“這個AI太厲害了,我們不敢公布完整模型”
本文來源:量子位 (ID:QbitAI)嗅绸,作者:關注前沿科技
AI一本正經(jīng)的“胡編”起來沿后,已經(jīng)逼真的讓人不敢相信。
剛剛朽砰,OpenAI發(fā)布了一個“逆天”的語言AI尖滚,整個模型包含15億個參數(shù)。
這個AI寫起文章來文思泉涌毫無違和感瞧柔,無需針對性訓練就能橫掃各種特定領域的語言建模任務漆弄,還具備閱讀理解、問答造锅、生成文章摘要撼唾、翻譯等等能力。
因為假新聞實在編的太真實哥蔚,OpenAI說:我們不敢放出完整模型倒谷。
它的作品究竟什么樣呢?
人類只給了它兩句話的開頭:
科學家們有個令人震驚的發(fā)現(xiàn)糙箍,在安第斯山脈一個偏遠且沒被開發(fā)過的山谷里渤愁,生活著一群獨角獸。更加讓人訝異的是深夯,這些獨角獸說著完美的英文抖格。
AI就順著這胡言亂語的設定,一本正經(jīng)地編了下去 (欲賞全篇請見文末) :
這些生物有著獨特的角咕晋,科學家們就以此為它們命名雹拄,叫Ovid’s Unicorn。長著四只角的銀白色生物掌呜,在這之前并不為科學界所知滓玖。
……
雖然,這些生物的起源還不清楚质蕉,但有些人相信势篡,它們是一個人和一個獨角獸相交而誕生的损姜,那時人類文明還不存在。Pérez教授說:“在南美洲殊霞,這樣的現(xiàn)象很常見摧阅。”
……
天馬行空卻言之鑿鑿绷蹲。幾乎沒有矛盾信息棒卷,甚至在結尾嚴謹?shù)乇砻鳎?/p>
如果要確認它們是消失種族的后裔,DNA檢測可能是唯一的方法祝钢。
這位AI寫手比规,名叫GPT-2。
它訓練用的數(shù)據(jù)拦英,都是人類寫作的原始文本蜒什。無監(jiān)督學習過程,純潔無污染疤估。
對此灾常,深度學習之父Hinton獻出了他注冊Twitter以來的第三次評論:
這應該能讓硅谷的獨角獸們生成更好的英語了。
看來是讀了AI編的獨角獸新聞報道有感铃拇。
DeepMind研究員钞瀑、星際AI AlphaStar的主要爸爸Oriol Vinyals也大肆贊美了同行:
規(guī)模化+計算力慷荔,深度學習不會讓人失望雕什。恭喜Alec Radford、Ilya Sutskever等等显晶!
由于AI生成的假消息太過真實贷岸,OpenAI的開源動作也變得十分謹慎。與以往不同磷雇,這一次開源的內(nèi)容偿警,沒有完整的預訓練模型,只放出了一個1.17億參數(shù)的“縮小版”倦春。
媒體也紛紛認為户敬,GPT-2是個危險的存在:
來自The Verge
如果所托非人落剪,GPT2便會成為一臺挖掘機睁本,挖出無盡的痛苦和仇恨。
而且忠怖,造假新聞只是GPT-2的冰山一角呢堰,你想要的技能它都有。
在不需要對任何其他任務進行針對性訓練的情況下凡泣,GPT-2還能完成閱讀理解枉疼、常識推理皮假、文字預測、文章總結等多種任務骂维,效果好到讓人懷疑:這個模型后面單怕藏著一位語文老師吧惹资!
語言模型全能王
這位N項全能的“語文老師”,就是“語言建暮焦耄”(language modeling)褪测。
OpenAI的研究人員表示,在各種特定領域數(shù)據(jù)集的語言建模測試中潦刃,GPT-2都取得了優(yōu)異的分數(shù)侮措。作為一個沒有經(jīng)過任何領域數(shù)據(jù)專門訓練的模型,它的表現(xiàn)乖杠,比那些專為特定領域打造的模型還要好分扎。
下圖為研究人員統(tǒng)計的不同類型任務的成績對比圖,其中胧洒,(+)表示此領域得分越高越好畏吓,(-)表示此領域得分越低越好:
△ GPT-2在不同語言建模任務上的測試結果(從左到右:數(shù)據(jù)集名稱、指標類型卫漫、GPT-2測試結果庵佣、此前最好結果、人類水平)
除了能用于語言建模汛兜,GPT-2在問答巴粪、閱讀理解、摘要生成粥谬、翻譯等等任務上肛根,無需微調(diào)就能去的非常好的成績。
從人類的感官角度來評判漏策,GPT-2的效果也出奇得好派哲。
不信?不信一起來考考它掺喻。
第一題(閱讀理解):一篇讓小學四年級學生卡了半天的閱讀理解
閱讀下列材料回答問題:
3月24日芭届,火炬在希臘奧林匹亞奧林匹克運動會的發(fā)源地點燃后,將傳遞至雅典的帕納辛奈科體育場感耙,并于3月31日傳遞至北京褂乍。從北京開始,火炬將經(jīng)過六大洲即硼,途經(jīng)絲綢之路沿線的城市逃片。此次接力還會將火炬送上珠穆朗瑪峰,這是接力的最后一站只酥。
問題1:接力從哪里開始褥实?
