Orca: Das Open-Source-Modell, das GPT-3.5 schlägt und GPT-4 in Vernunfttests entspricht 🐳
In der Welt der natürlichen Sprachverarbeitung hat die Entwicklung von groß angelegten Sprachmodellen das Spiel verändert. OpenAIs GPT-3 hat mit seinen 175 Milliarden Parametern einen neuen Standard für Sprachmodelle gesetzt. Allerdings kam eine kürzlich veröffentlichte Studie von Forschern der University of Chicago und der University of California, Berkeley, zu dem Schluss, dass Open-Source-Modelle den Stil, aber nicht die Faktentreue von GPT imitieren können.
Aber vor nur 48 Stunden veröffentlichte Microsoft einen 51-seitigen Bericht über Orca, ein kleines Modell mit 13 Milliarden Parametern, das GPT-3.5 in mehreren etablierten Benchmarks übertrifft und sogar GPT-4 in einigen Vernunfttests entspricht. Orca ist nicht nur konkurrenzfähig mit GPT-3.5, sondern übertrifft es sogar.
In diesem Artikel werden wir uns Orca genauer ansehen, wie es entwickelt wurde und warum es so gut abschneidet. Wir werden auch die Auswirkungen dieser Forschung auf die Zukunft der natürlichen Sprachverarbeitung untersuchen.
Inhaltsverzeichnis 📑
- Einführung
- Orca: Die Grundlagen
- Warum Orca besser abschneidet als andere Modelle
- Der Big Bench Hard Benchmark
- Verbesserung der Leistung von Orca
- Die Zukunft von Open-Source-Modellen
- Fazit
- Ressourcen
- FAQs
Orca: Die Grundlagen 🐳
Orca ist ein Modell mit 13 Milliarden Parametern, das von Microsoft entwickelt wurde. Laut der Zusammenfassung des Papiers "lernt Orca, den Denkprozess der größeren Modelle zu imitieren". Es tut dies, indem es sich die schrittweisen Denkprozesse von GPT-4 ansieht und dabei von der Lehrerunterstützung durch Chachi PT, also GPT-3.5, geleitet wird.
Orca übertrifft herkömmliche State-of-the-Art-Modelle wie Vicuna um mehr als 100 in komplexen Zero-Shot-Reasoning-Benchmarks wie dem Big Bench Hard. Es erreicht auch Parität mit Chachi PT auf dem Big Bench Hard und zeigt eine konkurrenzfähige Leistung in professionellen und akademischen Prüfungen wie dem SAT, LSAT, GRE und GMAT.
Orca wurde mit Daten trainiert, die Zero-Shot-Einstellungen mit Standard-Prompts simulieren. Die Leistung des Modells in anderen Kontexten wie Mehrfachdialogen, kontextbezogenem Lernen und Few-Shot-Learning oder fortgeschrittenen Prompting-Techniken wie Chain of Thought Prompting bleibt ungetestet.
Warum Orca besser abschneidet als andere Modelle 🤔
Orca schneidet besser ab als andere Modelle, weil es aus schrittweisen Erklärungen lernt. Die Autoren des Papiers nutzten Systemnachrichten, um GPT-3.5 und GPT-4 dazu zu bringen, schrittweise zu denken, was zu viel umfangreicheren Erklärungen führte. Dadurch konnte Orca aus detaillierten Antworten des Modells lernen, die den Denkprozess des Lehrers erklären, während es die Antwort generiert.
Die Autoren ließen die Lehrer von Chachi PT und GPT-4 ihrem Schüler weit mehr Beispiele geben (5 Millionen bzw. 1 Million Beispiele) im Vergleich zu anderen Modellen wie Alpaca, Wizard und Vicuna, die nur Zehntausende oder einige Hunderttausende Beispiele hatten.
