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ChatGPT專題:大語言模型的能力和未來

人工智能
本期將目光從ChatGPT本身技術(shù)轉(zhuǎn)到以ChatGPT為代表的大規(guī)模語言模型(Large Language Model, LLM),以下簡稱大語言模型。我們將從大語言模型的商業(yè)化說起,去探討大語言模型的能力和未來。

一、生成式模型商業(yè)化

現(xiàn)如今,生成式AI賽道火熱。根據(jù)PitchBook統(tǒng)計數(shù)據(jù),2022年生成式AI賽道總共獲得約14億美元的融資,幾乎達到了過去5年的總和。OpenAI、Stability AI等明星公司,其他初創(chuàng)企業(yè)如Jasper、Regie.AI、Replika等均獲得資本青睞。

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融資金額與時間關(guān)系圖

2022年10月,Stability AI獲得約1億美元融資,發(fā)布的開源模型Stable Diffusion,可以根據(jù)用戶輸入的文字描述生成圖片,引爆AI作畫領(lǐng)域。2022年11月30日,ChatGPT在宣布公測之后,上線5天,全球用戶數(shù)量已突破百萬。上線不到40天,日活用戶已突破千萬。2023年3月15日凌晨,OpenAI發(fā)布目前最強的GPT系列模型——GPT-4,提供大規(guī)模的多模態(tài)模型,可以接受圖像和文本輸入,產(chǎn)生文本輸出,在業(yè)內(nèi)產(chǎn)生顛覆性的影響。2023年3月17日,微軟舉辦了Microsoft 365 Copilot發(fā)布會,正式把OpenAI的GPT-4 模型裝進了Office套件,推出了全新的AI功能Copilot。它不僅會做PPT,寫文案,還會做分析,生成視頻。此外,國內(nèi)各個大廠也宣布陸續(xù)推出類ChatGPT的產(chǎn)品。2月8日,阿里巴巴專家爆料,達摩院正在研發(fā)類ChatGPT對話機器人,已開放給公司內(nèi)員工測試??赡軐I大模型技術(shù)與釘釘生產(chǎn)力工具深度結(jié)合。2月8日,京東集團副總裁何曉冬坦言:京東在ChatGPT領(lǐng)域擁有豐富的場景和高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。2月9日,騰訊相關(guān)人士稱:騰訊目前也有ChatGPT相似產(chǎn)品和AI生成內(nèi)容的計劃,專項研究也在有序推進。網(wǎng)易表示,教育業(yè)務(wù)將整合AI生成的內(nèi)容,包括但不限于AI口語老師、作文打分和評價等。3月16日,百度百度正式發(fā)布大語言模型、生成式AI產(chǎn)品“文心一言”,發(fā)布兩天,已有12家企業(yè)完成首批簽約合作,申請百度智能云文心一言API調(diào)用服務(wù)測試的企業(yè)達9萬。

目前,大模型已經(jīng)逐漸滲透我們的生活。未來,各行各業(yè)都有可能出現(xiàn)翻天覆地的變化。以ChatGPT為例,包括以下幾個方面:

  • ChatGPT+傳媒:可以實現(xiàn)新聞智能寫作,提升新聞實效性;
  • ChatGPT+影視:根據(jù)大眾興趣定制影視內(nèi)容,獲得更高收視率,票房和口碑降低影視制作團隊在內(nèi)容創(chuàng)作的成本,提高創(chuàng)作效率。
  • ChatGPT+營銷:充當(dāng)虛擬客服,助力產(chǎn)品營銷。例如24小時的產(chǎn)品介紹和在線服務(wù),降低營銷成本;可以快速了解客戶需求,緊跟科技潮流;提供穩(wěn)定可靠的咨詢服務(wù),可控性和安全性強。
  • ChatGPT+娛樂:實時的聊天對象,增強陪伴性和趣味性。
  • ChatGPT+教育:提供全新的教育工具,通過自助提問來快速查缺補漏。
  • ChatGPT+金融:實現(xiàn)金融資訊,金融產(chǎn)品的自動化生產(chǎn),塑造虛擬理財顧問。
  • ChatGPT+醫(yī)療:快速了解患者病情且及時反饋,第一時間情感支持。

需要說明的是,這里雖然主要討論的是大語言模型的落地,但是實際上其他多模態(tài)(音頻、視頻、圖片)的大模型一樣存在廣闊的應(yīng)用場景。

二、生成式模型介紹

1、主流的大語言模型:LaMDA

由google公司發(fā)布。LaMDA模型基于transformer框架,擁有1370億模型參數(shù),具備文本中長距離依賴的建模能力。該模型是通過對話來訓(xùn)練的。主要包括預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)兩個過程:在預(yù)訓(xùn)練階段,他們使用了多達1.56T的公共對話數(shù)據(jù)集和網(wǎng)頁文本,以語言模型(LM)作為訓(xùn)練的目標(biāo)函數(shù),即目標(biāo)是預(yù)測下一個字符(token)。在微調(diào)階段,他們設(shè)計來多個任務(wù),例如給回復(fù)進行屬性打分(敏感度、安全性等等),使語言模型對其人類的偏好。下圖展示了其中一類的微調(diào)任務(wù)。

