What is generative AI and how does it work? – The Turing Lectures with Mirella Lapata

Summary

讲师以幽默风趣的方式介绍了生成式AI的发展历史,解释了语言模型的工作原理,分析了GPT系列模型不断增大规模的趋势,讨论了算法调教的重要性,并就AI可能带来的风险提出了自己的见解。她认为,我们无法阻止这些系统的存在,但可以通过监管来最大限度地减少它们可能造成的伤害。

Takeaways

• 📈 语言模型技术并非新技术,ChatGPT等只是在已有基础上取得新的进展
• 🔢 模型规模的扩大是取得进步的关键
• 💰 训练大型语言模型需要巨资投入
• ⚙️ transformer等网络结构才能实现大规模模型
• 📚 大规模预训练+细调是取得多功能性的关键
• ✅ 帮助性、诚实性和无害性是语言模型应追求的目标
• ❓ 人机交互仍存在很多不足之处有待改进
• 🔋 部署和使用语言模型都消耗大量能源
• 💼 语言模型有替代某些工作崗位的风险
• 🤝 较之完全禁止,更应关注风险管控

Q & A

人工智能生成式技术究竟是什么?

人工智能生成式技术是指计算机程序可以自主生成以前未见过的新内容,比如生成新的文本、图像、音频或视频。它可以产生创造性内容,而不仅仅是预测给定输入的结果。

ChatGPT的核心技术是什么?

ChatGPT的核心技术是基于变压器(Transformer)的大规模预训练语言模型。它通过预训练在大量文本数据上学习语言的统计规律,然后进行微调以生成人类可理解的文本。模型规模越大,ChatGPT的生成能力就越强。

语言建模的关键在哪里?

语言建模的关键是预测文本的后续内容。给模型输入部分文本,模型就会预测出最有可能的后续词语。通过在大规模语料上训练,模型可以学习文本的语法、语义和上下文信息,从而生成逻辑通顺、语义连贯的新文本。

ChatGPT和早期系统如Google Translate相比进步在哪里?

相比只能做单一任务的早期系统,ChatGPT可以处理更复杂、开放性的自然语言任务。它具有更强的语言理解和生成能力,可以根据不同提示创造性地生成各类文本。

ChatGPT的训练需要准备什么?

ChatGPT需要大量文本语料用于预训练,包括维基百科、社交媒体、代码等各类文本数据。还需要大量的训练时间和计算资源,以及人类提供的偏好反馈进行微调。模型越大,所需资源就越多。

ChatGPT有哪些风险?

ChatGPT可能会生成不准确或偏见信息,排放大量碳,对某些工作带来冲击。但可以通过监管、提供高质量训练数据、不断改进等方式减少潜在风险。

ChatGPT如何区分善意和恶意?

通过人类提供的反馈进行微调。让人类判断ChatGPT生成内容的好坏,反馈给模型以区分善意和恶意,让其生成有用、诚实、无害的回复。

ChatGPT一般的 commercial usage scenarios 有哪些?

ChatGPT可用于自动生成各类文本内容,如腾讯微信用它来自动创作小说。可辅助人类完成写作、编码等工作。也可以用在客服聊天机器人等应用中,提高工作效率。

ChatGPT模型的训练成本高达数亿美元,它将带来哪些商业价值?

ChatGPT可以大大降低公司内容创作成本,提升工作效率。它还可以通过个性化推荐、客户服务等方式提升用户体验。此外,ChatGPT相关技术和应用都有巨大商业价值。

你怎么看待ChatGPT的未来发展?

我认为类似ChatGPT的大型语言模型技术会持续进步,在更多领域发挥作用。但需要关注其对环境、就业等方面的影响,制定监管措施。人工智能始终应该服务人类,而非替代人类。