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【AI+教育】一些记录@2024.11.19-11.25

news 来源：原创 2025/5/11 8:35:00

通向AGI之路：大型语言模型（LLM）技术精要

https://zhuanlan.zhihu.com/p/597586623

在Bert和GPT模型出现之前，NLP领域流行的技术是深度学习模型，而NLP领域的深度学习，主要依托于以下几项关键技术：以大量的改进LSTM（长短期记忆网络，Long Short-Term Memory）模型及少量的改进CNN（卷积神经网络，Convolutional Neural Network）模型作为典型的特征抽取器；以Sequence to Sequence（或叫encoder-decoder亦可）+Attention作为各种具体任务典型的总体技术框架。

Bert/GPT这两个预训练模型的影响：

⭐自从Bert／GPT出现之后，中间任务（中文分词、词性标注、NER、句法分析、指代消解、语义Parser等）就不再必要了。因为通过大量数据的预训练，Bert／GPT已经把这些中间任务作为语言学特征，吸收到了Transformer的参数里，此时我们完全可以端到端地直接解决那些最终任务，而无须对这种中间过程专门建模。

⭐自从Bert/GPT模型诞生后，出现了明显的技术统一趋向。首先，NLP中不同的子领域，其特征抽取器都逐渐从LSTM/CNN统一到Transformer上。其次，大多数NLP子领域的研发模式切换到了两阶段模式：模型预训练阶段+应用微调（Fine-tuning）或应用Zero／Few Shot Prompt模式。

LLM应该理解人类的命令。这体现出让LLM适配人，而不是反过来，让人去适配LLM模型。人适配LLM的典型例子，比如绞尽脑汁去尝试各种不同的prompt，以试图找到好的提示语，才能很好地解决手头问题。

为什么要追求zero shot/few shot prompting的方式解决下游任务：

⭐有能力作出大模型，或改动这个模型参数的机构很少，而任务需求方是千千万万的中小机构甚至是个人，就算你把模型开源出来，他们也无力部署这个模型，更不用说再用Fine-tuning这种模式去修改模型参数。所以，我们应该追求不修正模型参数，就能让任务需求方完成任务的方式，也就是应该采取prompt模式完成任务，而非Fine-tuning模式。

⭐本来我们希望LLM能够用人类常用的命令方式来执行某个任务，但是目前技术还做不到，所以退而求其次，用这些替代技术来表达人类的任务需求。

→ Few shot prompting（也被称为In Context Learning）只是一种过渡时期的技术。

ChatGPT的出现，改变了这个现状，用Instruct取代了Prompting。影响：

⭐基本实现了理想LLM的接口层，让LLM适配人的习惯命令表达方式，而不是反过来让人去适配LLM，绞尽脑汁地想出一个能Work的命令（这就是instruct技术出来之前，prompt技术在做的事情），而这增加了LLM的易用性和用户体验。是InstructGPT/ChatGPT首先意识到这个问题，并给出了很好的解决方案，这也是它最大的技术贡献。相对之前的few shot prompting，它是一种更符合人类表达习惯的人和LLM进行交互的人机接口技术。

⭐大多数某领域所谓“独有”的问题，大概率只是缺乏领域知识导致的一种外在表象，只要领域知识足够多，这个所谓领域独有的问题，就可以被很好地解决掉，其实并不需要专门针对某个具体领域问题，冥思苦想去提出专用解决方案。也许AGI的真相超乎意料地简单：你只要把这个领域更多的数据交给LLM，让它自己学习更多知识即可。

⭐更多NLP之外的研究领域将被纳入LLM技术体系。

世界知识指的是在这个世界上发生的一些真实事件（事实型知识，Factual Knowledge），以及一些常识性知识(Common Sense Knowledge)。……LLM确实从训练数据中吸收了大量世界知识，而这类知识主要分布在Transformer的中层和高层，尤其聚集在中层。而且，随着Transformer模型层深增加，能够学习到的知识数量逐渐以指数级增加（可参考：BERTnesia: Investigating the capture and forgetting of knowledge in BERT）。

OpenAI选择了同时增加训练数据量和模型参数，但是采用早停策略(early stopping)来减少训练步数的方案。因为它证明了：对于训练数据量和模型参数这两个要素，如果只单独增加其中某一个，这不是最好的选择，最好能按照一定比例同时增加两者，它的结论是优先增加模型参数，然后才是训练数据量。假设用于训练LLM的算力总预算增加了10倍，那么应该增加5.5倍的模型参数量，1.8倍的训练数据量，此时模型效果最佳。

为何LLM会出现这种“涌现能力”现象呢？

- 一种可能解释是有些任务的评价指标不够平滑，所以不能体现LLM其实正在逐步改善任务效果这一现实，看起来就是“涌现能力”这种外在表现。

- 有些任务由若干中间步骤构成，随着模型规模增大，解决每个步骤的能力也在逐步增强，但是只要有一个中间步骤是错的，最终答案就是错的，于是也会导致这种表面的“涌现能力”现象。

Fine-tuning和In Context Learning表面看似都提供了一些例子给LLM，但两者有质的不同（参考上图示意）：Fine-tuning拿这些例子当作训练数据，利用反向传播去修正LLM的模型参数，而修正模型参数这个动作，确实体现了LLM从这些例子学习的过程。但是，In Context Learning只是拿出例子让LLM看了一眼，并没有根据例子，用反向传播去修正LLM模型参数的动作，就要求它去预测新例子。

如何增强LLM的推理能力？

- 基于Prompt的方法，核心思想是通过合适的提示语或提示样本，更好地激发出LLM本身就具备的推理能力。

- 在预训练过程中引入程序代码，和文本一起参与预训练。

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