本次沙龍由甲骨易AI研究院主辦,來自中科院、北京大學(xué)、北京外國語大學(xué)、哈薩克恩斯坦國立大學(xué)等學(xué)術(shù)界代表,中關(guān)村軟件園、小米、咪咕、快手、商湯、霖瓏云、博思眾智、智譜華章、中航出版?zhèn)髅降犬a(chǎn)業(yè)界代表以及多家科技媒體代表出席了本次沙龍活動,并針對大語言模型的數(shù)據(jù)量與評價標(biāo)準(zhǔn)等相關(guān)話題,暢所欲言,展開了熱烈的討論。
邁向認(rèn)知智能演進(jìn)的過程
在本次沙龍活動中,北京外國語大學(xué)人工智能與人類語言重點實驗室主任、多語自然語言處理研究中心主任李佐文進(jìn)行了精彩的開場致辭。李佐文認(rèn)為,語言智能包括對人類語言機理的研究以及對自然語言的技術(shù)處理研究兩大板塊,這兩個領(lǐng)域都應(yīng)深入研究,并肩發(fā)展,機器方能有望像人一樣理解自然的語言,生成自然的語言。來自甲骨易的數(shù)據(jù)服務(wù)事業(yè)部負(fù)責(zé)人王敏在致辭中提及,甲骨易創(chuàng)始之初正是為了搭建人與人之間的溝通交流,跨越語言跨越文化之間的障礙,而當(dāng)下正是要搭建人與機器,甚至是機器與機器之間的溝通橋梁——這也正是甲骨易AI研究院成立的初心。
圖1:北京外國語大學(xué)人工智能與人類語言重點實驗室主任 李佐文致辭
圖2:甲骨易數(shù)據(jù)服務(wù)事業(yè)部負(fù)責(zé)人 王敏致辭
眾所周知,人工智能技術(shù)在飛速演進(jìn)。沙龍上,來自小米公司的大模型數(shù)據(jù)負(fù)責(zé)人彭力進(jìn)行了以《小米遇上大模型》為主題的精彩演講,他介紹了業(yè)界中定義的人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展演變的四個層面:第一層叫運算智能層(早已實現(xiàn)),第二層叫感知智能層(目前已在多領(lǐng)域接近人類水平),第三層是認(rèn)知智能(尚在推進(jìn)中),第四層才是通用智能層(尚有距離)。其中,第三層的認(rèn)知智能指的是在感知智能的基礎(chǔ)上進(jìn)一步的理解、思考和解釋。他指出,我們正在向通用人工智能演進(jìn),而大語言模型則可以加速人工智能演進(jìn)的進(jìn)程與當(dāng)前面臨的技術(shù)難點,并展示了小米在大語言模型領(lǐng)域的最新進(jìn)展。
圖3:小米大模型數(shù)據(jù)負(fù)責(zé)人 彭力發(fā)言
實際上,ChatGPT最早主要是針對文本語料進(jìn)行大規(guī)模的學(xué)習(xí),后來數(shù)據(jù)參數(shù)達(dá)到了數(shù)千億量級,便有了大語言模型的說法。彭力表示,在訓(xùn)練大語言模型的過程中,諸如廣告等噪聲數(shù)據(jù),以及大量的同質(zhì)化語料等因素都會影響訓(xùn)練的效果,甚至還會面臨數(shù)據(jù)版權(quán)的風(fēng)險。來自北京外國語大學(xué)的李佐文則在分享中直言,業(yè)界通過自然語言處理等辦法,竭盡全力想讓機器理解人類的語言,依舊是挑戰(zhàn)重重。
國產(chǎn)中文大語言模型體系亟待完善
我們需要看清這樣的現(xiàn)實,國內(nèi)大語言模型和國際一流仍有差距,超越并非一朝一夕就可以實現(xiàn)。當(dāng)下,國內(nèi)廠商往往采取的是模仿與跟隨策略,盡管未來有望彎道超車,甚至后來者居上,但當(dāng)下就有一些廠商宣稱將實現(xiàn)通用模型對標(biāo)ChatGPT,中文大模型能夠超越ChatGPT的當(dāng)前版本,與之旗鼓相當(dāng),并在多領(lǐng)域做到業(yè)界領(lǐng)先,無疑這樣的說辭,也只是停留在口號之上,尚未經(jīng)過實踐驗證。
盡管對標(biāo)ChatGPT等豪言壯語已響徹耳畔,但只憑借廠商只言片語的宣傳描述,以及對特定數(shù)據(jù)評測案例的展示,其數(shù)據(jù)樣本遠(yuǎn)遠(yuǎn)不足以及摻入了廠商的主觀意愿,導(dǎo)致現(xiàn)有數(shù)據(jù)資料不足以展現(xiàn)各大廠商之間大模型技術(shù)能力之間的差異性,也使得用戶很難真正了解各家技術(shù)能力的優(yōu)勢所在。在這樣的背景之下,許多優(yōu)秀的國產(chǎn)大模型被淹沒在這種噪聲當(dāng)中,嚴(yán)重制約了國產(chǎn)大模型乃至人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。因此,如何發(fā)現(xiàn)大模型的缺陷,以及如何更好地理解包括中文在內(nèi)的人類語言文本?…..這一系列問題擺在了當(dāng)下以ChatGLM、MOSS、文心一言、通義千問、商量、星火等眾多具備中文能力的大模型廠商面前。