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LaMDA模型預(yù)訓(xùn)練階段

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LaMDA模型微調(diào)階段任務(wù)之一

LaMDA模型專注于對話生成任務(wù),但常犯事實性的錯誤。谷歌今年發(fā)布了Bard(一項試驗性的對話式AI服務(wù))便是由LaMDA模型來提供支持。然而Bard在發(fā)布會上,Bard犯下事實性錯誤,這令谷歌周三股價大跌,盤中跌超8%,刷新日低至約98美元,市值蒸發(fā)1100億美元,讓人唏噓。

2、主流的大語言模型:InstructGPT

InstructGPT模型基于GPT架構(gòu),主要由有監(jiān)督的微調(diào)(Supervise Fune-Tuning, SFT)和人類反饋的強化學(xué)習(xí)(Reinforce Learning Human Fune-tuning, RLHF)訓(xùn)練得到。以InstructGPT為技術(shù)支持的對話產(chǎn)品——ChatGPT專注于生成語言文本,也可以生成代碼和進行簡單數(shù)學(xué)運算。具體的技術(shù)細(xì)節(jié)已經(jīng)在上兩期進行過詳細(xì)探討,讀者可前往閱讀,此處不再贅述。

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InstructGPT模型訓(xùn)練流程圖

3、主流的大語言模型:Cluade

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Cluade模型訓(xùn)練流程圖

Cluade是Anthropic公司的對話型產(chǎn)品。Cluade與ChatGPT一樣,都是基于GPT框架,是單向的語言模型。然而,不同于ChatGPT,它主要由有監(jiān)督的微調(diào)和AI反饋的強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練得到。在有監(jiān)督的微調(diào)階段,它先制定了一系列規(guī)則(Constitution),例如不能生成有害信息,不能生成種族偏見等等,然后根據(jù)這些規(guī)則獲得有監(jiān)督數(shù)據(jù)。隨后,讓AI來判斷分辨回復(fù)的優(yōu)劣,自動訓(xùn)練用于強化學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)集。

相比于ChatGPT而言,Claude 能更清晰地拒絕不恰當(dāng)請求,句子之間銜接的也更自然。當(dāng)遇到超出能力范圍的問題時,Claude 會主動坦白。目前,Cluade當(dāng)前還處于內(nèi)測階段。不過根據(jù) Scale Sepllbook 團隊成員內(nèi)部測試結(jié)果顯示,相比 ChatGPT,Claude在測試的12 項任務(wù)中有 8 項更強。

三、大語言模型的能力

我們統(tǒng)計了國內(nèi)外的大語言模型以及模型能力、開源情況等。

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國內(nèi)流行的大語言模型

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國外流行的大語言模型

可以看出,大語言模型表現(xiàn)的能力多種多樣,包括但不限于少樣本學(xué)習(xí)、零樣本遷移等等。那么有個很自然但問題產(chǎn)生了,這些能力都是怎么樣產(chǎn)生的呢?大語言模型的能力究竟來自于哪里?接下來,我們試圖解答上述的疑惑。

下圖展示了一些成熟大語言模型和進化過程。歸納出來,大多數(shù)模型會經(jīng)歷三個階段:預(yù)訓(xùn)練,指令微調(diào)和對齊。代表模型有Deepmind的Sparrow和OpenAI的ChatGPT。

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流行大語言模型的進化圖

那么,在這每一步的背后,模型究竟可以獲得什么樣的能力呢?愛丁堡大學(xué)的符堯博士總結(jié)了他認(rèn)為的步驟和能力的對應(yīng)關(guān)系,給我們一些啟發(fā)。

1. 預(yù)訓(xùn)練階段,該階段的目標(biāo)是獲得一個強大的基礎(chǔ)模型。相應(yīng)地,在此階段模型展現(xiàn)出來的能力有:語言生成,上下文學(xué)習(xí)能力,具備世界的知識,推理能力等等。此階段的代表性模型有GPT-3,PaLM等。

2. 指令微調(diào)階段。該階段的目標(biāo)是解鎖一些涌現(xiàn)能力(emergent ability)。這里的涌現(xiàn)能力是特指小模型沒有,大模型才有的能力。經(jīng)歷過指令微調(diào)后的模型,出現(xiàn)了基礎(chǔ)模型所沒有的能力。例如,通過構(gòu)造新的指令,模型能夠解決新任務(wù);再比如,思維鏈的能力,即通過展示給模型推理過程,模型也能仿照進行正確推理等,代表模型有InstructGPT,F(xiàn)lan等。

對齊階段。該階段的目標(biāo)是使模型具備人類的價值觀,比如要產(chǎn)生有信息量的回復(fù),不能產(chǎn)生歧視類的發(fā)言等等??梢哉J(rèn)為,對齊階段賦予了模型們“個性化”。這類的代表模型有ChatGPT。

