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企業(yè)加快智能化轉(zhuǎn)型大模型“畫龍”小數(shù)據(jù)“點睛”

2022-03-01 09:04:44 來源：科技日報

大模型“畫龍”，小數(shù)據(jù)“點睛”

企業(yè)加快智能化轉(zhuǎn)型

◎本報記者翟冬冬

小數(shù)據(jù)、優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)應(yīng)用有其前提，即需要在大的基礎(chǔ)模型(預訓練模型)之上，通過小數(shù)據(jù)進行模型的微調(diào)，使模型更加精準地服務(wù)具體應(yīng)用場景。從這個角度來講，小數(shù)據(jù)將在未來基礎(chǔ)模型完成下游任務(wù)時，起到關(guān)鍵的作用。

王金橋

中國科學院自動化研究所研究員

如今大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為人工智能的“標配”。在訓練人工智能模型的過程中，如果想讓其變得更加聰明，大量的、多樣性的數(shù)據(jù)必不可少。但近日，著名人工智能學者吳恩達在展望人工智能下一個10年的發(fā)展方向時，表達了不同的觀點。他認為，小數(shù)據(jù)、優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)的應(yīng)用或是未來趨勢。

中國科學院自動化研究所研究員王金橋表示，小數(shù)據(jù)、優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)應(yīng)用有其前提，即需要在大的基礎(chǔ)模型(預訓練模型)之上，通過小數(shù)據(jù)進行模型的微調(diào)，使模型更加精準地服務(wù)具體應(yīng)用場景。從這個角度來講，小數(shù)據(jù)將在未來基礎(chǔ)模型完成下游任務(wù)時，起到關(guān)鍵的作用。

多數(shù)應(yīng)用場景難以獲取高質(zhì)量大數(shù)據(jù)

算法(模型)、算力和數(shù)據(jù)可以說已經(jīng)成為推動人工智能發(fā)展的三大要素，其中數(shù)據(jù)尤為重要。在眾多互聯(lián)消費場景中，我們常常被精準的人工智能推送“擊中”。通過對消費者消費習慣、購物偏好的分析，平臺系統(tǒng)可以對消費者的潛在需求作出判斷并加以引導，而這一切的基礎(chǔ)，是基于大量的、豐富的數(shù)據(jù)樣本。利用大數(shù)據(jù)，平臺構(gòu)建出了適用于該領(lǐng)域的專用模型，實現(xiàn)精準推送。

這些體驗或許是普通消費者對于大數(shù)據(jù)和人工智能最直接的印象之一。吳恩達在采訪中也表示，在過去10年里，面向消費者的企業(yè)由于擁有大量用戶群(有時甚至高達數(shù)十億)，因此獲得了非常大的數(shù)據(jù)集使得人工智能可以開展深度學習，并給企業(yè)帶來了不少經(jīng)濟效益。但他同時強調(diào)，這種法則并不適用于其他行業(yè)。其原因在于，并不是所有場景都能產(chǎn)生豐富的大數(shù)據(jù)樣本。

實際上，“在生活中，百分之八九十場景的問題都屬于小樣本問題?！蓖踅饦虮硎?，很多應(yīng)用場景中，由于訓練樣本難以獲取，因此只有極少量數(shù)據(jù)，缺陷檢測就是其中的典型案例。缺陷檢測，即采用機器視覺技術(shù)等，對某種特定缺陷進行檢測和識別。這種檢測在航天航空、鐵路交通、智能汽車等眾多領(lǐng)域都有應(yīng)用。由于在實際的生產(chǎn)生活中，存在瑕疵的產(chǎn)品總是少數(shù)，所以缺陷檢測的訓練樣本數(shù)量很少。

而即使對于樣本豐富的場景，也存在訓練數(shù)據(jù)標注愈發(fā)困難的問題。王金橋介紹，目前人工智能所使用的訓練數(shù)據(jù)，還是以人工標注為主，而在海量數(shù)據(jù)面前，人工標注往往需要行業(yè)經(jīng)驗，一般人難以對標注區(qū)域進行識別。此外，針對每個應(yīng)用需求都需要人工智能專家設(shè)計算法模型，模型越多，開發(fā)成本也會持續(xù)增加。

吳恩達也表示，在消費互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中，我們只需訓練少數(shù)機器學習模型就能服務(wù)10億用戶。然而在制造業(yè)中，有1萬家制造商就要搭建1萬個定制模型。而且要做到這點往往需要大量的人工智能專家。

從目前的行業(yè)發(fā)展趨勢來看，基礎(chǔ)模型或許是解決上述問題的一個方向。

以基礎(chǔ)模型為“基座”用小數(shù)據(jù)微調(diào)