鑒于國外率先開啟了大模型研究,針對英文大語言模型已經(jīng)有較為完善的評測方式,如2021年由DanHendrycks等人發(fā)布的MMLU。然而針對中文大語言模型,卻仍處于空白。需要指出的是,國外的很多機構(gòu)研究發(fā)現(xiàn),數(shù)據(jù)量與分布對于訓(xùn)練模型的配比方式非常重要,Common crawl這種大數(shù)據(jù)集語言分布是不均勻的,英文占了46%,中文只占了5%。這樣配比導(dǎo)致后續(xù)的大模型進(jìn)行參照訓(xùn)練時,會發(fā)現(xiàn)在中文語料缺失的情況下,中文的理解能力是欠缺的,國內(nèi)研究機構(gòu)和人工智能企業(yè)都在去增補這些中文語料來提升中文能力。
與此同時,對理解中文的大語言模型及時加以客觀公正的評價,使其“越”來越強大,也成為了當(dāng)務(wù)之急。因此,甲骨易推出“超越”MMCU數(shù)據(jù)集恰逢其時,通過綜合評估模型在多個學(xué)科上的知識廣度和深度,能夠幫助研究者更精準(zhǔn)地找出模型的缺陷,并對模型的能力進(jìn)行打分。
“把大模型當(dāng)成一個真正的人類”
在分享過程中,來自甲骨易AI研究院的首席研究員Felix坦言,要評價這些大語言模型的基礎(chǔ)能力,實際上是一個非常難以解決的問題。甲骨易憑借多年數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)探索的技術(shù)優(yōu)勢,率先推出的針對于中文預(yù)訓(xùn)練大模型的大規(guī)模多任務(wù)評測數(shù)據(jù)集以及相應(yīng)的評測方法,旨在衡量中文大模型在處理眾多任務(wù)上的準(zhǔn)確度,主要覆蓋醫(yī)療、法律、心理學(xué)和教育四大領(lǐng)域,題目形式涵蓋單項選擇和多項的選擇題,共包含11900個問題。
圖4:甲骨易AI研究院 Felix發(fā)言
“我們是把大模型當(dāng)作一個真正的人類來看待,”Felix如是說,測試集之所以涉及語、數(shù)、物理、化學(xué)這些科目,因為人工智能必須像人類一樣,具備對于世界的基礎(chǔ)的認(rèn)知;而醫(yī)療、法律、心理學(xué)專業(yè)領(lǐng)域則是將大模型視為專業(yè)人士進(jìn)行考核。通過對多領(lǐng)域知識廣度與深度的測試,甲骨易AI研究院可以幫助技術(shù)研發(fā)人員發(fā)現(xiàn)大語言模型在哪些領(lǐng)域有缺陷,或者說可能在其整體上都有缺陷。
沙龍上,中國科學(xué)院大學(xué)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)重點實驗室的咸寧先生則針對MMCU測試集的使用情況進(jìn)行分享,解釋了測試數(shù)據(jù)集的分析原理,對幾大模型的測試成果進(jìn)行了展示與客觀分析,并指出了超越MMCU測試數(shù)據(jù)集當(dāng)下尚存在一些亟待解決的問題。
圖5:中國科學(xué)院大學(xué)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)重點實驗室 咸寧發(fā)言
通過發(fā)布會召開前開展的大模型測試發(fā)現(xiàn),在本應(yīng)有明顯優(yōu)勢的語文科目中,國產(chǎn)大模型的表現(xiàn)卻差強人意。Felix指出,現(xiàn)在很多模型評估還是處于人工評估階段,甲骨易推出“超越”MMCU數(shù)據(jù)集的初衷是希望實現(xiàn)對大模型進(jìn)行大規(guī)模的評估。當(dāng)下的評測結(jié)果可能存在隨機誤差,但未來還將持續(xù)優(yōu)化評測方式并擴充評測領(lǐng)域。
攜手共建,未來可期
自ChatGPT的驚艷亮相,人類生活的方方面面已發(fā)生了巨變。大模型仍有許多難關(guān)亟待解決,借助超越MMCU評測數(shù)據(jù)集,一舉打破市面上所有的大語言模型只能基于英文數(shù)據(jù)集去進(jìn)行測試的現(xiàn)狀,中文大語言模型將有望構(gòu)建起一個完善的評測的體系,通過發(fā)現(xiàn)提升大語言的缺陷提升大語言模型對于中文的理解能力,更好地服務(wù)于全球的中文用戶。
圖6:大模型實際應(yīng)用與場景化落地沙龍現(xiàn)場
“大模型的訓(xùn)練以及大規(guī)模評估需要大量算力?!奔坠且譇I研究院最后表示,愿與業(yè)界更多機構(gòu)聯(lián)手,一道攜手推進(jìn)大模型的發(fā)展,加速人工智能技術(shù)的產(chǎn)學(xué)研用進(jìn)程。超越評測數(shù)據(jù)集的發(fā)布,只是起點,甲骨易還將大有可為。更多精彩,敬請期待甲骨易第三空間未來更多活動。
MMCU論文鏈接:https://arxiv.org/abs/2304.12986