论文阅读——《On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?》

论文阅读——《On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?》

📄 论文信息

• 标题: On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?
• 作者: Emily M. Bender, Timnit Gebru, Angelina McMillan-Major, Shmargaret Shmitchell
• 会议: FAccT 2021 (公平性、责任性和透明度会议)
• 原文链接: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3442188.3445922

1. 论文背景

近年来，基于大规模数据训练的神经网络语言模型（如GPT-3、BERT）在自然语言处理（NLP）领域取得了突破性进展。然而，这些模型的规模越来越庞大，训练所需的计算资源也越来越昂贵，同时其社会影响和潜在风险也逐渐显现。

本论文的核心问题是：语言模型是否已经变得“太大”了？ 作者们分析了当前大规模语言模型的局限性和风险，呼吁研究者在追求模型能力的同时，也要关注其伦理和社会影响。

2. 主要观点

论文主要探讨了以下几个