Month: May 2024

前言:最近,27岁的天才创业家Joel Hellermark与人工智能教父Geoffery Hinton进行了一次深入采访。Hinton在对话中回顾了自己的人工智能研究历程,并就神经网络、算力扩展、多模态学习、模拟计算等前沿话题进行了分享。他还谈及了自己的得意门生Ilya Sutskever在人工智能领域的杰出表现。 正文:一、从研究大脑到投身人工智能Hinton从英国来到美国卡内基梅隆大学后,凭借对大脑工作原理的好奇,开始投身人工智能领域的研究。他先后接触过唐纳德·赫布和约翰·冯·诺依曼的著作,深受启发。Hinton认为大脑的学习方式必然与传统的逻辑推理不同,因此必须探寻神经网络中连接权重调整的奥秘。 二、与合作伙伴的心灵相通Hinton回忆与泰伦斯·塞诺夫斯基、彼得·布朗等人的合作经历,他们一起探索了玻尔兹曼机等前沿技术,产生了许多有趣的研究成果。Hinton认为,与聪明的学生合作交流是最令人兴奋的,因为他们往往能提出突破性的想法。 三、Ilya Sutskever:凭直觉思考的天才Hinton特别提到了自己的得意门生Ilya Sutskever。Sutskever对人工智能充满热情,在反向传播算法上提出了独到见解。Hinton认为,Sutskever的直觉非常敏锐,常能发现问题的本质。在两人的合作中,Sutskever总能提出启发式的想法,推动研究不断前进。 四、数据规模与计算能力推动进步Hinton承认,早期他和团队曾低估了数据规模和计算能力的重要性。Ilya Sutskever很早就认识到,扩大模型规模是提升性能的关键。事实也证明,即使没有特殊设计,仅靠海量数据和计算能力,人工智能模型也能展现出推理能力。 五、多模态学习与创造力提升Hinton认为,多模态输入(如图像、视频、音频等)可以丰富模型对世界的理解,提升其创造力。因为这种学习方式更贴近人类的感知方式。他设想,未来的人工智能系统将能够从多角度理解同一事物,从而产生与人类不同的创新。 结语:Hinton的故事生动诠释了人工智能的发展轨迹,以及从单一算法到海量数据驱动的转变。他的经历也启示我们,保持好奇心和开放心态,不断探索,才是推动科技进步的关键所在。当下,人工智能正在重塑人类社会的方方面面,我们应该以积极、理性的态度拥抱这个时代的机遇与挑战。 [...]

在当前的人工智能研究领域，将大型语言模型（LLMs）的能力应用于解决复杂的强化学习问题是一个前沿且具有挑战性的课题。大型语言模型，如GPT系列、BERT等，已经在自然语言处理领域证明了其强大的信息处理和生成能力。这些模型通过在大规模数据上的预训练，能够捕捉到丰富的语言结构和知识。然而，当这些模型被直接应用于传统的强化学习任务时，如OpenAI Gym中的控制任务或Atari游戏，它们面临着一系列新的挑战和问题。 大模型在强化学习中的应用挑战 尽管LLMs在语言理解和生成方面表现出色，但它们在直接处理强化学习任务时往往表现出不确定性。这主要是因为强化学习的环境具有高度的动态性和不确定性，这与LLMs通常处理的更为静态的语言数据存在本质区别。在强化学习中，智能体需要根据与环境的交互不断调整其行为策略，这要求模型具备高度的适应性和决策能力。 此外，虽然LLMs能够通过精细的提示工程（prompt engineering）来引导模型完成特定的任务，但这种方法依赖于大量的手工调整和试验，且其成功往往受限于模型对提示的敏感性和解释能力。