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在过去几年中机器学习领域取得了迅猛进步创造了人工智能的一个新的子领域生成式人工智能。这些程序通过分析大量的数字化材料产生新颖的文本、图像、音乐和软件我将这些程序简称为“GAIs”。
革命开始
第一波GAIs主要致力于进行自然语言对话。被称为“大型语言模型”LLMs的这些模型已经展示出在各种任务上超凡的表现拥有超越人类的能力同时也显示出对虚假、不合逻辑的倾向以及表达虚假情感的倾向比如对对话者表达爱意。它们用通俗的语言与用户交流并轻松解决各种复杂问题。
但这只是GAI革命的开始。支撑GAIs的技术是相当通用的任何可以收集和准备进行处理的数据集GAIs都能够学习这在现代数字世界是一个相对简单的任务。
AGI vs GAI
AGI人工通用智能与GAI生成式人工智能不可混淆AGI一直是科学家们世代追求的幻想更不用说无数科幻电影和书籍了。值得注意的是答案是“有条件的肯定”。在实际应用中这些系统是多才多艺的“合成大脑”但这并不意味着它们具有人类意义上的“思想”。它们没有独立的目标和欲望、偏见和愿望、情感和感觉这些是独特的人类特征。但是如果我们用正确的数据对它们进行训练并指导它们追求适当的目标这些程序可以表现得好像具有这些特征一样。 GAIs vs 早期构建智能机器
GAIs可以被指示执行或至少描述如何执行你几乎能想到的任何任务……尽管它们可能会耐心地解释它们是万事通也是大多数领域的专家。 LLMs只是进行统计单词预测根据你提供的提示的上下文选择下一个最有可能的单词。但这种描述充其量是过于简化了并掩盖了更深层次的真相。 LLMs是在大量信息的基础上进行训练的。它们处理并压缩其庞大的训练集形成一种被称为神经网络的紧凑表示但该网络不仅仅代表单词——它代表了它们的意义以一种称为嵌入的巧妙形式表达出来。
LLM了解其“世界”在训练阶段然后它评估您提示的含义选择其答案的含义并将该含义转换为单词。 人工智能的历史
什么是人工智能
这是一个容易问出但难以回答的问题有两个原因。首先对于智能是什么人们几乎没有达成共识。其次凭借目前的情况很少有理由相信机器智能与人类智能有很大的关系即使看起来很像。 人工智能AI有许多提议的定义每个定义都有其自己的侧重点但大多数都大致围绕着创建能够表现出人类智能行为的计算机程序或机器的概念。学科的奠基人之一约翰·麦卡锡John McCarthy在1955年描述了这一过程“就像制造一台机器以人类的方式行为一样”。
术语“人工智能”起源于何处
“人工智能”一词的首次使用可以归因于一个特定的个人——约翰·麦卡锡John McCarthy他是一位1956年在新罕布什尔州汉诺威达特茅斯学院Dartmouth College的助理数学教授。与其他三位更资深的研究人员哈佛大学的马文·明斯基、IBM的内森·罗切斯特和贝尔电话实验室的克劳德·香农一起麦卡锡提议在达特茅斯举办一次关于这个主题的夏季会议。
早期人工智能研究者是如何解决这个问题的
在达特茅斯会议之后对该领域的兴趣以及某些领域对它的反对迅速增长。研究人员开始着手各种任务从证明定理到玩游戏等。一些早期的突破性工作包括阿瑟·塞缪尔Arthur Samuel于1959年开发的跳棋程序。
当时许多演示系统都专注于所谓的“玩具问题”将其适用性限制在某些简化或自包含的世界中如游戏或逻辑。这种简化在一定程度上受到当时有限的计算能力的驱使另一方面也因为这并不涉及收集大量相关数据而当时电子形式的数据很少。
机器学习是什么
