LLM Saturation与多模态AI的崛起

LLM Saturation与多模态AI的崛起

近年来，大型语言模型（LLM）在语言理解和生成能力上取得了显著进步，如GPT-4和LLaMA-2等。然而，我们可能正接近LLM范式的极限。本文探讨LLM性能天花板、局限性，以及多模态AI为何展现出前进的希望。

LLM进步放缓
每个新版本LLM在基准测试上的提升逐渐减小。例如，Super GLUE语言理解基准测试，BERT模型将准确率从60%提高到80%，而后续模型如GPT-4和LLaMA-7B/13B/17B仅微小提升。这显示了性能提升的减缓。

LLM的局限

• 脆弱性：面对陌生输入，LLM通常失败。
• 缺乏实际接地：LLM缺乏对物理世界的深刻理解。
• 狭窄能力：LLM主要擅长语言任务，但在视觉理解、策略推理等方面表现不佳。
• 表达复杂概念困难：LLM可能无法深刻理解它们生成的文本。
• 数据依赖性：LLM依赖大量文本数据来提升性能。

多模态模型的前景
多模态AI系统，如Mixtral，结合了文本、图像、语音、机器人技术和结构化知识，提供了超越LLM的前进道路。它们更适合真实世界的多样化数据类型和使用场景。

前行之路
多模态AI的成功关键在于：

• 自监督学习的进步
• 模型迭代更加敏捷
• 可重复使用的模型组件
• 模拟环境的应用
• 专门硬件的开发

总体而言，虽然LLM在狭窄的语言任务上展现出卓越能力，但为了达到人类智能的广泛范围，我们需要向多模态AI发展。这种新的方向可能是实现AI领域长期抱负的必要途径。