問題2:這個地方有什么值得注意的嗎呀狼?
問題3:這場接力進行了多少天了?
問題4:他們有沒有訪問過任何著名的地標损离?
這樣一段考驗對時政哥艇、地理和生詞理解能力的閱讀理解,一個成年人認真讀下來尚且還需要轉(zhuǎn)換思維多思考一番僻澎,但對GPT-2來說她奥,找出正確答案是分分鐘的事:
希臘奧林匹亞;是奧林匹克運動會的發(fā)源地怎棱;七天哩俭;帕納辛奈科體育場。
第一題:全對?
第二題(常識推理):容易讓人摸不著頭腦的模糊代詞
閱讀下面句子拳恋,回答“它”指代的部分:
1凡资、獎杯放不進棕色旅行箱,因為它太大了谬运。
2隙赁、獎杯放不進棕色手提箱,因為它太小了
5秒思考梆暖,請作答伞访。
這兩句“含糊不清”的句子并沒有難到GPT-2,它的答案分別為獎杯轰驳、行李箱厚掷。
第二題,沒毛病?级解。
第三題(文章總結):考試中讓中學生頭大的主旨概括
閱讀下類材料冒黑,概括文章內(nèi)容。
(這份材料來自外媒Daily Mail的一篇報道勤哗,全文字圖交雜抡爹,Word粗略統(tǒng)計共1300多字。文章篇幅限制芒划,量子位在這里把材料“閹割”了)
36000年前冬竟,史前人類在現(xiàn)代法國一個洞穴的粗糙石灰?guī)r墻壁上勾勒出了一系列令人難以置信的史前野獸……(省略若干字)…………現(xiàn)在,在尖端技術的幫助下民逼,Chauvet-Pont-d’Arc洞穴的藝術作品被復制泵殴,創(chuàng)造了世界上最大的復制洞穴。
不錯缴挖,一段看起來就“很閱讀理解”的樸素文風袋狞,GPT-2的處理情況如何?還不錯:
位于法國南部Vallon-Pont-D’arc的原始遺址是聯(lián)合國教科文組織世界遺產(chǎn)映屋,是已知最古老苟鸯、保存最完好的人類裝飾洞穴。復制洞穴距離法國南部Vallon-Pont-D’Arc的原址幾英里棚点,洞穴內(nèi)包含14種不同動物的圖像早处,包括長毛犀,猛犸象和大型貓科動物瘫析。
第三題砌梆,完美?
怎么樣,感受到GPT-2的威力了么贬循?關于GPT-2做題的例子還有很多咸包,文末的OpenAI博客原文,還可以查看更多杖虾。
它是怎么做的烂瘫?
GPT-2,是GPT的“進化版”奇适,最大區(qū)別就在于規(guī)模大小坟比。OpenAI在官方博客中表示,兩者相比嚷往,GPT-2的參數(shù)擴大10倍葛账,達到了15億個,數(shù)據(jù)量擴大10倍皮仁,使用了包含800萬個網(wǎng)頁的數(shù)據(jù)集籍琳,共有40GB。
但在很大程度上贷祈,模型還是和GPT一樣:
使用語言建模作為訓練信號巩割,以無監(jiān)督的方式在大型數(shù)據(jù)集上訓練一個Transformer,然后在更小的監(jiān)督數(shù)據(jù)集上微調(diào)這個模型付燥,以幫助它解決特定任務宣谈。
△GPT模型
上圖左部分,是研究中使用的Transformer架構以及訓練目標键科。右邊部分闻丑,是針對特定任務進行微調(diào)。
將所有結構化輸入轉(zhuǎn)換為token序列勋颖,由預訓練模型處理嗦嗡,然后經(jīng)過線性+softmax層處理。
就GPT-2而言饭玲,它的訓練目標很簡單:根據(jù)所有給定文本中前面的單詞侥祭,預測下一個單詞。
由于訓練數(shù)據(jù)集的多樣性,使得這個目標非常簡單的模型矮冬,具備了解決不同領域各種問題的能力谈宛。
一把雙刃劍
顯然,GPT-2這樣一個強大的通用模型胎署,會帶來巨大的社會影響吆录。
比如,它能用于開發(fā)AI寫作助理琼牧、更強大的語音助手恢筝、提高不同語言之間無監(jiān)督翻譯的性能,甚至構建更好的語音識別系統(tǒng)巨坊。
但同樣撬槽,它同樣也能用來干壞事,就像用圖像合成的研究造假一樣趾撵, 比如deepfake侄柔,讓多少人苦不堪言。
GPT-2可以用來生成具有誤導性的新聞報道鼓寺、自動生成垃圾郵件勋拟、偽造內(nèi)容發(fā)布到社交媒體上等等等等。
