即日起華爾街見聞·見智研究新推出AI見聞日報欄目，每周一到周四晚八點更新。內(nèi)容覆蓋本日AI熱點，分為見聞視角和AI快報兩部分。

也歡迎大家對內(nèi)容和觀點進行留言和探討，幫助我們更好的優(yōu)化欄目。未來我們會持續(xù)給大家?guī)碛幸馑迹⑶矣袃r值的內(nèi)容。

(資料圖片)

見聞視角

1、大模型從此有了“安全道德”數(shù)據(jù)庫

如何從聊天機器人中剔除對人類有害的言論一直是備受關(guān)注的問題。

ChatGPT、Bard這類聊天機器人是如何做到盡量給出對人類友善的、誠實且有幫助的答案？

封閉大模型主要采用人工標(biāo)注的方式，對大語言模型的回答內(nèi)容進行打分，然后用強化學(xué)習(xí)方法從人類的反饋中學(xué)習(xí)（RLHF），但是由于打分伴有人類主觀偏好，所以數(shù)據(jù)集仍存在潛在的安全隱患。

為解決上述難題，北京大學(xué)首次公開了開源PKU-Beaver（河貍）大模型RLHF（利用強化學(xué)習(xí)方法從人類反饋中學(xué)習(xí)的技術(shù)）的數(shù)據(jù)集（開源迄今為止最大的多輪 RLHF 數(shù)據(jù)集，規(guī)模達到 100 萬條）、訓(xùn)練和驗證代碼。這些數(shù)據(jù)集包括侮辱、歧視、犯罪、心理傷害、悲觀情緒、色情、隱私等十余種維度的約束。

見智研究認為：PKU-Beaver（河貍）大模型RLHF數(shù)據(jù)集等內(nèi)容的開源，能夠讓更多開源大模型進行安全有效的訓(xùn)練，極大的解決了大模型的數(shù)據(jù)集安全性的問題。

值得關(guān)注的是：在一系列安全性問題的測試上，PKU-Beaver具有遠高于知名開源項目Alpaca的領(lǐng)先性優(yōu)勢。

河貍采用的SafeRLHF支持主流的預(yù)訓(xùn)練模型如 LLaMA、OPT等模型的訓(xùn)練；支持Reward Model 和 Cost Model 訓(xùn)練；參數(shù)定制化的 RLHF 和數(shù)據(jù)集定制接口；并且提供安全約束滿足的多種驗證方式。也就是說，未來開源大模型有了“安全數(shù)據(jù)庫”，開源地址為：https://github.com/PKU-Alignment/safe-rlhf

2、機器學(xué)習(xí)再升級-推理能力提高1750%

機器學(xué)習(xí)又卷出了新高度。

來自普林斯頓大學(xué)和Google DeepMind研究人員提出了一種全新的語言模型推理框架「思維樹」簡稱ToT，并表示TOT能讓大模型的推理能力提高1750%。

TOT方法可以讓大語言模型進行反復(fù)思考，特別是在推理問題的時候，會進行多種方案的評估，從而選擇表現(xiàn)最優(yōu)的方案。

見智研究認為：相比于模型原來采用的推理方案，TOT 的出現(xiàn)，讓大模型似乎是有了思想，可以更自主、更智能的做出決策。

值得關(guān)注的是：該方法不僅僅可以用于數(shù)學(xué)邏輯推斷，還可以進行創(chuàng)意寫作。

AI快報

1、谷歌新推新音頻模型 SoundStorm

該模型能夠生成與 AudioLM 相同口徑的音頻，但它的運行速度提高了 100 倍，使用 TPU-v30 時，只需半秒即可產(chǎn)生 4 秒的音頻。

2、大模型并不只鸚鵡學(xué)舌，“它”也能理解語義

AI領(lǐng)域一直有個飽受爭議的問題，那就是：聊天機器人所采用的文本大模型是否真的理解人類語言所表述的含義？還是鸚鵡學(xué)舌？來自MIT的一篇論文，解決了這個問題。

實驗結(jié)果表明：大語言模型是可以一定程度學(xué)習(xí)到語言所傳遞內(nèi)容，而不僅僅是模仿。

值得關(guān)注是：當(dāng)LM超越了模仿階段，似乎能夠生成更高準確率的內(nèi)容，并且對語義內(nèi)容的理解度也進一步提高。論文地址：https://paperswithcode.com/paper/evidence-of-meaning-in-language-models

3、AI發(fā)現(xiàn)稀有DNA

機器學(xué)習(xí)推進科研究的案例來了。加州大學(xué)圣地亞哥分校的研究人員利用機器學(xué)習(xí)的力量，確定了罕見的”合成極端“DNA序列。James Kadonaga教授表示：“這種發(fā)現(xiàn)只能由AI來完成?！?/p>

該團隊致力于研究如何有效激活基因，從而探究生長、發(fā)育和疾病的過程。

風(fēng)險提示及免責(zé)條款 市場有風(fēng)險，投資需謹慎。本文不構(gòu)成個人投資建議，也未考慮到個別用戶特殊的投資目標(biāo)、財務(wù)狀況或需要。用戶應(yīng)考慮本文中的任何意見、觀點或結(jié)論是否符合其特定狀況。據(jù)此投資，責(zé)任自負。

關(guān)鍵詞：