这种方法的效率低下且可扩展性有限，难以适应快速变化的强化学习环境。 知识编辑技术的潜力 为了克服这些挑战，研究人员开始探索知识编辑技术，即通过修改模型的内部知识表示来直接提高LLMs在特定任务上的性能。这种方法的核心思想是在不重新训练整个模型的前提下，通过精确的修改来增强模型的任务相关能力。 实践中的实现 实现知识编辑技术需要对LLMs的内部工作机制有深入的理解。例如，研究人员需要确定哪些部分的模型是存储和处理特定类型知识的，以及如何通过技术手段进行精确的修改。此外，还需要开发有效的算法来自动化这一过程，减少人工干预，并确保编辑操作不会破坏模型在其他任务上的性能。 最终，通过知识编辑技术，我们可以朝着创建更加智能和适应性强的语言模型迈进，这些模型不仅能够处理复杂的语言任务，还能有效地解决强化学习中的序列决策问题。这将大大扩展LLMs的应用范围，使其在游戏、机器人控制以及其他需要复杂决策的领域中发挥更大的作用。 在当今的人工智能研究领域中，如何有效地更新和优化大型语言模型（LLMs）已成为一个重要议题。下面我们将探讨四种主要的技术路线：参数高效的微调（PET）、知识增强（knowledge augmentation）、持续学习（continual learning）、以及机器遗忘（machine unlearning），这些技术路线在提升模型性能及其应用的可适应性方面起着关键作用。 参数高效的微调（PET） 参数高效的微调旨在通过只调整模型极小部分的参数来提升模型在特定任务上的表现，从而减少计算资源的消耗。这一技术的实现方式主要有三种：基于加法的方法、基于规范的方法和基于重参数化的方法。 知识增强 知识增强主要是针对LLMs在处理未知问题（如分布外或垂直细分领域问题）时的不足。检索增强生成（RAG）是一种流行的知识增强方法，它通过结合检索到的相关信息来增强模型的输出。RAG的核心思想是在模型的输入、中间层或输出端集成外部检索到的知识，从而提升模型的准确性和全面性。 持续学习 持续学习是指模型在学习新任务的同时，能够保持对旧任务的记忆。这一领域的研究主要集中在如何平衡模型的稳定性和可塑性，以及如何设计能够适应任务间和任务内分布变化的学习系统。持续学习的方法可以分为基于正则化、基于回放、基于表示、基于优化和基于架构的方法，每种方法都试图以不同的方式来缓解灾难性遗忘的问题。 机器遗忘 机器遗忘涉及到从模型中删除特定信息的需求，这通常是由于法律法规如GDPR或CCPA的要求。有效的机器遗忘方法需要能够在不重新训练整个模型的情况下，迅速准确地从模型中移除特定数据的影响。这一领域的方法通常分为两类：数据重组和模型操作。 这些技术路线各有其独特的优势和挑战。在实际应用中，通常需要根据具体需求和场景来选择合适的技术组合，以达到最佳的性能和效率。通过不断的研究和实验，这些技术有望为未来的人工智能发展提供更多可能性和灵活性。 知识编辑：弥补LLMs的不足 为了提高LLMs的准确性和适应性，研究者们开发了“知识编辑”技术。知识编辑的目的是在不重新训练整个模型的情况下，快速准确地修改模型中的特定知识。这种技术包括三个基本操作：知识插入、知识修改和知识擦除。 知识编辑的实现方法 知识编辑的实现通常分为三个阶段：识别、关联和掌握阶段。 每个阶段都有其特定的方法和技术挑战，例如在掌握阶段，如何避免模型在经过编辑后发生灾难性遗忘（catastrophic forgetting）是一个关键问题。此外，知识编辑的过程需要考虑到编辑的精确性和避免对模型其他功能的干扰。 [...]