Der Big Bench Hard Benchmark 🏋️♀️
Der Big Bench Hard ist ein Benchmark speziell für Sprachmodelle. Er besteht aus 23 der schwierigsten Aufgaben für Sprachmodelle, bei denen menschliche Bewerter immer noch besser abschnitten als Sprachmodelle. Orca übertrifft das bisher beste Open-Source-Modell Vicuna deutlich und schlägt sogar im Durchschnitt GPT-3, liegt aber immer noch hinter GPT-4 zurück.
Verbesserung der Leistung von Orca 🚀
Die Autoren des Papiers schlagen vor, dass die Leistung von Orca durch Werkzeugergänzung weiter verbessert werden könnte. Größere Modelle wie GPT-4 können Werkzeuge erstellen, die kleinere Modelle wie Orca dann effizienter nutzen können.
Sie erwähnen auch andere Möglichkeiten, wie Orca verbessert werden könnte, z. B. durch prozessbasierte Belohnungsmodelle wie im Let's Verify-Papier.
Die Zukunft von Open-Source-Modellen 🔮
Orca legt nahe, dass das Lernen aus schrittweisen Erklärungen die Qualität von Modellen unabhängig von ihrer Größe erheblich verbessern könnte. Die Autoren hoffen, dass diese Erkenntnisse die Gestaltung robusterer Evaluierungsmethoden im Vergleich zu denen, die für Vicuna verwendet wurden, und den Fortschritt von Ausrichtungs- und Nachschulungstechniken sowie die effektivere Nutzung leistungsstarker Modelle wie GPT-4 als Lehrer beeinflussen werden.
Fazit 🎉
Orca ist ein kleines Modell mit 13 Milliarden Parametern, das GPT-3.5 in mehreren etablierten Benchmarks übertrifft und sogar GPT-4 in einigen Vernunfttests entspricht. Es übertrifft herkömmliche State-of-the-Art-Modelle wie Vicuna um mehr als 100 in komplexen Zero-Shot-Reasoning-Benchmarks wie dem Big Bench Hard.
Die Entwicklung von Orca legt nahe, dass das Lernen aus schrittweisen Erklärungen die Qualität von Modellen unabhängig von ihrer Größe erheblich verbessern könnte. Diese Forschung hat wichtige Auswirkungen auf die Zukunft der natürlichen Sprachverarbeitung und die Entwicklung von Open-Source-Modellen.
Ressourcen 📚
- Orca: Ein umfassendes Framework für die Imitation von Sprachmodellen
- Der Big Bench Hard
- Let's Verify: Ein Plug-and-Play-Framework zur Verbesserung der Robustheit von Sprachmodellen
FAQs ❓
F: Was ist Orca?
A: Orca ist ein kleines Modell mit 13 Milliarden Parametern, das von Microsoft entwickelt wurde und GPT-3.5 in mehreren etablierten Benchmarks übertrifft und sogar GPT-4 in einigen Vernunfttests entspricht.
F: Wie lernt Orca?
A: Orca lernt, indem es sich die schrittweisen Denkprozesse von GPT-4 ansieht und dabei von der Lehrerunterstützung durch Chachi PT, also GPT-3.5, geleitet wird.
F: Was ist der Big Bench Hard?
A: Der Big Bench Hard ist ein Benchmark speziell für Sprachmodelle. Er besteht aus 23 der schwierigsten Aufgaben für Sprachmodelle, bei denen menschliche Bewerter immer noch besser abschnitten als Sprachmodelle.
F: Wie kann die Leistung von Orca verbessert werden?
A: Die Leistung von Orca könnte durch Werkzeugergänzung und prozessbasierte Belohnungsmodelle wie im Let's Verify-Papier weiter verbessert werden.
F: Welche Auswirkungen hat diese Forschung auf die Zukunft der natürlichen Sprachverarbeitung?
A: Die Entwicklung von Orca legt nahe, dass das Lernen aus schrittweisen Erklärungen die Qualität von Modellen unabhängig von ihrer Größe erheblich verbessern könnte. Diese Forschung hat wichtige Auswirkungen auf die Zukunft der natürlichen Sprachverarbeitung.