从其早期起源开始人工智能研究人员就认识到学习能力是人类智能的重要组成部分。问题是人们是如何学习的我们能否以与人类相同的方式或至少与人类一样有效地编写计算机来学习 在机器学习中学习是中心问题——顾名思义。说某物被学习了意味着它不仅仅被捕捉并存储在数据库中的数据一样——它必须以某种方式表示出来以便可以加以利用。一般来说学习的计算机程序会从数据中提取模式。 生成式人工智能的原理
大型语言模型LLMs
大型语言模型LLMs是一种生成人工智能系统用于以纯文本形式生成对问题或提示的回应。这些系统使用专门的多层次和多方面的神经网络在非常大的自然语言文本集合上进行训练通常从互联网和其他合适的来源收集而来。
基础模型
训练一个LLM可能非常耗时和昂贵——如今最常见的商业可用系统在数千台强大处理器上同时训练数周耗资数百万美元。但不用担心这些程序通常被称为“基础模型”具有广泛的适用性和长期的使用寿命。它们可以作为许多不同类型的专业LLM的基础尽管直接与它们交互也是完全可能的而且很有用和有趣。 人类反馈强化学习
LLM完成了对大型文本语料库的“基础训练”后就要进入“修身养性”的阶段。这包括向它提供一系列示例说明它应该如何礼貌地和合作地回答问题响应“提示”以及最重要的是它不被允许说什么当然这充满了反映其开发者态度和偏见的价值判断。与初始训练步骤形成对比初始训练步骤大多是自动化过程这个社交化步骤是通过所谓的人类反馈强化学习RLHF来完成的。RLHF就是其名人类审查LLM对一系列可能引起不当行为的提示的反应然后一个人向它解释回应的问题或禁止的内容帮助LLM改进。 模型输入与输出
完成训练后LLM接受用户你的提示或问题作为输入然后对其进行转换并生成一个回应。与训练步骤相比这个过程快速而简单。但是它是如何将你的输入转换为回应的呢 它们将这种“猜测下一个词”的技术扩展到更长的序列上。然而重要的是要理解分析和猜测实际上不是在词本身上进行的而是在所谓的标记上进行的——它们代表词的部分并且这些标记进一步以“嵌入”形式表达旨在捕捉它们的含义。
大型语言模型LLMs如何工作
简化的单词级解释忽略了LLMs如何在我们今天的计算机类别中表示这些大量的单词集合。在任何现有或想象中的未来计算机系统中存储数千个单词的所有可能序列都是不现实的与之相比这些序列的数量使得宇宙中的原子数量看起来微不足道。因此研究人员重新利用了神经网络的试验和真实方法将这些巨大的集合减少为更易管理的形式。
神经网络最初被应用于解决分类问题——决定某物是什么。例如您可能会输入一张图片网络将确定它是否是狗还是猫的图像。为了有用神经网络必须以一种使相关的输入产生相似结果的方式压缩数据。
什么是“嵌入”
LLMs将每个单词表示为一种特定形式的向量列表称为嵌入。嵌入将给定的单词转换为具有特殊属性的向量有序数字列表相似的单词具有相似的向量表示。想象一下“朋友”“熟人”“同事”和“玩伴”这些词的嵌入。目标是嵌入应该将这些单词表示为彼此相似的向量。这通过代数组合嵌入来促进某些类型的推理。 单词嵌入的一个缺点是它们并不固有地解决多义性的问题——单词具有多个含义的能力。处理这个问题有几种方法。例如如果训练语料库足够详细单词出现的上下文将倾向于聚合成统计簇每个簇代表同一个单词的不同含义。这允许LLM以模棱两可的方式表示单词将其与多个嵌入相关联。多义性的计算方法是一个持续研究的领域。
单词嵌入是如何表示含义的
当您想知道一个词的含义时您会怎么做当然是查字典。在那里您会找到什么关于词义的描述当然是用词语表达的。您读了定义后相信您理解了一个词的含义。换句话说就是通过与其他单词的关系来表示单词的含义通常被认为是语义的一种满意的实际方法。
当然有些词确实指的是现实世界中的真实事物。但是如果您只是在单词的领域内工作那么事实证明这并不像您想象的那么重要。在相互关联的定义的混乱中有太多的内在结构以至于您关于给定单词的几乎所有需要知道的东西都可以通过它与其他单词的关系来编码。
人工神经网络ANN