在科技日新月异的今天，大语言模型（LLMs）的应用越来越广泛。然而，随着世界知识的不断更新，这些模型也需要不断地进行知识更新，以纠正错误的回答和应对新兴的事实。这就引出了一个重要的问题：模型的记忆如何管理和更新？本文将介绍一项名为WISE的创新方法，旨在解决大语言模型的知识记忆问题。 大语言模型的挑战 大语言模型在扩展参数数量和计算能力方面展现出了惊人的智能潜力。然而，这些模型在实际应用中仍然会犯错，例如产生幻觉、不准确的回答以及偏见等问题。同时，世界的知识是不断变化的，因此模型在预训练期间所学的知识可能已经过时。 为了应对这些挑战，研究人员提出了“终身模型编辑”的概念，即在不需要重新训练或微调的情况下，持续地更新模型的知识。这种方法不仅能够节省大量的计算成本，还能确保模型能够及时响应最新的知识和事实。 不可能三角：可靠性、泛化性和局部性 有效的终身模型编辑方法需要满足以下三个特性： 然而，现有的方法在这三个特性上往往无法同时满足。这被称为“终身编辑的不可能三角”。 现有方法的局限性 现有的方法主要分为两类：编辑长期记忆和编辑工作记忆。长期记忆是指直接编辑模型的参数，这种方法容易与预训练的知识产生冲突，导致局部性差。工作记忆是指通过检索机制在推理时替换模型的表示，而不改变模型参数。这种方法虽然在可靠性和局部性上表现较好，但在泛化性上表现不佳，因为检索机制难以让模型理解和泛化编辑内容。 WISE：桥接长期记忆与工作记忆的创新方案 WISE（智慧编辑）通过引入双重参数记忆机制，克服了上述不可能三角。它包括主记忆（存储预训练知识）和侧记忆（存储编辑知识）。具体来说，WISE设计了以下组件： 实验与结果 通过在GPT、LLaMA和Mistral等主流大语言模型上的广泛实验，WISE在问答、幻觉和分布外数据集上的表现优于现有的模型编辑方法。实验结果表明，WISE能够在终身模型编辑中更好地同时实现可靠性、泛化性和局部性，打破了不可能三角。 结语 WISE的出现为大语言模型的终身编辑带来了新的希望。它通过巧妙的记忆管理和编辑机制，不仅解决了长期记忆与工作记忆之间的矛盾，还为模型的持续进化提供了强有力的支持。未来，随着技术的不断发展，我们有理由相信WISE及其衍生技术将在更多应用场景中发挥重要作用。 WISE: Rethinking the Knowledge Memory for Lifelong Model Editing of Large Language Models https://papers.cool/arxiv/2405.14768 Authors: Peng [...]

近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，大型语言模型（LLMs）在解决数学问题方面展现出了巨大的潜力。然而，当前的研究大多集中在那些背景简短的问题上。现实生活中的数学问题往往涉及复杂的叙述和背景，这对大型语言模型提出了更高的要求。本文将探讨LLMs在解决长篇数学文本问题（MWPs）方面的能力，并介绍一种名为E-GSM的新数据集及相关研究成果。 背景介绍 数学文本问题（MWPs）是以自然语言形式呈现的数学问题，需要精细的推理能力来解决。传统的数学问题数据集，如GSM8K，通常包含简短的叙述，只有几句话。然而，这种设置与现实世界中的情况存在差异。现实中的数学问题往往有更长的背景，这可能会对数学推理过程产生影响。研究表明，长篇背景可能会阻碍而不是促进数学推理过程。 研究目的 本研究的主要目的是探讨LLMs在解决长篇数学文本问题（CoLeG，即Context Length Generalizability）的能力。为此，我们构建了一个名为Extended Grade-School Math（E-GSM）的数据集，这个数据集包含了从GSM8K扩展而来的长篇数学问题。我们还提出了两种新的指标来评估LLMs在解决这些问题时的效率和韧性。 研究方法 数据集构建 E-GSM数据集的构建过程主要包括以下几个步骤： 我们通过多轮扩展逐步增加问题的长度，最终获得了一个包含多个扩展轮次问题的综合数据集。 评估方法 我们使用七个专有LLMs和20个开源LLMs，以及三种最先进的零样本提示技术对E-GSM进行了评估。结果表明，LLMs在长篇数学文本问题上的表现较弱，尤其是在处理更长的背景时。 解决方案 为了解决这个问题，我们针对专有LLMs和开源LLMs分别提出了不同的策略： 研究结果 我们的实验结果表明，这些策略在E-GSM及其他多个MWP基准测试上都表现出了显著的效果和较强的泛化能力。具体来说，CoRe和扩展微调任务不仅提高了LLMs在E-GSM上的准确性，还展示了其在其他数学问题基准测试中的广泛适用性。 结论 LLMs在解决长篇数学文本问题上的能力对于其在现实世界应用中的重要性不言而喻。我们的研究表明，长篇数学问题会显著降低LLMs的数学推理能力。通过提出有针对性的解决方案，我们不仅改善了LLMs在长篇数学问题上的表现，也为未来研究提供了宝贵的方向和方法。 本研究为LLMs在复杂、真实世界应用中的使用铺平了道路，提供了实用的解决方案，并为模型泛化能力和训练方法的进一步探索开辟了新的途径。 本文参考了《Can LLMs Solve Longer Math Word Problems Better?》一文中的研究成果，旨在为读者提供关于大型语言模型在解决长篇数学文本问题方面最新进展的深入洞见。希望通过这篇文章，您能对这一前沿领域有更清晰的认识。 [...]

