Episode 169 - KI generiert: KS Pulse - Show don't tell, Alice in Wonderland

KI Generierte News of the Day. Der Pulse ist ein Experiment ob es interessant ist die aktuellen Nachrichten in ca. 5 min. kleinen Paketen täglich zu bekommen. 

Er ist vollständig KI generiert. Einzig und allein der Inhalt ist kuratiert. Carsten und ich wählen passende Nachrichten aus. Danach wird sowohl das Manuskript als auch die Audio Datei vollständig automatisiert erstellt.

Dementsprechend können wir nicht immer für die Richtigkeit garantieren.

- Show, Don't Tell: Aligning Language Models with Demonstrated Feedback - https://arxiv.org/pdf/2406.00888
- Alice in Wonderland: Simple Tasks Showing Complete Reasoning Breakdown in State-Of-the-Art Large Language Models - https://arxiv.org/pdf/2406.02061

Transcript

Willkommen zu unserer heutigen Folge des "Knowledge Science Pulse" Podcasts
Hallo Carsten, heute möchte ich mit dir über zwei sehr interessante Papers diskutieren, die sich mit den Fähigkeiten und Limitierungen von Large Language Models, also großen Sprachmodellen, beschäftigen. Bist du bereit, tiefer in die Materie einzutauchen?

####  Auf jeden Fall, Sigurd! Die Entwicklung und die Möglichkeiten von Large Language Models faszinieren mich sehr. Lass uns gemeinsam die Kernpunkte der beiden Paper herausarbeiten und diskutieren.

####  Sehr gerne. Schauen wir uns zunächst das erste Paper "Show, Don't Tell: Aligning Language Models with Demonstrated Feedback" an. Die Autoren stellen darin eine Methode namens DITTO vor, mit der Sprachmodelle effizient an spezifische Aufgaben und Nutzer angepasst werden können. Anstatt aufwändiges Fine-Tuning mit großen Datensätzen durchzuführen, setzt DITTO auf eine kleine Anzahl von Demonstrationen als Feedback.

####  Das klingt spannend! Wie funktioniert DITTO genau? Und was sind die Vorteile gegenüber herkömmlichen Fine-Tuning-Ansätzen?

####  DITTO basiert auf der Idee des Online Imitation Learning. Die vom Nutzer bereitgestellten Demonstrationen werden als hochwertiger eingestuft als die Ausgaben des Sprachmodells und seiner Zwischenstadien. Daraus generiert DITTO günstig Online-Vergleichsdaten. Dadurch können Sprachmodelle mit sehr wenigen Beispielen, oft weniger als 10, effektiv an spezifische Aufgaben und Stile angepasst werden.

####  Das ist beeindruckend! Weniger als 10 Beispiele im Vergleich zu den sonst benötigten tausenden Datenpunkten beim Fine-Tuning - das spart enorm viel Aufwand. Und wie schneidet DITTO im Vergleich zu anderen Methoden ab?

####  Die Autoren haben DITTO auf verschiedenen Datensätzen wie Nachrichtenartikeln, E-Mails und Blog-Posts evaluiert. Zusätzlich führten sie eine Nutzerstudie durch. In beiden Fällen übertraf DITTO etablierte Methoden wie Few-Shot Prompting, Supervised Fine-Tuning und Self-Play um durchschnittlich 19 Prozentpunkte. DITTO bietet damit einen vielversprechenden Ansatz zur effizienten Anpassung von Sprachmodellen an individuelle Bedürfnisse.

####  Das sind beeindruckende Ergebnisse. DITTO scheint ein mächtiges Werkzeug zu sein, um die Generalisierungsfähigkeiten von Large Language Models zu verbessern und sie besser auf spezifische Anwendungen zuzuschneiden. Lass uns nun einen Blick auf das zweite Paper werfen.

####  Gerne. Das zweite Paper "Alice in Wonderland: Simple Tasks Showing Complete Reasoning Breakdown in State-Of-the-Art Large Language Models" beleuchtet eine ganz andere Seite der Large Language Models. Die Autoren zeigen anhand eines simplen logischen Problems, dem "Alice In Wonderland"-Problem (AIW), dass selbst modernste Sprachmodelle bei scheinbar einfachen Aufgaben versagen.

####  Worin besteht denn das AIW-Problem? Und warum haben die Sprachmodelle damit so große Schwierigkeiten?

####  Das AIW-Problem ist bewusst einfach gehalten: "Alice hat N Brüder und M Schwestern. Wie viele Schwestern hat Alice's Bruder?". Die richtige Antwort, M+1, erfordert nur grundlegendes logisches Denken. Dennoch scheitern die meisten getesteten Sprachmodelle, darunter GPT, Claude, Gemini und einige mehr, daran, das Problem konsistent zu lösen. Die Erfolgsraten liegen oft unter 20%.

####  Das ist wirklich überraschend, wenn man bedenkt, wie hoch diese Modelle in etablierten Reasoning-Benchmarks abschneiden. Woran liegt dieses Versagen aus deiner Sicht?

####  Ein Grund ist sicherlich die Diskrepanz zwischen den hohen Benchmark-Ergebnissen und den tatsächlichen Reasoning-Fähigkeiten der Modelle. Die Autoren argumentieren, dass aktuelle Benchmarks grundlegende Schwächen im logischen Denken nicht ausreichend erfassen. Hinzu kommt, dass die Modelle oft überaus selbstbewusst falsche Antworten liefern und diese sogar mit Scheinargumenten untermauern.

####  Das ist in der Tat problematisch. Wenn Nutzer sich auf die Ausgaben der Modelle verlassen, können falsche Antworten, die überzeugend klingen, zu ernsthaften Konsequenzen führen. Offenbar besteht noch erheblicher Forschungsbedarf, um die Reasoning-Fähigkeiten von Sprachmodellen besser zu verstehen und zu verbessern.

####  Genau, die Autoren sehen hier dringenden Handlungsbedarf. Sie fordern die Forschungsgemeinschaft auf, bessere Benchmarks zu entwickeln, die gezielt grundlegende Reasoning-Defizite aufdecken können. Nur so lässt sich langfristig die Robustheit und Zuverlässigkeit von Large Language Models verbessern.

####  Da hast du Recht. Die beiden Paper zeigen eindrucksvoll die Möglichkeiten, aber auch die Grenzen aktueller Sprachmodelle auf. Während DITTO einen vielversprechenden Ansatz zur effizienten Anpassung an spezifische Aufgaben bietet, deckt das AIW-Problem grundlegende Schwächen im logischen Denken auf. Es bleibt spannend zu verfolgen, wie sich dieses Forschungsfeld in Zukunft entwickeln wird.

####  Dem stimme ich voll und ganz zu. Wir stehen erst am Anfang einer faszinierenden Reise. Mit innovativen Methoden wie DITTO und kritischen Untersuchungen wie dem AIW-Problem können wir die Fähigkeiten von Sprachmodellen Schritt für Schritt verbessern und robuster machen. Vielen Dank für die anregende Diskussion, Carsten!

####  Ich danke dir auch, Sigurd! Es war wirklich sehr spannend, diese beiden Paper gemeinsam zu diskutieren und ihre Implikationen für die Zukunft von Large Language Models zu beleuchten. Ich freue mich schon auf unsere nächste Podcast-Folge!