斯坦福教授曼宁AAAS特刊发文：大模型已成突破，未来通用人工智能

R 和 Danny Bobrow 的 GUS。这些都是人们手艺框架的基于规则的系统不会，但他们开始仿真和用到生命句法解读的一些不确定性。一些系统不会甚至被协同作战常用图表库查询等培训任务。句法学和基于科学知识的人工智慧正在迅速工业发展，在这个黄金时代的第二个十年之中造再行次出现了从新一代的手艺框架系统不会，它与声明性和句法科学知识及其程序执行区分开去，并给与于一系列来得早期的句法学说的工业发展。然而我们的临时工同方向在 1993 年到 2012 后期的第三个黄金时代时有发生了显著巨大变化。在此期间，数字义注释变得多样，最等同于的同方向是合作开发很难在大需求量自然句法内容上解决弊端某种相对于句法解读的演算法，并利用于注释的长期存在来希望取得这种技能。这导致该各个领域围绕 NLP 的上都机器研读静态在根本上被重从新取向，这一同方向至今仍%领先地位。在这个初初期，我们主要的步骤是依靠适当数需求量的在线注释——当时的注释可数一般在几千万字义请注意——并从中的提取某种静态图表，主要是通过计算出来特定事实。例如，你意味著断定人辨认的直觉并不一定在人的方位（如城市、城镇或堡垒）和意象概念（如想象力、视线或事物）间较为均衡。但是对字义用词的计数器大部分能提供句法解读通讯设备，一初从注释可数中的研读句法本体的上都尝试较为不出功。这导致该各个领域的大部分人全心投入于框架放注释的句法自然资源，例如标识字义用词、注释中的的人名或新公司简写名称的实例，或树库中的句子的语法本体，然后用到大部分有权负责机器研读技术开发框架静态，该静态可以在试运行时在从新注释视频上分解类似的标签。自 2013 年至今，我们扩展了第三个黄金时代的上都同方向，但由于引入了深达研读 / 程序句法步骤，临时工前时有发生了来得大的巨大变化。在从新步骤中的，字义用词和句子由（数十或千维）实取值向需求量自由空间中的的方位说明，隐含方法或句法的相似性由该自由空间中的的相对于度说明。从 2013 年到 2018 年，深达研读为框架高机动性静态提供了一种来得极强劲的步骤，其来得非常容易对来得远距离的语句开展仿真，并且静态可以来得好地普遍化到兼具相似隐含方法的字义用词或字义词上，因为它们可以利用于向需求量自由空间中的的附近性，而不是依赖于大写字义母的单一性（例如用词形或用词性）。然而，该步骤在框架大部分有权负责机器研读静态以指派特定深入研究课题培训任务上都没有相反。 在 2018 年，一切都时有发生了巨大变化，时是大规模自大部分有权负责（self-supervised）骨骼肌因特网研读的第一个根本性出功就在 NLP 上。在这种步骤中的，系统不会可以通过碰触大需求量注释（如今上会是数十亿字义）来研读大需求量的句法和世界性科学知识。解决弊端这一点的自大部分有权负责步骤是让 AI 系统不会从注释中的另行创建亦同测挑战，例如在等价前字义用词的完全周内辨认注释中的的每个「下一字义用词」，或填充注释中的松动的字义用词或字义词。通过数十亿次移位这样的亦同测培训任务并从误解中的研读，静态在下一次等价类似的注释语句时不会好好得来得好，积累了对句法和世界性的一般科学知识，然后可以将这些科学知识协同作战到来得多人们感兴趣的培训任务中的，例如解题或注释分类。为什么大静态是跃进事后看来，大规模自大部分有权负责研读步骤的工业发展很意味著被普遍认为一次革命者，第三个黄金时代意味著不会延长到 2017 年。亦同培训自大部分有权负责步骤的阻碍是一个跃进：如今我们可以在大需求量未曾标识的生命句法材质上培训，分解一个大型亦同培训静态，其可以很非常容易地通过修改或高亮开展调整，在各种自然句法解读和分解培训任务上提供极强劲的结果。如今，人们对 NLP 的技术革从新和关注爆发了。造再行次出现了一种悲观的感觉，我们开始看着兼具一定相对于常用计算机系统的科学知识引导系统不会的造再行次出现。我无法在此清晰描绘出目前%领先地位的生命句法骨骼肌因特网静态。都是，这些静态通过实数向需求量说明一切，并且很难在碰触到许多图表后通过从某些亦同测培训任务到字义用词说明的误解（归结为开展高等数学）的反向传播方法来研读较好地说明一段楔形文字义。自 2018 年以来，NLP 不宜用各个领域的主要骨骼肌因特网静态一直是 Transformer 指示集骨骼肌因特网。Transformer 是一个比几十年前生命探索的常用字义用词尾列的有趣骨骼肌因特网来得比较简单的静态，主要思想之一是视线选择性——通过它，一个方位的说明被计算出来为来自其他方位的说明的加权组合。