人工智能從“大煉模型”到“煉大模型”

崔爽

人工智能可以分為幾個(gè)發(fā)展階段：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，以及接下來可能將進(jìn)入的基于模型的AI時(shí)代，這相當(dāng)于把數(shù)據(jù)提升為超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型。未來，研究人員可以直接在云模型上進(jìn)行微調(diào)，很多公司甚至不用維護(hù)自己的算法研發(fā)團(tuán)隊(duì)，只需要應(yīng)用工程師即可。

寫小說、和人聊天、設(shè)計(jì)網(wǎng)頁(yè)、編寫吉他曲譜……號(hào)稱迄今為止最“全能”的AI模型GPT-3，當(dāng)然遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止會(huì)這些。作為2020年人工智能領(lǐng)域最驚艷的模型之一，GPT-3無(wú)疑把超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型的熱度推向了新高。

3月下旬，我國(guó)首個(gè)超大規(guī)模人工智能模型“悟道1.0”發(fā)布，該模型由智源學(xué)術(shù)副院長(zhǎng)、清華大學(xué)教授唐杰領(lǐng)銜，帶領(lǐng)來自清華大學(xué)、北京大學(xué)、中國(guó)人民大學(xué)、中國(guó)科學(xué)院等單位的100余位AI科學(xué)家組成聯(lián)合攻關(guān)團(tuán)隊(duì)，取得了多項(xiàng)國(guó)際領(lǐng)先的AI技術(shù)突破，形成了超大規(guī)模智能模型訓(xùn)練技術(shù)體系，訓(xùn)練出包括中文、多模態(tài)、認(rèn)知和蛋白質(zhì)預(yù)測(cè)在內(nèi)的系列超大模型。

1、已啟動(dòng)4個(gè)大模型開發(fā)

據(jù)悉，“悟道1.0”先期啟動(dòng)了4個(gè)大模型研發(fā)項(xiàng)目：以中文為核心的超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型文源、超大規(guī)模多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型文瀾、超大規(guī)模蛋白質(zhì)序列預(yù)測(cè)預(yù)訓(xùn)練模型文溯，以及面向認(rèn)知的超大規(guī)模新型預(yù)訓(xùn)練模型文匯。

唐杰介紹，文源擁有26億參數(shù)，文瀾則為10億，文溯是2.8億，文匯則達(dá)到了百億以上。雖然相對(duì)于GPT-3的1750億參數(shù)而言還有差距，但“接下來會(huì)有更大的模型”。

目前，文源模型參數(shù)量達(dá)26億，具有識(shí)記、理解、檢索、數(shù)值計(jì)算、多語(yǔ)言等多種能力，并覆蓋開放域回答、語(yǔ)法改錯(cuò)、情感分析等20種主流中文自然語(yǔ)言處理任務(wù)，在中文生成模型中達(dá)到了領(lǐng)先的效果。

“目前這些模型既有一些交集，但也存在明顯差異。文源的重點(diǎn)是在中文和跨語(yǔ)言，未來也會(huì)加入知識(shí);文瀾的重點(diǎn)主要是圖文;文匯則更多地瞄向認(rèn)知?！碧平鼙硎荆J(rèn)知是人工智能技術(shù)發(fā)展的趨勢(shì)和目標(biāo)，關(guān)系到機(jī)器是否能像人一樣思考這個(gè)終極問題。

被問及為何會(huì)選擇這4個(gè)預(yù)訓(xùn)練模型項(xiàng)目時(shí)，唐杰說，這是綜合考慮了國(guó)內(nèi)外同行的相關(guān)工作、國(guó)內(nèi)人工智能發(fā)展的現(xiàn)狀、團(tuán)隊(duì)人員構(gòu)成、北京區(qū)域優(yōu)勢(shì)等作出的決定。“當(dāng)時(shí)GPT-3剛發(fā)布不久，悟道團(tuán)隊(duì)認(rèn)為首先要對(duì)標(biāo)其卓越的少樣本學(xué)習(xí)能力，同時(shí)還要做出差異化，做短、中、長(zhǎng)3個(gè)階段的布局。于是，中文版GPT-3即清源CPM（文源的前身）應(yīng)運(yùn)而生，這是短期布局。之后，文源要向中英文模型乃至多語(yǔ)言模型發(fā)展，這是中期布局。最后走向認(rèn)知智能，這是長(zhǎng)期布局?！碧平苷f，與此同時(shí)，國(guó)內(nèi)頂尖的企業(yè)人才、學(xué)術(shù)人才和自然科學(xué)人才所組成的團(tuán)隊(duì)給了項(xiàng)目巨大的想象空間。