前国防部长唐纳德·拉姆斯菲尔德曾说过：“我们不清楚我们不知道的是什么。”这句话揭示了一个深刻的困境，即“未知的未知”，这是军方和数据科学家都熟悉的概念。 同样的原则也适用于教育领域。卡内基·梅隆大学的人机交互和心理学教授肯·科丁格（Ken Koedinger）认为，这种不确定性动摇了传统的教学方式。他指出，学生在学习过程中可能表现不佳，因为他们往往无法判断自己是否真正掌握了知识，或者是否还需要更多的训练。 为了解决这一问题，科丁格教授提倡使用人工智能（AI）作为辅助教学的工具，而不是替代教师。他认为，智能辅导系统可以为学生提供个性化的课程设计，避免重复学习已掌握的内容，同时收集数据来完善学习系统。 1. 你知道什么时候该学习吗？ 在哈佛大学的演讲中，科丁格教授向应用计算科学研究所的50位与会者提出了一个问题：“你知道你什么时候该学习吗？” 这个问题的回答往往是两极分化的，而科丁格教授认为，正确答案是“不知道”。研究表明，学生通常无法准确判断自己是否需要学习，他们自认为的学习状态实际上可能是一种错觉。 喜欢 vs. 学会 一个典型的例子是，学生们常常认为喜欢某一课程就意味着能够学得更好。然而，科丁格教授的研究表明，喜欢与学会之间的相关性很低。使用AI软件检测学生参与情况的结果显示，那些自称喜欢课程的学生可能会关注错误的内容，而那些看起来困惑的学生可能正处于有效的学习过程中。 科丁格教授指出，学生缺乏必要的专业知识，无法将他们所知与实际掌握的知识区分开来。而教师们则往往高估了学生的理解能力。例如，在学习高中代数问题时，教师们认为方程式是学生最容易解决的形式，但学生实际上在基本的数学词汇上就遇到了困难。 2. “以数据开始和结束” 智能辅导系统，特别是其生成的数据，可能有助于弥补认知上的差距。科丁格教授讲述了卡内基·梅隆大学开发的智能辅导系统Cognitive Tutor及其背后的项目。 Cognitive Tutor基于机器生成的认知模型和表现模型，已经存在了几十年。认知模型基于解决问题所需的技能、如何获得这些技能、问题管理规则以及学生可能犯的错误等。 认知模型的算法 认知模型使用两种算法来测量性能： 所有智能辅导系统的模型都产生数据，这对教育研究和改善学习系统至关重要。科丁格教授指出，这些改进是在一个以数据开始和结束的连续循环中进行的。研究人员使用A/B测试法（称为“体内测试”）进行随机、可控的实验，评估改进效果。 数据还可以揭示学生的学习方式，通过生成学习曲线，映射学生的错误率，为改进提供依据。智能辅导系统产生的数据可以帮助教育者将广泛的话题拆分为具体的、细微的小问题来解决。 科丁格教授举例说，类似于网球运动员在发球有问题时，找出具体原因并有针对性地练习，教育工作者也可以通过数据发现学生具体的学习问题，并在这些点上进行反复练习。 科丁格教授主张通过数据驱动的智能辅导系统，不仅能够实现个性化教学，还能通过持续的数据反馈和改进，显著提升学生的学习效果。 卡内基·梅隆大学的人机交互和心理学教授肯·科丁格（Ken Koedinger）提出了一个引人深思的观点：学生常常不知道他们真正掌握了什么。他引用前国防部长唐纳德·拉姆斯菲尔德的名言“未知的未知”来说明这一点，这种困境在教育中尤为显著。 主要观点概括： 补充说明和重点： 科丁格教授提倡的智能辅导系统，如Cognitive [...]