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大語言模型三階段。圖片來自《符堯:論大語言模型能力的來源》

總地來說,上述三個階段相輔相成,缺一不可。只有預(yù)訓(xùn)練階段得到了一個足夠強大的基礎(chǔ)模型,才有可能通過指令微調(diào)激發(fā)(或者增強)語言模型的其他能力。對齊階段賦予模型一定“性格”,更好地符合人類社會的一些要求。

四、生成式模型鑒別

大語言模型技術(shù)在帶來便利的同時,也包含著風(fēng)險和挑戰(zhàn)。在技術(shù)層面,GPT生成的內(nèi)容不能保證真實性,如會產(chǎn)生有害言論等。在使用層面,用戶可能在教育、科研等領(lǐng)域濫用 AI產(chǎn)生的文本。目前,多家公司和機構(gòu)開始對ChatGPT的使用施加限制。微軟和亞馬遜因擔(dān)心泄露機密信息,禁止公司員工向ChatGPT分享敏感數(shù)據(jù);香港大學(xué)禁止在港大所有課堂、作業(yè)和評估中使用ChatGPT或其他人工智能工具。我們主要介紹工業(yè)界的相關(guān)工作。

GPTZero:GPTZero是最早出現(xiàn)的文本生成鑒別工具。它是由Edward Tian(美國普林斯頓CS專業(yè)本科生)發(fā)布的在線網(wǎng)站(https://gptzero.me/)。它的原理靠文本困惑度(perplexity,PPL)作為指標(biāo)來判斷所給內(nèi)容到底是誰寫的。其中,困惑度用以評價語言模型的好壞指標(biāo),本質(zhì)上是計算句子出現(xiàn)的概率。

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GPTZero網(wǎng)站界面

(這里我們使用ChatGPT產(chǎn)生一段新聞報道,讓GPTZero判斷是否是生成的文本。)

GPT2 Output Detector:該工具由OpenAI發(fā)布。它利用“GPT2-生成內(nèi)容”和Reddit數(shù)據(jù)集,在RoBerta上進行微調(diào),學(xué)習(xí)一個檢測分類器。即“用魔法打敗魔法”。官網(wǎng)也提示說,只有當(dāng)文本超過50個字符(token)時,預(yù)測結(jié)果才更加可信。

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GPT2 Output Detector網(wǎng)站界面

AI Text Classifier: 該工具由OpenAI發(fā)布。原理是收集在同一個話題下人類寫作文本和AI寫作文本。將每一個文本都劃分成提示和回復(fù)對,讓GPT微調(diào)后產(chǎn)生答案(例如,讓GPT產(chǎn)生Yes/No)的概率作為結(jié)果閾值。該工具的劃分非常細(xì)致,結(jié)果包括5類:非常不可能是AI生成的(閾值<0.1),不太可能是AI生成的(閾值0.1~0.45),不清楚是否是AI寫的(閾值0.45~0.9),可能是AI生成的(閾值0.9-0.98),很可能是AI生成的(閾值>0.98)。

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AI Text Classifier網(wǎng)站界面

五、總結(jié)&展望

大語言模型擁有小模型沒有的涌現(xiàn)能力,例如優(yōu)秀的零樣本學(xué)習(xí)、領(lǐng)域遷移、思維鏈能力。大模型的能力實際上來自于預(yù)訓(xùn)練、指令微調(diào)和對齊,這三個過程密切相關(guān),成就了現(xiàn)在超強的大語言模型。

大語言模型(GPT系列)目前還不具備置信更新、形式推理、互聯(lián)網(wǎng)檢索等能力,有專家認(rèn)為,如果可以將知識卸載到模型之外,參數(shù)量會大大減少,大語言模型才能真正的更進一步。

只有在合理的監(jiān)管和治理之下,人工智能技術(shù)才能更好地為人服務(wù)。國內(nèi)發(fā)展大模型任重而道遠(yuǎn)!

參考文獻

[1] https://stablediffusionweb.com

[2] https://openai.com/product/gpt-4

[3] LaMDA: Language Models for Dialog Applications, Arxiv 2022.10

[4] Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback,Arxiv 2022.12

[5] https://scale.com/blog/chatgpt-vs-claude#Calculation

[6] 國聯(lián)證劵:《ChatGPT 風(fēng)口已至,商業(yè)化落地加速》

[7] 國泰君安證券:《ChatGPT研究框架2023》

[8] 符堯:預(yù)訓(xùn)練、指令微調(diào)、對齊、專業(yè)化:論大語言模型能力的來源https://www.bilibili.com/video/BV1Qs4y1h7pn/?spm_id_from=333.880.my_history.page.click&vd_source=da8bf0b993cab65c4de0f26405823475

[9] 萬字長文解析!復(fù)現(xiàn)和使用GPT-3/ChatGPT,你所應(yīng)該知道的https://mp.weixin.qq.com/s/ILpbRRNP10Ef1z3lb2CqmA

責(zé)任編輯:武曉燕 來源: 中國保密協(xié)會科學(xué)技術(shù)分會
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