人工智能可以分為幾個發(fā)展階段：基于數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)時代、基于算力的云計算時代，以及接下來可能將進入的基于模型的AI時代，這相當(dāng)于把數(shù)據(jù)提升為超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型。未來，研究人員可以直接在云模型上進行微調(diào)，很多公司甚至不用維護自己的算法研發(fā)團隊，只需要應(yīng)用工程師即可。

寫小說、和人聊天、設(shè)計網(wǎng)頁、編寫吉他曲譜……號稱迄今為止最“全能”的AI模型GPT-3，當(dāng)然遠遠不止會這些。作為2020年人工智能領(lǐng)域最驚艷的模型之一，GPT-3無疑把超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型的熱度推向了新高。

3月下旬，我國首個超大規(guī)模人工智能模型“悟道1.0”發(fā)布，該模型由智源學(xué)術(shù)副院長、清華大學(xué)教授唐杰領(lǐng)銜，帶領(lǐng)來自清華大學(xué)、北京大學(xué)、中國人民大學(xué)、中國科學(xué)院等單位的100余位AI科學(xué)家組成聯(lián)合攻關(guān)團隊，取得了多項國際領(lǐng)先的AI技術(shù)突破，形成了超大規(guī)模智能模型訓(xùn)練技術(shù)體系，訓(xùn)練出包括中文、多模態(tài)、認知和蛋白質(zhì)預(yù)測在內(nèi)的系列超大模型。

已啟動4個大模型開發(fā)

據(jù)悉，“悟道1.0”先期啟動了4個大模型研發(fā)項目：以中文為核心的超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語言模型文源、超大規(guī)模多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型文瀾、超大規(guī)模蛋白質(zhì)序列預(yù)測預(yù)訓(xùn)練模型文溯，以及面向認知的超大規(guī)模新型預(yù)訓(xùn)練模型文匯。

唐杰介紹，文源擁有26億參數(shù)，文瀾則為10億，文溯是2.8億，文匯則達到了百億以上。雖然相對于GPT-3的1750億參數(shù)而言還有差距，但“接下來會有更大的模型”。

目前，文源模型參數(shù)量達26億，具有識記、理解、檢索、數(shù)值計算、多語言等多種能力，并覆蓋開放域回答、語法改錯、情感分析等20種主流中文自然語言處理任務(wù)，在中文生成模型中達到了領(lǐng)先的效果。

“目前這些模型既有一些交集，但也存在明顯差異。文源的重點是在中文和跨語言，未來也會加入知識;文瀾的重點主要是圖文;文匯則更多地瞄向認知。”唐杰表示，認知是人工智能技術(shù)發(fā)展的趨勢和目標(biāo)，關(guān)系到機器是否能像人一樣思考這個終極問題。

“下一代人工智能技術(shù)的發(fā)展方向一定是認知。”據(jù)唐杰介紹，在作詩任務(wù)中，目前文匯已經(jīng)通過了圖靈測試。從算法的角度上來看，文匯能通過圖靈測試的關(guān)鍵在于“生成”，而不僅僅限于“匹配”，這種生成能力是多樣的。

被問及為何會選擇這4個預(yù)訓(xùn)練模型項目時，唐杰說，這是綜合考慮了國內(nèi)外同行的相關(guān)工作、國內(nèi)人工智能發(fā)展的現(xiàn)狀、團隊人員構(gòu)成、北京區(qū)域優(yōu)勢等作出的決定。“當(dāng)時GPT-3剛發(fā)布不久，悟道團隊認為首先要對標(biāo)其卓越的少樣本學(xué)習(xí)能力，同時還要做出差異化，做短、中、長3個階段的布局。于是，中文版GPT-3即清源CPM(文源的前身)應(yīng)運而生，這是短期布局。之后，文源要向中英文模型乃至多語言模型發(fā)展，這是中期布局。最后走向認知智能，這是長期布局。”唐杰說，與此同時，國內(nèi)頂尖的企業(yè)人才、學(xué)術(shù)人才和自然科學(xué)人才所組成的團隊給了項目巨大的想象空間。