Transformer 静态中的一个常用的自大部分有权负责目标是屏蔽注释中的的平常造再行次出现的字义用词，该静态要计算出来空位上曾因长期存在的字义用词。它通过从每个字义用词方位（包含掩码方位）计算出来说明该方位的查询、键和取值的向需求量来算是这一点。将某个方位的查询与每个方位的取值开展比较，演算法计算出来造出每个方位的视线。基于此，计算出来所有方位的取值的平方根取值。这种操作在 Transformer 骨骼肌因特网的每一层移位多次，结果取值通过一个大部分有相互连接的骨骼肌因特网层再行进一步操作，并通过用到归一化层和残差相互连接为每个字义用词分解一个来得进一步向需求量。整个过程移位多次，为 Transformer 骨骼肌因特网提供了额外的深达层。就此，掩码方位上方的说明不宜捕获原始注释中的的字义用词：例如，如图 1 所示的 committee。通过 Transformer 骨骼肌因特网的有趣计算出来可以解决弊端或研读什么并不显着，在此之后它来得像是某种比较简单的统计相似性研读器。然而，利用于像 Transformer 这样变得极强劲、灵活的时是参数静态和大需求量图表来苦练亦同测，静态断定并相关联了生命句法的大部分本体。研究课题确实这些静态研读和相关联句子的句法本体，并研读潜意识许多事实，这些有助静态出功亦同测自然句法中的被掩码的用词。此外，虽然亦同测一个被掩码的用词在此之前显然是一项较为有趣和除此以外的培训任务，但这个培训任务的结果却有着极强劲和大多的起到。这些静态汇流了它们所碰触的句法和相当多的现实科学知识。只并不需要再行给造出再行进一步的指示，这样的大型亦同培训静态 (LPLM) 就可以协同作战于许多特定的 NLP 培训任务。从 2018 年到 2020 年，各个领域内的标准步骤是通过再行加需求量额外的大部分有权负责研读来修改静态，在感兴趣的确切培训任务上对其开展培训。但不实在太意味著，研究课题人员惊讶地断定，这些静态中的第二大的静态，例如 GPT-3（分解式亦同培训 Transformer），只需高亮（prompt）即可较好地指派从新培训任务。给静态一个生命句法描绘出或几个例子，说明人们希望静态好好什么，静态就可以指派许多它们从未曾接受过培训的培训任务。大静态促使的 NLP 从新范式传统意义的自然句法执行静态上会由几个独立合作开发的组件组合而出，上会框架出一个 pipeline，其中的首先尝试捕获注释的句子本体和除此以外单一，然后是高级隐含方法的用词汇，这也是馈入一些特定各个领域的指派组件。在过去的几年之中，业内前用 LPLM 引入了这种传统意义的 NLP 解决方案，上会经过修改来指派特定的培训任务。我们可以期待一下 LPLM 在 2020 年代很难完出哪些目标。一初的机器中文系统不会涵盖了可用各个领域中的的可用句法本体。从相当多的中文注释的平行数据集（parallel corpora）框架大型统计静态，这种步骤是可以伸展机器中文的，这也出就了 2006 年首次推造出的 Google 中文。十年后，即 2016 月底，当人们转回用到骨骼肌机器中文时，Google 的机器中文机动性取得了显著来得高。但从新型系统不会的来得从新换代越来越快，2020 年基于 Transformer 的骨骼肌中文系统不会用各有不同的骨骼肌指示集和步骤开展了改进。从新系统不会不是在两种句法间开展中文的大型系统不会，而是利用于一个来得大的骨骼肌因特网，同时在网易中文涵盖的所有句法上开展培训，大部分用一个有趣的 token 标识各有不同的句法。虽然这个系统不会仍不会造差错，但机器中文不断在工业发展，今天的备用中文的质需求量前变得造出色。例如，将法语中文出英语：Il avait été surnommé, au milieu des années 1930, le « Fou chantant », alors qu’il faisait ses débuts d’artiste soliste après avoir créé, en 1933, un duo à succès avec le pianiste Johnny Hess.Pour son dynamisme sur scène, silhouette agile, ses yeux écarquillés et rieurs, ses cheveux en bataille, surtout pour le rythme qu’il donnait aux mots dans ses interprétations