【新智元導(dǎo)讀】LLM 有記憶能力嗎？有，也沒有。雖然 ChatGPT 聊天時(shí)好像可以記住你之前說的話，但實(shí)際上，模型在推理時(shí)記不住任何內(nèi)容，而且它們?cè)谟?xùn)練時(shí)的記憶方式也不像我們想象的那么簡(jiǎn)單。
Django 框架的創(chuàng)始人之一、著名開發(fā)者 Simon Willison 最近發(fā)表了一篇博客文章，核心觀點(diǎn)是 —— 雖然很多 LLM 看起來有記憶，但本質(zhì)上是無狀態(tài)函數(shù)。
文章地址：https://simonwillison.net/2024/May/29/training-not-chatting/
Mozilla 和 FireFox 的聯(lián)合創(chuàng)始人、JavaScript 發(fā)明者 Brendan Eich 也在推特上稱贊這篇博客。
似乎有記憶的 LLM
從計(jì)算機(jī)科學(xué)的角度來看，最好將 LLM 的推理過程視為無狀態(tài)函數(shù)調(diào)用 —— 給定輸入文本，它會(huì)輸出接下來應(yīng)該做什么。
然而使用過 ChatGPT 或者 Gemini 的人會(huì)明顯感覺到，LLM 似乎可以記住之前的對(duì)話內(nèi)容，好像模型有記憶能力。
然而這并不能歸功于模型本身。
事實(shí)上，用戶每次提出一個(gè)問題時(shí)，模型收到的提示都會(huì)包含之前所有的對(duì)話內(nèi)容，這些提示就是我們經(jīng)常說的「上下文」。
如果不提供上下文，LLM 將完全不知道之前討論的內(nèi)容。
所以，重新打開一個(gè)對(duì)話界面時(shí)，對(duì) LLM 而言就是一個(gè)「從頭再來」的全新文本序列，完全獨(dú)立于你和其他用戶之前發(fā)生的對(duì)話。
從另一個(gè)角度看，這種「失憶」也有好處。比如，模型開始胡說八道，或者拒絕回答你的合理問題時(shí)，就可以試試重置對(duì)話窗口。也許在新的對(duì)話中，模型的輸出就能回到正軌。
這也是為什么 LLM 的上下文長(zhǎng)度是一個(gè)重要的指標(biāo)。如果對(duì)話過長(zhǎng)、超出了上下文窗口，最早的那部分對(duì)話就會(huì)從提示中移除，看起來就像是模型的「遺忘」。
Andrej Karpathy 將上下文窗口準(zhǔn)確地形容為「LLM 工作記憶的有限寶貴資源」。
但是，有很多方法可以為 LLM 外置記憶能力，來滿足產(chǎn)品使用的需求。
將之前的對(duì)話作為提示，和當(dāng)前問題一起輸入給 LLM 是最直接的方法，但這依舊是「短期記憶」，而且擴(kuò)展模型的上下文長(zhǎng)度成本很高。
GPT-4o 免費(fèi)版支持 8k 上下文，付費(fèi)版可以達(dá)到 128k，已經(jīng)比之前的 32k 提升了 3 倍，但仍然無法保存單個(gè)網(wǎng)頁的原始 HTML。
也可以遞歸地總結(jié)之前的對(duì)話內(nèi)容，將歷史對(duì)話摘要當(dāng)作 LLM 提示。雖然可能會(huì)丟失細(xì)節(jié)，但相比直接截?cái)嗟姆椒?，更高程度上保留了?nèi)容的完整性。
另一種方法是外接矢量數(shù)據(jù)庫，為 LLM 添加「長(zhǎng)期記憶」。
在進(jìn)行對(duì)話時(shí)，先從數(shù)據(jù)庫中檢索相關(guān)內(nèi)容，再將其添加進(jìn)上下文窗口，也就是檢索增強(qiáng)生成（RAG）。
但如果數(shù)據(jù)庫內(nèi)容過多，檢索過程很可能增加模型的響應(yīng)延遲。
實(shí)際開發(fā)中，檢索、摘要這兩種手段常常搭配使用，以求在成本和性能、長(zhǎng)期和短期記憶之間取得平衡。
推理無法記憶，但訓(xùn)練可以
LLM 的推理過程雖然等效于「無狀態(tài)函數(shù)」，但訓(xùn)練過程并不是這樣，否則它也無法從語料中學(xué)習(xí)到任何知識(shí)。