“近些年，行業(yè)開始重視研發(fā)基礎(chǔ)模型或者說是通用型模型來解決上述問題?！蓖踅饦蛘f，先用大量數(shù)據(jù)預訓練一個模型。這些模型在預訓練中，見多識廣是首要任務(wù)。訓練中，模型會見識到該領(lǐng)域各式各樣的數(shù)據(jù)，增長見識，以應(yīng)對今后出現(xiàn)的各種情況。之后再在下游任務(wù)中利用具體的場景數(shù)據(jù)進行微調(diào)。

如自然語言處理(NLP)領(lǐng)域的大模型，如果要利用它完成如對話、問答等下游任務(wù)，只需要使用這個下游任務(wù)中數(shù)量很小的數(shù)據(jù)，在這個大模型之上進行微調(diào)，就能達到不錯的效果。一些研究成果也表明，只需要原來建立專屬模型5%—10%的數(shù)據(jù)樣本用于大模型的數(shù)據(jù)微調(diào)，就能得到和專屬模型一樣的精度。

“從大模型轉(zhuǎn)向小模型，實現(xiàn)一個模型做多個任務(wù)，可以說是目前行業(yè)發(fā)展中的一個轉(zhuǎn)變。”王金橋說，這樣不僅降低了開發(fā)難度，還大大減少了開發(fā)成本。以前，每個算法都需要一個深度學習專家去設(shè)計和訓練，現(xiàn)在只需要在大模型之下進行微調(diào)，模型的設(shè)計和架構(gòu)也變得相對簡單。中小型企業(yè)只需要在大模型上，自己上傳數(shù)據(jù)就可以完成。

此外，利用這種方法，模型的誤報率也會減少?；A(chǔ)模型見過豐富多彩的數(shù)據(jù)和場景，在處理具體任務(wù)的時候就具備了海量知識儲備，有更充足的準備去應(yīng)對具體的小場景應(yīng)用。

不過吳恩達在訪談中也表示，預訓練只是要解決難題的一小部分，更大的難題是提供一個工具讓使用者能夠選擇正確的數(shù)據(jù)用于微調(diào)，并用一致的方式對數(shù)據(jù)進行標記。面對大數(shù)據(jù)集的應(yīng)用時，開發(fā)者的通常反應(yīng)都是如果數(shù)據(jù)有噪音也沒關(guān)系，所有數(shù)據(jù)照單全收，算法會對其進行平均。但是，如果研究人員能夠開發(fā)出用來標記出數(shù)據(jù)不一致地方的工具，為使用者提供一種非常有針對性的方法來提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，那這將是獲得高性能系統(tǒng)的更有效的方法。

多模態(tài)或是大模型未來發(fā)展方向

基礎(chǔ)模型作為生產(chǎn)眾多小模型的“基座”，性能尤為重要。其認知能力越接近人類，在此之上產(chǎn)生的小模型性能也將越優(yōu)異。

在探索外部環(huán)境的時候，人類具備視覺、聽覺、觸覺等多種認知手段，并通過語言對話等形式實現(xiàn)互動交流。其中視覺得到的信息約占70%，聽覺、觸覺等獲得的信息約占30%?！巴瑯?，要使得大模型的性能更加優(yōu)秀，更趨近人類的認知能力，就涉及到訓練中的數(shù)據(jù)融合問題。”王金橋指出，我們熟知的語言生成模型GPT-3，能夠生成流暢自然的文本，并完成問答、翻譯、創(chuàng)作小說等一系列NLP任務(wù)，甚至可以進行簡單的算術(shù)運算。但其和外界交互的主要方式還是進行文本交流，缺乏圖像、視頻等多模態(tài)融合。

每一種信息的來源或者形式，都可以稱為一種模態(tài)。如人有觸覺、聽覺、視覺、嗅覺；信息的媒介有語音、視頻、文字等。人的認知模型可以說是一個多模態(tài)的集合。

要讓基礎(chǔ)模型的預訓練更接近人類的認知模型，也需要進行多模態(tài)融合。即讓模型通過機器學習的方法實現(xiàn)處理和理解多源模態(tài)信息的能力，如圖像、視頻、音頻、語義之間的多模態(tài)學習。多模態(tài)預訓練模型被廣泛認為是從限定領(lǐng)域的弱人工智能邁向通用人工智能路徑的探索。

“這一兩年，大模型的數(shù)量呈現(xiàn)爆發(fā)式增長，且有從單一模態(tài)模型轉(zhuǎn)向多模態(tài)模型的趨勢。”王金橋說，具備了多模態(tài)能力的基礎(chǔ)模型，在具體應(yīng)用場景中健壯性更好，在異常和危險情況下系統(tǒng)的生存能力更強，今后多模態(tài)基礎(chǔ)模型或?qū)⒊蔀槲磥砘A(chǔ)模型發(fā)展的一個重要方向。

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