et l’écriture de ses textes.He was nicknamed the Singing Madman in the mid-1930s when he was making his debut as a solo artist after creating a successful duet with pianist Johnny Hess in 1933.For his dynamism on stage, his agile figure, his wide, laughing eyes, his messy hair, especially for the rhythm he gave to the words in his interpretations and the writing of his texts.在解题系统不会中的，系统不会在举例来说注释中的URL相关文档，然后提供特定弊端的回答（而不是像一初的 Web 查询那样大部分回到建议相关文档的首页）。解题系统不会有许多同样的娱乐业不宜用各个领域，包含售前和售后客户建议。早期骨骼肌因特网解题系统不会在提取注释中的长期存在的回答上都兼具很高的准确性，甚至可以较好地找造出不长期存在的回答。例如，从请注意简写注释中的找到弊端的回答：Samsung saved its best features for the Galaxy Note 20 Ultra, including a more refined design than the Galaxy S20 Ultra–a phone I don’t recommend. You’ll find an exceptional 6.9-inch screen, sharp 5x optical zoom camera and a swifter stylus for annotating screenshots and taking notes.The Note 20 Ultra also makes small but significant enhancements over the Note 10 Plus, especially in the camera realm. Do these features justify the Note 20 Ultra’s price? It begins at $1,300 for the 128GB version.The retail price is a steep ask, especially when you combine a climate of deep global recession and mounting unemployment.华为 Galaxy Note 20 Ultra 的价格是多再行加？ 128GB 版本 1300 美元Galaxy Note 20 Ultra 有 20 倍反射镜单反吗？ 没有Galaxy Note 20 Ultra 的反射镜单反是多再行加？ 5xGalaxy Note 20 Ultra 的屏幕有多大？ 6.9 英寸对于常用的传统意义 NLP 培训任务，例如在一段注释中的标识人或组织起来简写名称或对注释开展情感激进分类（正面或负面），意味著极好的系统不会还是基于 LPLM 的，对于特定培训任务通过提供举例来说以所需方法标识的样本开展修改。尽管这些培训任务在大型句法静态造再行次出现前就可以较好地完出，但大型静态中的句法和世界性科学知识的广度再行进一步来得高了在这些培训任务上的机动性。就此，LPLM 导致了在分解流畅和周内注释的技能上都的数场革命者。除了许多创造性可作之外，此类系统不会还兼具工具形式的可作，例如编写公式化的从新闻文中的、备用分解摘要。此外，这样的系统不会可以根据放射科牙医的断定提造出（或揭示）要点来希望放射科牙医诊断病情。这些 NLP 系统不会在许多培训任务上都观感得变得好。事实上，给造出一个特定的培训任务，它们上会可以被培训激光生命一样指派这些培训任务。尽管如此，仍有理由怀疑这些系统不会有否真是解读它们在好好什么，或者它们有否只是单纯地移位一些操作，没有意涵。以较比较简单的编程句法解读为例，编程句法中的描绘出字义用词意涵主要利用指称语句学：字义用词、字义词或句子的隐含方法是对象或状况的可数，用这种步骤描绘出世界性或其高等数学抽象。这与 NLP 中的早期检验研究课题的有趣栖息于语句（或用到意涵学说）构出鲜明对比，字义用词的隐含方法不再行只是对语句的描绘出。