首先是要關(guān)注訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量，目前一些模型具有的偏見其實(shí)都是由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)本身所引發(fā)的。第二，要加強(qiáng)對(duì)算法本身及模型內(nèi)部運(yùn)作機(jī)制的研究。此外，模型的訓(xùn)練過程中，要加入多模態(tài)的數(shù)據(jù)，通過多模態(tài)信息內(nèi)在的多重關(guān)聯(lián)性降低大模型“偏執(zhí)”的概率。
――黃鐵軍 北京智源人工智能研究院院長
近日，美國斯坦福大學(xué)李飛飛等百余位學(xué)者聯(lián)名發(fā)布《基礎(chǔ)模型的機(jī)遇與挑戰(zhàn)》一文，論述在人工智能基礎(chǔ)模型成為趨勢的環(huán)境下，其發(fā)展面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。文章指出，基礎(chǔ)模型的應(yīng)用使得自監(jiān)督學(xué)習(xí)+預(yù)訓(xùn)練模型微調(diào)適配方案逐漸成為主流，并帶來了智能體認(rèn)知能力的進(jìn)步。但同時(shí)由于基礎(chǔ)模型的任何一點(diǎn)改進(jìn)會(huì)迅速覆蓋整個(gè)AI社區(qū)，其隱患在于基礎(chǔ)模型的缺陷也會(huì)被所有下游模型所繼承。
斯坦福大學(xué)學(xué)者談到的基礎(chǔ)模型，國際上也稱預(yù)訓(xùn)練模型，也被國內(nèi)研究者稱為大模型。那么，什么是人工智能大模型，與小模型相比有哪些優(yōu)勢？為何大模型會(huì)成為趨勢，在行業(yè)中有哪些應(yīng)用？未來又面臨怎樣的機(jī)遇和挑戰(zhàn)？
像發(fā)電廠一樣不斷供應(yīng)“智力源”
大模型成了最近AI產(chǎn)學(xué)界刷屏率頗高的詞匯。需要更大算力、更大數(shù)據(jù)集的大模型，為何可能是未來AI最好的伙伴？這要從AI開發(fā)者們的一次次挫敗與碰壁說起。
深度學(xué)習(xí)技術(shù)興起的近10年間，AI模型基本上是針對(duì)特定應(yīng)用場景需求進(jìn)行訓(xùn)練的小模型。小模型用特定領(lǐng)域有標(biāo)注的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，通用性差，換到另外一個(gè)應(yīng)用場景中往往不適用，需要重新訓(xùn)練。另外，小模型的訓(xùn)練方式基本是“手工作坊式”，調(diào)參、調(diào)優(yōu)的手動(dòng)工作太多，需要大量的AI工程專業(yè)人員來完成。同時(shí)，傳統(tǒng)模型訓(xùn)練需要大規(guī)模的標(biāo)注數(shù)據(jù)，如果某些應(yīng)用場景的數(shù)據(jù)量少，訓(xùn)練出的模型精度就會(huì)不理想。
“小模型的這些問題，導(dǎo)致當(dāng)前AI研發(fā)整體成本較高，效率偏低。由于AI人才短缺以及成本昂貴，對(duì)于中小行業(yè)用戶來說，小模型的這些問題阻礙了行業(yè)用戶采用人工智能技術(shù)的腳步，成為AI普惠的障礙?！北本┲窃慈斯ぶ悄苎芯吭涸洪L黃鐵軍在接受科技日?qǐng)?bào)記者采訪時(shí)指出。
雖然，之前全球呈現(xiàn)“千村萬戶大煉模型”的熱鬧場面，但這種“自家煉鋼自己用”的作坊方式顯然不符合現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)律。
黃鐵軍進(jìn)一步解釋道：“大模型可以解決這些問題，其泛化能力強(qiáng)，可以做到‘舉一反三’，同一模型利用少量數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)或不進(jìn)行微調(diào)就能完成多個(gè)場景的任務(wù)，中小企業(yè)可以直接調(diào)用，不需要招聘很多AI算法專業(yè)人員就能進(jìn)行應(yīng)用開發(fā)，顯著降低中小企業(yè)的研發(fā)門檻，促進(jìn)AI技術(shù)落地?！?
得益于這些優(yōu)勢，人工智能的發(fā)展已經(jīng)從“大煉模型”逐步邁向“煉大模型”的階段。以美國OpenAI、谷歌、微軟、臉書等機(jī)構(gòu)為代表，布局大規(guī)模智能模型已成為全球引領(lǐng)性趨勢，并形成了GPT―3、Switch Transformer等千億或萬億參數(shù)量的大模型?？梢哉f，人工智能大模型時(shí)代正在到來！
“人工智能大模型是‘大數(shù)據(jù)+大算力+強(qiáng)算法’結(jié)合的產(chǎn)物，是集成大數(shù)據(jù)內(nèi)在精華的‘隱式知識(shí)庫’，也是實(shí)現(xiàn)人工智能應(yīng)用的載體。大模型是連接人工智能技術(shù)生態(tài)和產(chǎn)業(yè)生態(tài)的橋梁，向下帶動(dòng)基礎(chǔ)軟硬件發(fā)展，向上支撐了智能應(yīng)用百花齊放，是整個(gè)人工智能生態(tài)的核心?！秉S鐵軍表示。
北京智源人工智能研究院理事長張宏江博士指出：“未來，大模型會(huì)形成類似電網(wǎng)的智能基礎(chǔ)平臺(tái)，像發(fā)電廠一樣為全社會(huì)源源不斷地供應(yīng)‘智力源’?！?
