Gelombang terbaru seni bina model bahasa besar telah menarik perhatian pembangun dan penyelidik, dengan model seperti DeepSeek V3 dan GLM-2 memperkenalkan penambahbaikan kecekapan yang revolusioner. Walau bagaimanapun, perbincangan komuniti mendedahkan kebimbangan yang semakin meningkat bahawa kemajuan seni bina ini, walaupun mengagumkan, tidak menyelesaikan cabaran asas ketepatan fakta dalam kandungan yang dijana oleh AI.
Terobosan Seni Bina Memacu Peningkatan Kecekapan
Model-model terkini telah mencapai kemajuan ketara dalam kecekapan pengiraan melalui pilihan reka bentuk yang inovatif. Model V3 DeepSeek menggabungkan seni bina Mixture-of-Experts (MoE) dengan Multi-Head Latent Attention (MLA) untuk mengurangkan kos pengiraan daripada kerumitan kuadratik kepada linear. Pendekatan ini membenarkan hanya sebahagian daripada pakar model diaktifkan untuk setiap token input, mengurangkan keperluan pemprosesan secara dramatik sambil mengekalkan kualiti prestasi. Begitu juga, GLM-2 melaksanakan perhatian tetingkap gelongsor dan penempatan lapisan normalisasi strategik untuk mencapai penumpuan yang lebih pantas dan latihan yang lebih stabil.
Multi-Head Latent Attention (MLA): Varian transformer yang menggunakan pemboleh ubah terpendam untuk menghampiri matriks perhatian, mengurangkan kerumitan pengiraan sambil mengekalkan kualiti perhatian.
Mixture-of-Experts (MoE): Seni bina di mana berbilang sub-model khusus (pakar) mengendalikan aspek berbeza input, dengan hanya pakar yang berkaitan diaktifkan untuk setiap token.
Komponen Seni Bina DeepSeek V3:
- Router: Mengarahkan token input kepada pakar yang sesuai
- Expert weights: Menentukan kebarangkalian pemilihan pakar
- Gate Controller: Mengoptimumkan pemilihan pakar untuk kecekapan
- Multi-Head Latent Attention (MLA): Mengurangkan kerumitan kuadratik kepada linear
- Mixture-of-Experts (MoE): 236B parameter dengan pengaktifan terpilih
Cabaran Halusinasi Kekal Tidak Terselesai
Walaupun terdapat inovasi seni bina ini, komuniti kekal berpecah mengenai sama ada penambahbaikan teknikal menangani isu teras kebolehpercayaan fakta. Masalah asas berpunca daripada melatih model untuk meramal corak teks dan bukannya membenamkan keupayaan penaakulan logik yang kukuh. Batasan ini menjadi sangat jelas apabila model dengan yakin menghasilkan maklumat yang kedengaran munasabah tetapi tidak tepat.
Model tidak dapat memberitahu bila mereka tidak sepatutnya mengekstrapolasi dan hanya memerlukan lebih banyak maklumat. Peraturan mana yang boleh digeneralisasikan dan mana yang tidak boleh.
Perbincangan menyerlahkan bagaimana pendekatan latihan semasa mungkin secara tidak sengaja menggalakkan halusinasi dengan memaksa model memberikan jawapan walaupun maklumat yang tidak mencukupi tersedia. Sesetengah ahli komuniti berpendapat bahawa pendekatan teks ramalan itu sendiri mungkin menjadi kesesakan, manakala yang lain mencadangkan bahawa perubahan seni bina sahaja telah menunjukkan penambahbaikan yang boleh diukur dalam ketepatan fakta.
Cabaran Integrasi untuk Penyelesaian Sedia Ada
Walaupun Retrieval Augmented Generation (RAG) dan teknik serupa membantu mengurangkan isu halusinasi, komuniti mempersoalkan mengapa penyelesaian ini tidak diintegrasikan terus ke dalam model asas. Perdebatan tertumpu pada sama ada sifat luaran RAG adalah batasan asas atau pilihan praktikal. Ada yang berpendapat bahawa menggabungkan keupayaan pengambilan dokumen dan penalaan halus sementara terus ke dalam model yang digunakan boleh menghapuskan keperluan untuk pelaksanaan RAG yang berasingan.
Perbincangan juga menyentuh kerumitan pengambilan maklumat dunia sebenar, di mana data yang berkaitan sering merangkumi berbilang dokumen dan memerlukan pemahaman kontekstual yang melampaui padanan kata kunci mudah. Kerumitan ini menunjukkan bahawa semakan fakta yang berkesan dan sintesis maklumat mungkin memerlukan pendekatan yang lebih canggih daripada yang disediakan oleh seni bina semasa.
Memandang ke Hadapan
Semangat komuniti terhadap inovasi seni bina diimbangi oleh jangkaan realistik tentang batasan mereka. Walaupun penambahbaikan kecekapan dan peningkatan prestasi penanda aras adalah pencapaian yang patut diberi perhatian, cabaran berterusan menghasilkan maklumat fakta yang boleh dipercayai menunjukkan bahawa terobosan masa depan mungkin perlu memikirkan semula secara asas bagaimana model memproses dan mengesahkan maklumat dan bukannya hanya mengoptimumkan pendekatan sedia ada.
Rujukan: The Big LLM Architecture Comparison