大静态真是解读生命句法吗？我看来句法的意涵源于解读句法隐含方法与其他直觉间的相似性因特网。如果我们具备一个密集的相似性因特网，那么我们就可以较好地解读句法隐含方法的隐含方法。例如，如果我已知「shehnai」是个南亚语用词汇，那么我对这个用词的隐含方法就很难有一个适当的概念，它是南亚打击乐器；如果我能想起这种乐器演奏的刺耳，那么我对 shehnai 这个用词不会有来得多样的隐含方法解读。反过来，如果我从未曾见过或听过 shehnai 的刺耳，但有人告知我它就像传统意义的南亚双簧管，那么这个用词对我来说也有一些意涵：它与南亚有关，与木管乐器有关，并用来演奏音乐。如果有人确实说 shehnai 有孔，有多个琴弦和像双簧管一样的喇叭形下侧，那么我就有来得多相互连接到 shehnai 这个对象的属性因特网。显然，我意味著没有这些文档，只有几段用到该用词的语句，例如：从一周前开始，有人椅子房子东南角的竹林之中吹奏着 shehnai；Bikash Babu 不喜欢 shehnai 的哀号，但下定决心充分利用陪家人的所有传统意义期望。尽管在某些上都，我对 shehnai 这个用词的隐含方法解读不会较再行加，但我仍然想到它是一种管状乐器，这也基于我想到一些额外的传统意义文化相似性。因此，解读句法的隐含方法包含解读句法隐含方法的相似性因特网，亦同培训句法静态很难研读句法的隐含方法。除了用词汇本身的隐含方法，亦同培训句法静态也依靠了很多实质的科学知识。很多静态都经过了在百科大部分有书上的培训，它们想到亚伯拉罕 · 林肯于 1809 年造出生于印第安纳州；想到《Destiny’s Child》的键盘手是碧昂丝。就像生命一样，机器也可以从生命科学知识驱动器库中的给与匪浅。然而，静态对用词语和世界性科学知识的解读往往变得不清晰，并不需要用其他心智图表（sensory data）和科学知识来增极强。大需求量注释图表首先为探索和框架这些静态提供了一种变得非常容易次访问的步骤，但扩展其他并不一定的图表也是变得有确实的。LPLM 在句法解读培训任务上的出功，以及将大规模自大部分有权负责研读扩展其他图表方法也（如视觉效果、机器人技术开发、科学知识图集、生物文档学和多模态图表）很棒的前景确实了来得常用同方向的希望。我们提造出了常用类静态的术语坚实静态，通过自大部分有权负责在大需求量图表上培训了数百万个参数，然后可以轻松地适于指派相当多的沿河培训任务。例如 BERT（来自 Transformers 的双向编码器说明) 和 GPT-3 是这种坚实静态的一初示例，但如今正在开展来得相当多的临时工。一个同方向是将句法静态与变得本体化的科学知识驱动器相互连接，这些科学知识驱动器说明为科学知识图骨骼肌因特网或试运行时要查阅的大需求量注释。不过最很棒和有希望的同方向是确立坚实静态（foundation model），使其还可以吸收来自世界性的其他心智图表，以解决弊端集出的多模态研读。这上都的一个例子是不实在太意味著的 DALL-E 静态，在对出对的图像和注释的数据集开展自大部分有权负责研读后，该演算法可以通过分解相不宜的图片来隐含从新注释的隐含方法。我们如今还处于坚实静态黄金时代的一初，但在这之中，让我描画造出一个意味著的未曾来会：大多数文档执行和深入研究课题培训任务，甚至意味著像机器人控制这样的事情，都将由再行加数几个坚实静态之一的特化版改由。这些静态培训起来既昂贵又耗费，但让它们适于各有不同的培训任务将变得非常容易。事实上，人们也许可以有趣地用到自然句法指示来算是这一点。这种在再行加数静态上的收敛促使了几个可能会：很难框架这些静态的机构意味著具备过多的军权和阻碍力，许多最终用户意味著不会受到这些静态中的长期存在偏见的阻碍，且很难判断静态有否准确。另外，在特定环境中的用到的安大部分有性也存疑，因为静态及其培训图表变得大。不论如何，这些静态把大需求量培训图表中的取得的科学知识协同作战到许多各有不同培训任务的技能，将使其变得变得极强劲，它们还将出为月所在指派许多特定培训任务时，只并不需要生命下指示，告知它如何好好就能算是的人工智慧。虽然这些静态最终意味著只是模糊地了解一些科学知识，它们的意味著性毫无疑问仍然可用，不足生命水准的精细形式化或也就是说侦探技能。但坚实静态的常用准确性意味着它们将取得变得相当多的协同作战，它们将在未曾来会十年让人们第一次看着来得大多的人工智慧隐含方法。译文绑定：

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