但我們對(duì)于 LLM 記憶的分歧之處在于，它到底是用「機(jī)械」的方式復(fù)制了訓(xùn)練數(shù)據(jù)，還是更像人類的學(xué)習(xí)過程，用理解、概括的方式將數(shù)據(jù)內(nèi)容集成在參數(shù)中。
DeepMind 近期發(fā)表的一篇論文或許可以從另一個(gè)角度揭示這個(gè)問題。
論文地址：https://arxiv.org/ abs / 2404.15146
他們使用與訓(xùn)練語料相似的 prompt 攻擊 LLM，看它能否逐字逐句地輸出訓(xùn)練數(shù)據(jù)。
但 Falcon、Llama、Mistral 這種常用的半開放 LLM，以及 GPT 系列都沒有公開訓(xùn)練數(shù)據(jù)，要怎么判斷模型的輸出是否包括在訓(xùn)練集中？
論文使用了一種巧妙的方法進(jìn)行判斷：首先，從 RefinedWeb、RedPajama、Pile 等常用的 LLM 預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中選取了 9TB 的文本作為輔助數(shù)據(jù)集。
如果模型輸出的文本序列足夠長(zhǎng)、信息熵又足夠大，而且還和輔助數(shù)據(jù)集內(nèi)容重合，那么基本可以斷定模型在訓(xùn)練時(shí)見過這條數(shù)據(jù)。
這樣的判斷方法會(huì)存在假陰性，因?yàn)檩o助數(shù)據(jù)集不可能涵蓋所有模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，但幾乎沒有假陽性，因此得到的結(jié)果可以作為模型「復(fù)現(xiàn)」訓(xùn)練內(nèi)容的比例下界。
結(jié)果發(fā)現(xiàn)，所有的模型都能逐字逐句地輸出訓(xùn)練數(shù)據(jù)，只是概率有所差異。
從結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，參數(shù)量越大的模型似乎記住的內(nèi)容越多，越有可能在輸出中讓訓(xùn)練數(shù)據(jù)回流。
不同系列的模型之間差異比較顯著。比如 7B 參數(shù)的 Mistral 相比 Falcon，有將近 10 倍的概率原樣吐出訓(xùn)練數(shù)據(jù)。
但可能的原因有很多，既能解釋為模型記憶能力的差距，也能歸因于為輔助數(shù)據(jù)集的偏差。
有趣的是，如果 prompt 的要求是一直持續(xù)輸出某個(gè)單詞，有些單詞更有可能觸發(fā)模型吐出訓(xùn)練數(shù)據(jù)。
最有效的一個(gè)單詞是「company」
作者指出，從安全的角度來看，這說明對(duì)齊過程沒有完全模糊模型的記憶，這些可提取的訓(xùn)練數(shù)據(jù)會(huì)帶來版權(quán)糾紛與隱私泄露問題。
但從另一個(gè)角度來看，這證明，一定比例的訓(xùn)練數(shù)據(jù)被無損壓縮而且存儲(chǔ)在了模型參數(shù)中。模型的記憶方式，果然是有些「機(jī)械化」的成分。
更進(jìn)一步思考，如果改進(jìn) LLM 的記憶方式，讓訓(xùn)練數(shù)據(jù)以更概括、更抽象的方式存儲(chǔ)在參數(shù)中，能否帶來模型能力的持續(xù)提升？
參考資料：
https://simonwillison.net/2024/May/29/training-not-chatting/
https://medium.com/@iankelk/how-chatgpt-fools-us-into-thinking-were-having-a-conversation-fe3764bd5da1
本文來自微信公眾號(hào)：新智元 （ID：AI_era）
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