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原文链接：https://machinelearningmastery.com/how-to-diagnose-why-your-language-model-fails/
原文作者：Iván Palomares Carrascosa
在本文中，您将学习到一个清晰、实用的框架，用以诊断语言模型表现不佳的原因，并快速验证可能的诱因。
我们将涵盖的主题包括：
- 五种常见的故障模式及其表现形式
- 您可以立即运行的具体诊断方法
- 针对每种故障的实用缓解技巧
让我们不要再浪费时间。
如何诊断您的语言模型失败的原因
图片来源：Editor
引言
语言模型，尽管非常有用，但并非完美无缺，它们可能由于多种因素而失败或表现出不理想的性能，例如数据质量、分词约束或在正确解释用户提示方面遇到困难。
本文从诊断的角度出发，探讨了一个五点框架，用于理解为什么语言模型——无论是大型通用大型语言模型（LLM），还是小型领域特定模型——可能表现不佳。
语言模型的诊断要点
在接下来的部分中，我们将揭示语言模型失败的常见原因，简要描述每一种原因，并提供实用的诊断技巧和克服它们的方案。
1. 训练数据质量差或不足
与分类器和回归器等其他机器学习模型一样，语言模型的性能在很大程度上取决于用于训练它使用的数据量和质量，但有一个细微的差别：语言模型是在非常庞大的数据集或文本语料库上进行训练的，这些语料库通常包含数千到数百万甚至数十亿个文档。
当语言模型即使对于简单提示也会生成不连贯、事实错误或毫无意义的输出（即“幻觉”）时，很可能是因为所使用的训练数据的质量或数量不足。具体原因可能包括训练语料库过小、过时，或者充满了噪声、有偏见或不相关的文本。在较小的语言模型中，这种与数据相关的问题还会导致生成答案时缺少领域词汇。
为了诊断数据问题，如果可能，请检查足够具有代表性的一部分训练数据，分析其相关性、覆盖范围和主题平衡等属性。运行针对已知事实的定向提示，并使用稀有术语来识别知识差距，也是一种有效的诊断策略。最后，准备好一个受信任的参考数据集，以便将生成的输出与其中包含的信息进行比较。
当语言模型即使对于简单提示也会生成不连贯、事实错误或毫无意义的输出（即“幻觉”）时，很可能是因为所使用的训练数据的质量或数量不足。
2. 分词或词汇限制
假设在分析一个新训练的语言模型的内部行为时，它似乎难以处理词汇中的某些词语或符号，以意想不到的方式将它们分解成 token，或者未能正确表示它们。这可能源于与模型结合使用的分词器（tokenizer）没有与目标领域适当对齐，导致对不常见词语、技术术语等的处理效果不理想。
诊断分词和词汇问题需要检查分词器，特别是检查它如何分割特定领域的术语。利用困惑度（perplexity）或对数似然（log-likelihood）等指标在保留的数据子集上进行量化，可以衡量模型在多大程度上能很好地表示领域文本；测试边缘情况——例如，非拉丁字符或包含不常见Unicode字符的词语和符号——有助于找出与 token 管理相关的根本原因。
3. 提示词的不稳定性和敏感性
提示词措辞、标点符号或多个非顺序指令顺序的微小变化，可能导致生成输出的质量、准确性或相关性发生显著变化。这就是提示词的不稳定性和敏感性：语言模型对提示词的表述方式变得过度敏感，这通常是因为它没有经过适当的微调以实现有效的、细粒度的指令遵循，或者是因为训练数据中存在不一致性。
诊断提示词不稳定性的最佳方法是进行实验：尝试使用一组含义相同但措辞不同的提示词，并比较结果的一致性。同样，尝试确定在何种模式下提示词会导致稳定响应，在何种模式下会导致不稳定响应。
4. 上下文窗口和内存限制
当语言模型无法利用在早期交互中引入的上下文，或者在长文档中遗漏了早期的上下文时，它可能会开始表现出不良的行为模式，例如重复自身或与其之前“说过”的内容相矛盾。语言模型可以保留的上下文量，即上下文窗口，在很大程度上由内存限制决定。因此，过短的上下文窗口可能会截断相关信息并丢失早期的提示，而过长的上下文则可能阻碍对长程依赖关系的跟踪。
诊断与上下文窗口和内存限制相关的问题，需要用输入越来越长的内容来迭代评估语言模型，仔细测量它能从早期部分正确回忆起多少信息。在可用时，注意力可视化是一个强大的资源，可以检查跨越文本长距离的相关 token 是否得到了关注。
5. 领域和时间漂移
一旦部署，语言模型仍然不能免于给出错误的答案——例如，过时的答案，遗漏新近产生的术语或概念的答案，或者未能反映演变的领域知识的答案。这意味着训练数据可能已经锚定在过去，仍然依赖于一个已经发生变化的世界快照；因此，事实的变化不可避免地会导致知识退化和性能下降。这类似于其他类型的机器学习系统中出现的数据和概念漂移。
为了诊断与时间或领域相关的漂移，应持续汇编目标领域中新事件、术语、文章和其他相关材料的基准。比较使用这些新语言项目（相对于与稳定或永恒知识相关的响应）的响应准确性，查看是否存在显著差异。此外，应根据“新鲜查询”安排定期的性能监控方案。
最后的想法
本文考察了语言模型可能表现不佳的几个常见原因，从数据质量问题到对上下文的管理不善，再到生产环境中由事实知识变化引起的漂移。语言模型不可避免地是复杂的；因此，理解可能的原因以及如何诊断它们，是使它们更加健壮和有效的关键。
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