通用智能應(yīng)用前景廣闊
類比人的教育培養(yǎng)，大模型所完成的培訓(xùn)就如同基礎(chǔ)性、通識(shí)性的大學(xué)本科培養(yǎng)，“學(xué)成”后的大模型具備處理一般事物的能力。如果要完成更專業(yè)、更高級(jí)的任務(wù)，大模型還需要“研究生”階段的專業(yè)培養(yǎng)。
黃鐵軍進(jìn)一步指出：“AI大模型通常是在大規(guī)模無標(biāo)注數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的特征、結(jié)構(gòu)和知識(shí)。”
在這一趨勢下，北京智源人工智能研究院2021年3月發(fā)布悟道1.0，是中國首個(gè)人工智能大模型，取得多項(xiàng)國際領(lǐng)先的AI技術(shù)突破；2021年6月發(fā)布的悟道2.0，參數(shù)規(guī)模達(dá)到1.75萬億，是OpenAI的GPT―3模型的10倍，一躍成為世界最大模型。
北京智源人工智能研究院學(xué)術(shù)副院長、清華大學(xué)教授唐杰表示，大模型可以包含更多數(shù)據(jù)，表示更多信息，模型往超大規(guī)模發(fā)展是一個(gè)必然的趨勢。
“超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型的出現(xiàn)，很可能改變信息產(chǎn)業(yè)格局，即基于數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代、基于算力的云計(jì)算時(shí)代之后，接下來可能將進(jìn)入基于大模型的AI時(shí)代。”唐杰認(rèn)為。
據(jù)介紹，超大規(guī)模智能模型的通用智能能力在醫(yī)療、金融、新聞傳播等行業(yè)應(yīng)用前景廣闊。例如，在醫(yī)療健康領(lǐng)域，大模型在醫(yī)療數(shù)據(jù)格式化、病歷自動(dòng)解讀與分析、自動(dòng)問診系統(tǒng)等方面都可以發(fā)揮巨大效用。在金融、法律、財(cái)務(wù)、人力資源、零售等傳統(tǒng)行業(yè)領(lǐng)域，大模型能提供高性能的智能信息解析和提取、智能數(shù)據(jù)整合、自動(dòng)機(jī)器翻譯、輔助決策等功能，提升業(yè)務(wù)流程效率和水平。在新聞傳播領(lǐng)域，基于模型可實(shí)現(xiàn)智能新聞線索收集、機(jī)器寫作、輔助編輯、虛擬主播等應(yīng)用。目前，智源悟道大模型，也在為北京冬奧會(huì)提供新場景下的人工智能服務(wù)應(yīng)用；并正在通過大模型開啟手機(jī)AI語音技術(shù)新路徑，賦能
智能終端新一輪AI體驗(yàn)革新。
同質(zhì)化和涌現(xiàn)特性帶來機(jī)遇與挑戰(zhàn)
最近，斯坦福大學(xué)數(shù)十位研究者聯(lián)名發(fā)表《基礎(chǔ)模型的機(jī)遇和風(fēng)險(xiǎn)》綜述文章，認(rèn)為大模型的特點(diǎn)之一是“同質(zhì)化”，好處在于大模型的任何一點(diǎn)改進(jìn)就可以迅速覆蓋整個(gè)AI社區(qū)。但同時(shí)，它也帶來一些隱患，大模型的缺陷會(huì)被所有下游模型所繼承。特點(diǎn)之二是海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練出的基礎(chǔ)模型具有“涌現(xiàn)”特性，也就是產(chǎn)生未曾預(yù)先設(shè)想的新能力，這種特性有望讓AI具備處理語言、視覺、機(jī)器人、推理、人際互動(dòng)等各類相關(guān)任務(wù)的能力。因此這類模型將賦能各行各業(yè)，加快行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型，在法律、醫(yī)療、教育等領(lǐng)域都會(huì)帶來具有社會(huì)價(jià)值的影響。
但同時(shí)，如何應(yīng)對(duì)大模型下游的傳播問題，進(jìn)一步提高信息的精準(zhǔn)性與適用性，以人工智能大模型技術(shù)激活各行各業(yè)？
黃鐵軍回答道：“這是學(xué)界現(xiàn)在所面臨的共同難題，未來應(yīng)該從幾個(gè)方面來減輕甚至消除這類影響：首先就是要關(guān)注訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量，目前一些模型具有的偏見其實(shí)都是由訓(xùn)練數(shù)據(jù)本身所引發(fā)的，因此我們要在數(shù)據(jù)源頭上做好保障，既要量大，也要質(zhì)高。第二，要加強(qiáng)對(duì)算法本身及模型內(nèi)部運(yùn)作機(jī)制的研究，目前深度學(xué)習(xí)算法的可解釋性等理論還在探討階段，對(duì)大模型的理論分析和缺陷查找能力提出了更大挑戰(zhàn)，這就需要加強(qiáng)基礎(chǔ)研究，以支撐大模型在那些可靠性要求更高行業(yè)中的應(yīng)用。此外，模型的訓(xùn)練過程中，要加入多模態(tài)的數(shù)據(jù)，比如文本、圖片、視頻等類型的輸入，通過多模態(tài)信息內(nèi)在的多重關(guān)聯(lián)性降低大模型‘偏執(zhí)’的概率。我們常說人要‘行萬里路，讀萬卷書’，大模型也一樣，會(huì)隨著算法的改進(jìn)和‘閱歷’的增加越來越智能?！?
