果女做拍的视频网站,wordpress单页主题汉化,seo关键词优化服务,如何制作一个网站在人工智能的浩瀚宇宙中#xff0c;自然语言处理#xff08;NLP#xff09;一直是一个充满挑战和机遇的领域。随着技术的发展#xff0c;我们见证了从传统规则到统计机器学习#xff0c;再到深度学习和预训练模型的演进。如今#xff0c;我们站在了大型语言模型#xff…在人工智能的浩瀚宇宙中自然语言处理NLP一直是一个充满挑战和机遇的领域。随着技术的发展我们见证了从传统规则到统计机器学习再到深度学习和预训练模型的演进。如今我们站在了大型语言模型LLM的门槛上它们正在重新定义我们与机器交流的方式。本文将深入探讨LLM的发展历程、技术路线、以及它们对未来AI领域的影响。 引言 自然语言处理NLP的目标是让机器能够理解、解释和生成人类语言。这一领域的发展经历了几个重要的阶段每个阶段都标志着对语言理解深度的一次飞跃。从早期的基于规则的系统到统计学习方法再到深度学习模型直至今日的大型语言模型LLM每一步都是对前一阶段的超越。 从规则到统计NLP的早期探索 规则阶段1956—1992 在NLP的早期研究者依赖于手工编写的规则来处理语言。这一阶段的技术栈包括有限状态机和基于规则的系统。例如Apertium就是一个基于规则的机器翻译系统它展示了早期研究者如何通过人工整理词典和编写规则来实现语言的自动翻译。 统计机器学习阶段1993—2012 随着时间的推移研究者开始转向统计学习方法使用支持向量机SVM、隐马尔可夫模型HMM、最大熵模型MaxEnt和条件随机场CRF等工具。这一阶段的特点是少量人工标注领域数据与人工特征工程的结合标志着从手工编写规则到机器自动从数据中学习知识的转变。 深度学习的突破开启新纪元 深度学习阶段2013—2018 深度学习的出现为NLP带来了革命性的变化。以编码器-解码器Encoder-Decoder、长短期记忆网络LSTM、注意力机制Attention和嵌入Embedding为代表的技术使得模型能够处理更大规模的数据集并且几乎不需要人工特征工程。Google的神经机器翻译系统2016就是这一阶段的代表之作。 预训练模型的兴起知识的自我发现 预训练阶段2018—2022 预训练模型的出现标志着NLP领域的又一次飞跃。以Transformer和注意力机制为核心的技术栈结合海量无标注数据进行自监督学习生成通用知识再通过微调适应特定任务。这一阶段的突变性非常高因为它扩展了可利用的数据范围从标注数据拓展到了非标注数据。 LLM的新时代智能与通用性的融合 LLM阶段2023— LLM代表了语言模型的最新发展它们通常采用解码器为主的架构结合了Transformer和强化学习人类反馈RLHF。这一阶段的特点是两阶段过程预训练和与人类对齐。预训练阶段利用海量无标注数据和领域数据通过自监督学习生成知识与人类对齐阶段则通过使用习惯和价值观对齐使模型能够适应各种任务。 回顾各个发展阶段可以看到以下趋势 数据: 从数据到知识越来越多数据被利用起来/未来:更多文本数据、更多其它形态数据→任何数据 算法: 表达能力越来越强;规模越来越大;自主学习能力越来越强;从专业向通用/未来:Transformer目前看够用新型模型(应该强调学习效率)?→AGI? 人机关系: 位置后移从教导者到监督者/未来:人机协作机向人学习→人向机学习?→机器拓展人类知识边界 LLM技术发展路线多样化的路径 在过去的几年中LLM技术发展呈现出多样化的路径包括BERT模式、GPT模式和T5模式等。每种模式都有其特点和适用场景。 BERT模式Encoder-Only BERT模式通过双向语言模型预训练和任务微调的两阶段双向语言模型预训练任务Fine-tuning过程适用于自然语言理解类任务。BERT预训练从通用数据中提取通用知识而微调则从领域数据中提取领域知识。 适合解决的任务场景比较适合自然语言理解类某个场景的具体任务专而轻 GPT模式Decoder-Only GPT模式则从单向语言模型预训练和zero shot/few shot prompt或指令的一阶段单向语言模型预训练zero shot/few shot promptInstruct过程中发展而来适合自然语言生成类任务。GPT模式的模型通常是目前规模最大的LLM它们能够处理更广泛的任务。 