大模型有大智慧

自2018年谷歌發(fā)布BERT以來，預(yù)訓(xùn)練模型逐漸成為自然語言處理(NLP)領(lǐng)域的主流。

2020年5月，OpenAI發(fā)布了擁有1750億參數(shù)量的預(yù)訓(xùn)練模型GPT-3。作為一個語言生成模型，GPT-3不僅能夠生成流暢自然的文本，還能完成問答、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，并且其性能在很多任務(wù)上都超越相關(guān)領(lǐng)域的專有模型。

以GPT-3為代表的超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型，不僅以絕對的數(shù)據(jù)和算力優(yōu)勢取代了一些小的算法模型，更重要的是，它展示了一條通向通用人工智能的可能路徑。在此背景下，建設(shè)國內(nèi)的超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型和生態(tài)勢在必行。

在唐杰看來，為了提高機器學(xué)習(xí)算法的效率，改變傳統(tǒng)的行業(yè)布局，過去幾年，大家拼命做模型，導(dǎo)致模型越做越多。然而，一般的模型訓(xùn)練效果并不如人意，花了大量財力精力卻達不到理想的訓(xùn)練效果，“為了優(yōu)化效果、提高精度，模型越來越復(fù)雜，數(shù)據(jù)越來越大，很多公司的能力不足以應(yīng)對這種狀況，效率越來越低。”唐杰舉了個例子，小煉鋼廠往往條件簡陋，能煉鋼，但質(zhì)量不好。大煉鋼廠買得起設(shè)備、花得起電費，煉出的鋼質(zhì)量就好，大模型就是大煉鋼廠，它可以獲得大量數(shù)據(jù)，并把數(shù)據(jù)清洗干凈，提升算力，滿足要求。

與此同時，“小模型可能只需要幾個老師和學(xué)生就能完成算法的設(shè)計，但是大模型的每一層都要找專人來做，這樣可以把模型的設(shè)計和訓(xùn)練精細化，模型設(shè)計也從單打獨斗變成了眾人拾柴。”唐杰說。

小團隊將成最大受益者

據(jù)唐杰透露，團隊目前正在跟北京冬奧會合作，開發(fā)可通過文本自動轉(zhuǎn)成手語的模型，“醫(yī)療方面我們的主要方向是癌癥早篩，如上傳乳腺癌圖像，找到乳腺癌相關(guān)預(yù)測亞類，通過影像識別宮頸癌亞類等。”

而談到“悟道1.0”的發(fā)展，唐杰坦言，目前還存在需要持續(xù)攻關(guān)的問題。一是模型能否持續(xù)學(xué)習(xí)的問題，即能否不斷地從新樣本中學(xué)習(xí)新的知識，并能保存大部分以前已經(jīng)學(xué)習(xí)到的知識。就目前來看模型還需要調(diào)整，其效果還有待加強;二是面對一些復(fù)雜問題，目前模型還無法回答;三是萬億級模型的實用性問題，即如何在保證精度的同時壓縮模型，從而能讓用戶低成本地使用。

“這是一個全新的產(chǎn)業(yè)模式。原來大家數(shù)據(jù)上云、算力上云，現(xiàn)在模型上云。”唐杰說。

他認為，人工智能可以分為幾個發(fā)展階段：基于數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)時代、基于算力的云計算時代，以及接下來可能將進入的基于模型的AI時代，這相當(dāng)于把數(shù)據(jù)提升為超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型。未來，研究人員可以直接在云模型上進行微調(diào)，很多公司甚至不用維護自己的算法研發(fā)團隊，只需要應(yīng)用工程師即可。

唐杰表示，隨著超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型系統(tǒng)的開放，小團隊是最大的受益者，大家不必從零開始，預(yù)訓(xùn)練基線智能水平大幅提升，平臺多樣化、規(guī)?；?，大家在云上可以找到自己所需的模型，剩下的就是對行業(yè)、對場景的理解。這將給AI應(yīng)用創(chuàng)新帶來全新的局面。

唐杰透露，“悟道1.0”只是一個階段性的成果，今年6月將會有一個規(guī)模更大、水平更高的智慧模型發(fā)布。屆時，模型規(guī)模會有實質(zhì)性的進展：模型會在更多任務(wù)上突破圖靈測試，其應(yīng)用平臺的效果也會更加讓人期待。

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