這個研究妈候,加上先前圖像敢靡、音頻、視頻合成與生成的研究苦银,能夠大幅度降低制作虛假內(nèi)容的成本啸胧。
以后你在網(wǎng)絡上看到的東西,是真是假幔虏,可能就很難分辨了纺念。
為了避免這種情況發(fā)生,OpenAI表示想括,不會發(fā)布經(jīng)過訓練的模型陷谱,為了能夠讓更多的研究人員進行試驗,發(fā)布了一個更小的模型以及技術論文瑟蜈。
這個“防止惡意應用烟逊,不開放完整模型”的決定也引來了不少質(zhì)疑。
其中最激烈的铺根,來自英偉達研究負責人Anima Anandkumar宪躯。
她說:“Malicious BS”。大致相當于中文的“惡意個P”位迂。
這位Anima小姐姐访雪,曾經(jīng)逼得頂會NIPS改了名详瑞,正面硬剛Yann LeCun,最近在呼吁學術會議強制投稿者公開源代碼臣缀。
不愿開放完整模型的OpenAI坝橡,被Anima斥責“為了站道德高地本末倒置”,站在了open的對立面肝陪,傳播恐懼驳庭、誤導媒體刑顺。
你怎么看氯窍?
無論觀點如何,如果你對這項研究感興趣蹲堂,請先收好傳送門:
模型代碼:
https://github.com/openai/gpt-2
技術論文:
Language Models are Unsupervised Multitask Learners
這項研究的作者分別是Alec Radford狼讨、Jeffrey Wu、Rewon Child柒竞、David Luan政供、Dario Amodei、Ilya Sutskever朽基。
其中Ilya Sutskever是OpenAI的首席科學家布隔,是AlexNet、seq2seq稼虎、AlphaGo衅檀、TensorFlow等人工智能領域重要成果的共同發(fā)明者。
最后霎俩,附上AI撰寫的關于獨角獸的全文:
(人類給的開頭:)
科學家們有個令人震驚的發(fā)現(xiàn)哀军,在安第斯山脈一個偏遠且沒被開發(fā)過的山谷里,生活著一群獨角獸打却。更加讓人訝異的是杉适,這些獨角獸說著完美的英文。
(AI編的下文:)
這些生物長著獨特的角柳击,科學家們就以此為它們命名猿推,叫Ovid’s Unicorn。長著四只角的銀白色生物捌肴,在這之前并不為科學界所知蹬叭。
現(xiàn)在,過了近兩個世紀哭靖,這個奇異的現(xiàn)象到底是怎么發(fā)現(xiàn)的具垫,謎底終于解開了。
來自拉巴斯大學的進化生物學教授Jorge Pérez和他的幾個小伙伴试幽,在探索安第斯山脈的時候發(fā)現(xiàn)了一個小山谷筝蚕,沒有其他動物也沒有人類卦碾。
Pérez注意到,這山谷看上去曾是個噴泉的所在起宽,旁邊是兩座石峰洲胖,上面有銀白的雪。
然后坯沪,Pérez他們就深入探尋這個山谷绿映。“我們爬上其中一座山峰的時候腐晾,下面的水很藍叉弦,上面還有一些結晶≡逄牵”Pérez說淹冰。
發(fā)現(xiàn)獨角獸種群的時候,Pérez和他的小伙伴都驚呆了巨柒。都不用靠近樱拴,從高空就可以望見這些生物——看上去離得很近,就快摸到它們的角了洋满。
在查看這些奇怪生物的時候晶乔,科學家們發(fā)現(xiàn)它們講著普通的英文。Pérez說:“比如說牺勾,我們注意到正罢,它們有一種共同‘語言’,有點接近方言禽最∠偾樱”
Pérez認為,這些獨角獸起源于阿根廷川无。在那里呛占,人們相信這些動物是一個消失種族的后裔,在人類到達之前懦趋,這個種族就生活在那里晾虑。
雖然,這些生物的起源還不清楚仅叫,但有些人相信帜篇,它們是一個人類和一個獨角獸相交而誕生的,那時人類文明還不存在诫咱。Pérez說:“在南美洲笙隙,這樣的事情是很常見的】茬裕”
然而竟痰,Pérez也指出签钩,要確認它們是不是那個消失種族的后裔,DNA檢測可能是唯一的方法坏快∏﹂荩“不過,它們看上去能用英語交流莽鸿,我相信這也是一種進化的信號昧旨,或者至少也是社會組織的一種變化∠榈茫”他說兔沃。
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