适用场景比较适合自然语言生成类任务目前规模最大的LLM都是这种模式GPT 系列PaLMLaMDA……,重而通生成类任务通用模型 建议GPT模式 T5模式Encoder-Decoder T5模式结合了BERT和GPT的特点适用于生成和理解任务。T5模式的填空任务Span Corruption是一种有效的预训练方法它在自然语言理解类任务中表现出色。两阶段单向语言模型预训练Fine-tuning为主 特点形似GPT神似Bert 适用场景生成和理解都行从效果上看比较适合自然语言理解类任务国内很多大型LLM采取这种模式如果是单一领域的自然语言理解类任务建议使用T5模式 为什么超大LLM都是GPT模式 超大LLM:追求zero shot/ few shot/instruct 效果 目前的研究结论 (模型规模不大时): 自然语言理解类:T5模式效果最好。自然语言生成类:GPT模式效果最好。Zero shot: GPT模式效果最好。 如果Pretrain后引入多任务fine-tuning则T5模式效果好(结论存疑:目前的实验Encoder-Decoder都是Decoder-only参数量的两倍结论是否可靠?) 目前的研究结论(超大规模): 事实:几乎所有超过100B的LLM模型都采取GPT模式 可能的原因: 1.Encoder-Decoder里的双向attention损害zero shot能力(Check) 2.Encoder-Decoder结构在生成Token时只能对Encoder高层做attentionDecoder-only结构在生成Token时可以逐层Attention信息更细粒度 3.Encoder-Decoder训练“中间填空”生成最后单词Next Token存在不一致性Decoder-only结构训练和生成方式一致 超大LLM的挑战与机遇 随着模型规模的增长研究者面临着如何有效利用参数空间的挑战。Chinchilla模型的研究表明在数据充足的情况下当前的LLM规模可能比理想规模更大存在参数空间的浪费然而Scaling Law也指出模型规模越大数据越多训练越充分LLM模型的效果越好。比较可行的思路是先做小GPT 3本来不应该这么大再做大充分利用模型参数后继续做大。 当然鉴于多模态LLM需要更丰富的现实环境感知能力对此LLM参数也提出更高的要求。 多模态LLM视觉输入图片、视频、听觉输入音频、触觉输入压力 面临问题多模态LLM看着效果还不错很大程度依赖于人工整理的大数据集 如 ALIGN:1.8B 图文/LAION:5.8B图文数据(经过CLIP过滤目前最大图文数据)目前是文字带图像飞? 图像处理自监督技术路线在尝试尚未走通(对比学习/MAE)/如果能走通会是AI领域另外一次巨大技术突破; 如果能走通目前的一些图像理解类任务(语义分割/识别等)估计会被融入LLM进而消失 提升LLM的复杂推理能力 尽管当前的LLM具备一定的简单推理能力但在复杂推理方面仍有不足。例如多位数加法等任务对LLM来说仍然是一个挑战。研究者正在探索如何通过技术手段如语义分解将复杂推理能力蒸馏到更小的模型中。 当然也可以通过能力外包的形式绕过这个问题如与工具结合计算能力外部计算器、新信息查询搜索引擎等能力借助外部工具完成。 LLM与物理世界的交互 具身智能的概念将LLM与机器人技术结合起来通过与物理世界的交互利用强化学习获得具身智能。例如Google的PaLM-E模型结合了540B的PaLM和22B的ViT展示了LLM在多模态环境下的潜力。 其他研究方向 新知识的获取:目前有一定困难也有一些手段(LLMRetrieval)旧知识的修正:目前有一些研究成果尚需优化私域领域知识的融入:Fine-tune?更好的理解命令:尚需优化(一本正经的胡说八道)训练推理成本的降低:未来一年到两年会快速发展中文评测数据集的构建能力试金石。英文目前有一些评测集比如HELM/BigBench等中文缺乏多任务、高难度、多角度的评测数据集。 结语 本文深入探讨了LLM的发展历程、技术路线以及它们对未来AI领域的影响。LLM的发展不仅仅是技术的进步更是我们对机器理解能力的一次深刻反思。从规则到统计再到深度学习和预训练每一步都为我们提供了新的视角和工具。如今我们站在大型语言模型的新时代门槛上面对着前所未有的机遇和挑战。