2、大模型有大智慧

自2018年谷歌發(fā)布BERT以來，預(yù)訓(xùn)練模型逐漸成為自然語(yǔ)言處理（NLP）領(lǐng)域的主流。

2020年5月，OpenAI發(fā)布了擁有1750億參數(shù)量的預(yù)訓(xùn)練模型GPT-3。作為一個(gè)語(yǔ)言生成模型，GPT-3不僅能夠生成流暢自然的文本，還能完成問答、翻譯、創(chuàng)作小說等一系列NLP任務(wù)，甚至可以進(jìn)行簡(jiǎn)單的算術(shù)運(yùn)算，并且其性能在很多任務(wù)上都超越相關(guān)領(lǐng)域的專有模型。

以GPT-3為代表的超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型，不僅以絕對(duì)的數(shù)據(jù)和算力優(yōu)勢(shì)取代了一些小的算法模型，更重要的是，它展示了一條通向通用人工智能的可能路徑。在此背景下，建設(shè)國(guó)內(nèi)的超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型和生態(tài)勢(shì)在必行。

在唐杰看來，為了提高機(jī)器學(xué)習(xí)算法的效率，改變傳統(tǒng)的行業(yè)布局，過去幾年，大家拼命做模型，導(dǎo)致模型越做越多。然而，一般的模型訓(xùn)練效果并不如人意，花了大量財(cái)力精力卻達(dá)不到理想的訓(xùn)練效果，“為了優(yōu)化效果、提高精度，模型越來越復(fù)雜，數(shù)據(jù)越來越大，很多公司的能力不足以應(yīng)對(duì)這種狀況，效率越來越低。”

唐杰舉了個(gè)例子，小煉鋼廠往往條件簡(jiǎn)陋，能煉鋼，但質(zhì)量不好。大煉鋼廠買得起設(shè)備、花得起電費(fèi)，煉出的鋼質(zhì)量就好，大模型就是大煉鋼廠，它可以獲得大量數(shù)據(jù)，并把數(shù)據(jù)清洗干凈，提升算力，滿足要求。

與此同時(shí)，“小模型可能只需要幾個(gè)老師和學(xué)生就能完成算法的設(shè)計(jì)，但是大模型的每一層都要找專人來做，這樣可以把模型的設(shè)計(jì)和訓(xùn)練精細(xì)化，模型設(shè)計(jì)也從單打獨(dú)斗變成了眾人拾柴?！碧平苷f。

3、小團(tuán)隊(duì)將成最大受益者

據(jù)唐杰透露，團(tuán)隊(duì)目前正在跟北京冬奧會(huì)合作，開發(fā)可通過文本自動(dòng)轉(zhuǎn)成手語(yǔ)的模型，“醫(yī)療方面我們的主要方向是癌癥早篩，如上傳乳腺癌圖像，找到乳腺癌相關(guān)預(yù)測(cè)亞類，通過影像識(shí)別宮頸癌亞類等?！?/p>

而談到“悟道1.0”的發(fā)展，唐杰坦言，目前還存在需要持續(xù)攻關(guān)的問題。

一是模型能否持續(xù)學(xué)習(xí)的問題，即能否不斷地從新樣本中學(xué)習(xí)新的知識(shí)，并能保存大部分以前已經(jīng)學(xué)習(xí)到的知識(shí)。就目前來看模型還需要調(diào)整，其效果還有待加強(qiáng);二是面對(duì)一些復(fù)雜問題，目前模型還無(wú)法回答;三是萬(wàn)億級(jí)模型的實(shí)用性問題，即如何在保證精度的同時(shí)壓縮模型，從而能讓用戶低成本地使用。

“這是一個(gè)全新的產(chǎn)業(yè)模式。原來大家數(shù)據(jù)上云、算力上云，現(xiàn)在模型上云?！碧平苷f。

他認(rèn)為，人工智能可以分為幾個(gè)發(fā)展階段：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，以及接下來可能將進(jìn)入的基于模型的AI時(shí)代，這相當(dāng)于把數(shù)據(jù)提升為超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型。

未來，研究人員可以直接在云模型上進(jìn)行微調(diào)，很多公司甚至不用維護(hù)自己的算法研發(fā)團(tuán)隊(duì)，只需要應(yīng)用工程師即可。

唐杰表示，隨著超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型系統(tǒng)的開放，小團(tuán)隊(duì)是最大的受益者，大家不必從零開始，預(yù)訓(xùn)練基線智能水平大幅提升，平臺(tái)多樣化、規(guī)?；?，大家在云上可以找到自己所需的模型，剩下的就是對(duì)行業(yè)、對(duì)場(chǎng)景的理解。這將給AI應(yīng)用創(chuàng)新帶來全新的局面。

唐杰透露，“悟道1.0”只是一個(gè)階段性的成果，今年6月將會(huì)有一個(gè)規(guī)模更大、水平更高的智慧模型發(fā)布。屆時(shí)，模型規(guī)模會(huì)有實(shí)質(zhì)性的進(jìn)展：模型會(huì)在更多任務(wù)上突破圖靈測(cè)試，其應(yīng)用平臺(tái)的效果也會(huì)更加讓人期待。