人工神经网络ANN是受到真实神经网络的某些假定组织原则启发的计算机程序简而言之就是生物大脑。尽管如此人工神经网络与真实神经网络之间的关系大多是希望的因为对大脑实际功能了解甚少。
人工神经网络中的神经元通常组织成层。底层也称为“输入”层因为我们要将要分类的图片输入到这里。现在就像真正的神经元一样我们必须表示每个输入神经元是否被激活“发射”或不被激活。其他内部层是行动发生的地方。这些被称为“隐藏”层因为它们夹在输入层和输出层之间。每个隐藏层中的神经元与它们上面和下面的层中的所有神经元相连。这些相互连接被建模为数值权重例如零表示“未连接”一表示“强连接”负一表示负连接。 神经网络的工作原理如下我们根据要分类的图片设置输入底层级别的神经元的值。然后对于上一级的每个神经元我们通过计算下一级神经元与较低级神经元之间的连接的权重乘积来计算其激活值。我们继续这个过程从每一级横跨然后向上一级工作。当我们到达顶部时如果一切都按预期进行顶层的一个神经元将被高度激活而另一个不会这就给了我们答案。
Transformer
Transformer是一种特殊类型的神经网络通常用于大型语言模型LLM。当一个Transformer模型被给予一句话进行处理时它不会单独查看每个单词。相反它一次查看所有单词并为每对单词计算一个“注意分数”。注意分数确定了句子中每个单词应该对其他每个单词的解释产生多大影响。 例如如果句子是“猫坐在垫子上”当模型处理单词“坐”时它可能会更多地关注单词“猫”因为“猫”是坐的对象而对单词“垫子”关注较少。但是当处理单词“上”时它可能会更多地关注“垫子”。
当你要求LLM回答问题时类似的过程也会发生。LLM首先将您的单词转换为嵌入就像它对其训练示例所做的那样。然后它以相同的方式处理您的询问使其能够专注于输入的最重要部分并使用这些来预测如果您开始回答问题则输入的下一个单词可能是什么。
Transformer vs 词嵌入
Transformer模型利用词嵌入来表达语言中的复杂概念。在Transformer中每个单词都被表示为一个高维向量而这些向量在表示空间中的位置反映了单词之间的语义关系。例如具有相似含义的单词在表示空间中可能会更加接近而含义不同的单词则会相对远离。
通过使用这种高维表示Transformer能够更好地理解和生成自然语言。它们通过学习大量文本数据自动调整词嵌入向量的参数使得模型能够根据上下文理解单词的含义并生成连贯的语言输出。Transformer模型中的注意力机制允许模型集中注意力于输入中与当前任务相关的部分从而提高了模型在处理长文本序列和复杂语境中的性能。
什么是token
在语言模型中tokens是指单词、单词部分称为子词或字符转换成的数字列表。每个单词或单词部分都被映射到一个特定的数字表示称为token。这种映射关系通常是通过预定义的规则或算法完成的不同的语言模型可能使用不同的tokenization方案但重要的是要保证在相同的语境下相同的单词或单词部分始终被映射到相同的token。 大多数语言模型倾向于使用子词(tokenization)因为这种方法既高效又灵活。子词tokenization能够处理单词的变形、错字等情况从而更好地识别单词之间的关系。
幻觉
幻觉是指LLMs在回答问题或提示时并不会查阅其训练时接触到的所有词序列这是不切实际的。这意味着它们并不一定能够访问所有原始内容而只能访问那些信息的统计摘要。与你一样LLMs可能“知道”很多词但它们无法重现创建它们的确切序列。 LLMs很难区分现实和想象。至少目前来说它们没有很好的方法来验证它们认为或相信可能是真实的事物的准确性。即使它们能够咨询互联网等其他来源也不能保证它们会找到可靠的信息。
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