大模型能力边界量化基准：引领大模型领域新风向
随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域的应用越来越广泛。然而，由于对大型模型能力边界的定量刻画不足，导致在实际应用中经常出现“高射炮打蚊子”的现象，极大地限制了LLM的应用范围和效果。在此背景下，中国联通的研究团队借鉴动物智能演化的规律，首次提出了大模型能力边界量化基准，为LLM的应用选型提供了理论和经验指导。
一、动物智能演化的启示
动物智能的发展与脑神经元的数量和脑容量密切相关。同样，在大型语言模型的研究中，参数量和模型能力之间的关系也十分密切。然而，这并不意味着参数量越大，模型能力就越强。不同智力水平的动物擅长的任务种类和难度各不相同，即使是脑容量较小如乌鸦的动物，也能完成一些复杂的任务。因此，对大型语言模型参数量和能力的定量刻画至关重要。
二、构建大模型能力评估基准
中国联通的研究团队从实际应用场景维度出发，对大型语言模型的主要能力进行归纳、梳理和总结，建立了应用驱动的大语言模型能力评估基准。该评估基准包括文本生成、理解、关键信息抽取、逻辑推理、任务规划等五大类能力，细分为27个子能力。为了确保评估的公正性和准确性，团队还设计了一系列评测任务和评估数据集，所有数据均由专家团队人工编写。
三、量化主流大模型能力边界
为了量化主流大模型的能力边界，研究团队采用了专家评估和基于大模型的自动化评估方法。通过对同一家族8个不同规模的模型进行测试和评估，团队得到了不同参数量模型在各种任务上的可靠的评估结果。根据评测结果，参数量越大，模型在复杂任务上的表现越好。
四、依据能力要求确定模型参数量
依据大型语言模型能力边界测评结果，团队提出了一种简单可行的模型参数量选择方法。针对不同任务，任务难度越高要求参数越大；针对同一任务，参数越大模型性能越好。具体来说，依据某项任务对模型性能的底线要求来选择相应参数规模的模型。这样一来，用户在选择使用大型模型时，无需深入了解其原理和细节，降低了门槛，促进了大型模型的普惠化。
五、探索设计模型选型使用“说明书”
中国联通基于上述评估基准，打造了评估工具，量化了一系列基础大模型的能力边界。同时，团队还通过实践探索出“模型参数量-能力-场景”的关联关系，并将其集成到元景MaaS平台，为开发者提供选模型指引。这一举措无疑将推动大型模型领域的进步，引领新的风向。
总结来说，中国联通提出的量化基准为大型语言模型的选型和使用提供了科学的依据和方法，有效避免了“高射炮打蚊子”的现象。这一创新成果将引领大模型领域迈向新的台阶，为人工智能技术的发展注入新的活力。
