误,并提出了优化方法,同时介绍了token在AI模型中的重要性。同时对比了GPT-4在同样任务上的表现。

没想到时至今日,ChatGPT竟还会犯低级错误?

吴恩达大神最新开课就指出来了:

ChatGPT不会反转单词!

比如让它反转下lollipop这个词,输出是pilollol,完全混乱。

ChatGPT低级错误解析及优化方法

哦豁,这确实有点大跌眼镜啊。

以至于听课网友在Reddit上发帖后,立马引来大量围观,帖子热度火速冲到6k

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而且这不是偶然bug,网友们发现ChatGPT确实无法完成这个任务,我们亲测结果也同样如此。

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ChatGPT低级错误解析及优化方法
实测ChatGPT(GPT-3.5)

甚至包括Bard、Bing、文心一言在内等一众产品都不行。

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实测Bard
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实测文心一言

还有人紧跟着吐槽, ChatGPT在处理这些简单的单词任务就是很糟糕。

比如玩此前曾爆火的文字游戏Wordle简直就是一场灾难,从来没有做对过。

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诶?这到底是为啥?

关键在于token

之所以有这样的现象,关键在于token。token是文本中最常见的字符序列,而大模型都是用token来处理文本。

它可以是整个单词,也可以是单词一个片段。大模型了解这些token之间的统计关系,并且擅长生成下一个token。

因此在处理单词反转这个小任务时,它可能只是将每个token翻转过来,而不是字母。

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这点放在中文语境下体现就更为明显:一个词是一个token,也可能是一个字是一个token。

ChatGPT低级错误解析及优化方法

针对开头的例子,有人尝试理解了下ChatGPT的推理过程。

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为了更直观的了解,OpenAI甚至还出了个GPT-3的Tokenizer

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比如像lollipop这个词,GPT-3会将其理解成I、oll、ipop这三个部分。

根据经验总结,也就诞生出这样一些不成文法则。

  • 1个token≈4个英文字符≈四分之三个词;
  • 100个token≈75个单词;
  • 1-2句话≈30个token;
  • 一段话≈100个token,1500个单词≈2048个token;

单词如何划分还取决于语言。此前有人统计过,中文要用的token数是英文数量的1.2到2.7倍

ChatGPT低级错误解析及优化方法

token-to-char(token到单词)比例越高,处理成本也就越高。因此处理中文tokenize要比英文更贵

可以这样理解,token是大模型认识理解人类现实世界的方式。它非常简单,还能大大降低内存和时间复杂度。

但将单词token化存在一个问题,就会使模型很难学习到有意义的输入表示,最直观的表示就是不能理解单词的含义。

当时Transformers有做过相应优化,比如一个复杂、不常见的单词分为一个有意义的token和一个独立token。

就像annoyingly就被分成 “annoying”和“ly” ,前者保留了其语义,后者则是频繁出现。

这也成就了如今ChatGPT及其他大模型产品的惊艳效果,能很好地理解人类的语言。

至于无法处理单词反转这样一个小任务,自然也有解决之道。

最简单直接的,就是你先自己把单词给分开喽~

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或者也可以让ChatGPT一步一步来,先tokenize每个字母。

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又或者让它写一个反转字母的程序,然后程序的结果对了。(狗头)

ChatGPT低级错误解析及优化方法

不过也可以使用GPT-4,实测没有这样的问题。

ChatGPT低级错误解析及优化方法实测GPT-4

总之,token就是AI理解自然语言的基石。

而作为AI理解人类自然语言的桥梁,token的重要性也越来越明显。

它已经成为AI模型性能优劣的关键决定因素,还是大模型的计费标准。

甚至有了token文学

正如前文所言,token能方便模型捕捉到更细粒度的语义信息,如词义、词序、语法结构等。其顺序、位置在序列建模任务(如语言建模、机器翻译、文本生成等)中至关重要。

模型只有在准确了解每个token在序列中的位置和上下文情况,才能更好正确预测内容,给出合理输出。

因此,token的质量、数量对模型效果有直接影响

今年开始,越来越多大模型发布时,都会着重强调token数量,比如谷歌PaLM 2曝光细节中提到,它训练用到了3.6万亿个token。

以及很多行业内大佬也纷纷表示,token真的很关键!

今年从特斯拉跳槽到OpenAI的AI科学家安德烈·卡帕斯(Andrej Karpathy)就曾在演讲中表示:

更多token能让模型更好思考。

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而且他强调,模型的性能并不只由参数规模来决定。

比如LLaMA的参数规模远小于GPT-3(65B vs 175B),但由于它用更多token进行训练(1.4T vs 300B),所以LLaMA更强大。

ChatGPT低级错误解析及优化方法

而凭借着对模型性能的直接影响,token还是AI模型的计费标准

以OpenAI的定价标准为例,他们以1K个token为单位进行计费,不同模型、不同类型的token价格不同。

ChatGPT低级错误解析及优化方法

总之,踏进AI大模型领域的大门后,就会发现token是绕不开的知识点。

嗯,甚至衍生出了token文学……

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不过值得一提的是,token在中文世界里到底该翻译成啥,现在还没有完全定下来。

直译“令牌”总是有点怪怪的。

GPT-4觉得叫“词元”或“标记”比较好,你觉得呢?

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参考链接:
[1]www.reddit.com/r/ChatGPT/c…
[2]help.openai.com/en/articles…
[3]openai.com/pricing

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