• 首个超大规模人工智能模型“悟道1.0”启动4个大模型开发

    来源:科技日报

    人工智能可以分为几个发展阶段:基于数据的互联网时代、基于算力的云计算时代,以及接下来可能将进入的基于模型的AI时代,这相当于把数据提升为超大规模预训练模型。未来,研究人员可以直接在云模型上进行微调,很多公司甚至不用维护自己的算法研发团队,只需要应用工程师即可。

    写小说、和人聊天、设计网页、编写吉他曲谱……号称迄今为止最“全能”的AI模型GPT-3,当然远远不止会这些。作为2020年人工智能领域最惊艳的模型之一,GPT-3无疑把超大规模预训练模型的热度推向了新高。

    3月下旬,我国首个超大规模人工智能模型“悟道1.0”发布,该模型由智源学术副院长、清华大学教授唐杰领衔,带领来自清华大学、北京大学、中国人民大学、中国科学院等单位的100余位AI科学家组成联合攻关团队,取得了多项国际领先的AI技术突破,形成了超大规模智能模型训练技术体系,训练出包括中文、多模态、认知和蛋白质预测在内的系列超大模型。

    已启动4个大模型开发

    据悉,“悟道1.0”先期启动了4个大模型研发项目:以中文为核心的超大规模预训练语言模型文源、超大规模多模态预训练模型文澜、超大规模蛋白质序列预测预训练模型文溯,以及面向认知的超大规模新型预训练模型文汇。

    唐杰介绍,文源拥有26亿参数,文澜则为10亿,文溯是2.8亿,文汇则达到了百亿以上。虽然相对于GPT-3的1750亿参数而言还有差距,但“接下来会有更大的模型”。

    目前,文源模型参数量达26亿,具有识记、理解、检索、数值计算、多语言等多种能力,并覆盖开放域回答、语法改错、情感分析等20种主流中文自然语言处理任务,在中文生成模型中达到了领先的效果。

    “目前这些模型既有一些交集,但也存在明显差异。文源的重点是在中文和跨语言,未来也会加入知识;文澜的重点主要是图文;文汇则更多地瞄向认知。”唐杰表示,认知是人工智能技术发展的趋势和目标,关系到机器是否能像人一样思考这个终极问题。

    “下一代人工智能技术的发展方向一定是认知。”据唐杰介绍,在作诗任务中,目前文汇已经通过了图灵测试。从算法的角度上来看,文汇能通过图灵测试的关键在于“生成”,而不仅仅限于“匹配”,这种生成能力是多样的。

    被问及为何会选择这4个预训练模型项目时,唐杰说,这是综合考虑了国内外同行的相关工作、国内人工智能发展的现状、团队人员构成、北京区域优势等作出的决定。“当时GPT-3刚发布不久,悟道团队认为首先要对标其卓越的少样本学能力,同时还要做出差异化,做短、中、长3个阶段的布局。于是,中文版GPT-3即清源CPM(文源的前身)应运而生,这是短期布局。之后,文源要向中英文模型乃至多语言模型发展,这是中期布局。最后走向认知智能,这是长期布局。”唐杰说,与此同时,国内顶尖的企业人才、学术人才和自然科学人才所组成的团队给了项目巨大的想象空间。

    大模型有大智慧

    自2018年谷歌发布BERT以来,预训练模型逐渐成为自然语言处理(NLP)领域的主流。

    2020年5月,OpenAI发布了拥有1750亿参数量的预训练模型GPT-3。作为一个语言生成模型,GPT-3不仅能够生成流畅自然的文本,还能完成问答、翻译、创作小说等一系列NLP任务,甚至可以进行简单的算术运算,并且其能在很多任务上都超越相关领域的专有模型。

    以GPT-3为代表的超大规模预训练模型,不仅以绝对的数据和算力优势取代了一些小的算法模型,更重要的是,它展示了一条通向通用人工智能的可能路径。在此背景下,建设国内的超大规模预训练模型和生态势在必行。

    在唐杰看来,为了提高机器学算法的效率,改变传统的行业布局,过去几年,大家拼命做模型,导致模型越做越多。然而,一般的模型训练效果并不如人意,花了大量财力精力却达不到理想的训练效果,“为了优化效果、提高精度,模型越来越复杂,数据越来越大,很多公司的能力不足以应对这种状况,效率越来越低。”唐杰举了个例子,小炼钢厂往往条件简陋,能炼钢,但质量不好。大炼钢厂买得起设备、花得起电费,炼出的钢质量就好,大模型就是大炼钢厂,它可以获得大量数据,并把数据清洗干净,提升算力,满足要求。

    与此同时,“小模型可能只需要几个老师和学生就能完成算法的设计,但是大模型的每一层都要找专人来做,这样可以把模型的设计和训练精细化,模型设计也从单打独斗变成了众人拾柴。”唐杰说。

    小团队将成最大受益者

    据唐杰透露,团队目前正在跟北京冬奥会合作,开发可通过文本自动转成手语的模型,“医疗方面我们的主要方向是癌症早筛,如上传乳腺癌图像,找到乳腺癌相关预测亚类,通过影像识别宫颈癌亚类等。”

    而谈到“悟道1.0”的发展,唐杰坦言,目前还存在需要持续攻关的问题。一是模型能否持续学的问题,即能否不断地从新样本中学新的知识,并能保存大部分以前已经学到的知识。就目前来看模型还需要调整,其效果还有待加强;二是面对一些复杂问题,目前模型还无法回答;三是万亿级模型的实用问题,即如何在保证精度的同时压缩模型,从而能让用户低成本地使用。

    “这是一个全新的产业模式。原来大家数据上云、算力上云,现在模型上云。”唐杰说。

    他认为,人工智能可以分为几个发展阶段:基于数据的互联网时代、基于算力的云计算时代,以及接下来可能将进入的基于模型的AI时代,这相当于把数据提升为超大规模预训练模型。未来,研究人员可以直接在云模型上进行微调,很多公司甚至不用维护自己的算法研发团队,只需要应用工程师即可。

    唐杰表示,随着超大规模预训练模型系统的开放,小团队是最大的受益者,大家不必从零开始,预训练基线智能水大幅提升,台多样化、规模化,大家在云上可以找到自己所需的模型,剩下的就是对行业、对场景的理解。这将给AI应用创新带来全新的局面。

    唐杰透露,“悟道1.0”只是一个阶段的成果,今年6月将会有一个规模更大、水更高的智慧模型发布。届时,模型规模会有实质的进展:模型会在更多任务上突破图灵测试,其应用台的效果也会更加让人期待。(崔 爽)

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