科技评论有关科技的文案2024年5月22日

2024-05-22Aix XinLe

  不外,其实不像传说的那样——“弱智吧8项测试第一,远超知乎豆瓣小红书”“竟成最好中文AI锻炼数据”科技批评

科技评论有关科技的文案2024年5月22日

  不外,其实不像传说的那样——“弱智吧8项测试第一,远超知乎豆瓣小红书”“竟成最好中文AI锻炼数据”科技批评。实践上,在Yi-34B大模子上表示上佳的,不纯真是“弱智吧”。详细来讲,弱智吧只奉献了个题目。

  别的,《中国科学报》理解到,这支研讨团队的均匀年齿只要20多岁,大多为在读硕士生和博士生。他们常常光临知乎、豆瓣、小红书等平台,固然也少不了“弱智吧”。

  不外,也恰是研讨团队对“弱智吧”数据的特别操纵,在论文内容发酵后激发了相干人士对尝试成果的质疑。

  “没想到这个事情‘出圈’了,但网上存在一些错曲解读,比若有人拿这个研讨讥讽‘知乎不如弱智吧’。”作为论文配合第一作者,白岳霖报告《中国科学报》,这篇文章的作者来自国表里多个顶尖机构,“思索到团队学术名誉与社会影响,这些误读有须要廓清一下”。

  论文提到,研讨团队搜集了“弱智吧”上点赞数最多的500个帖子,并利用这些帖子的题目作为指令,利用GPT-4天生响应的复兴。而关于由GPT-4天生的复兴,研讨团队还停止了野生考核、优化与挑选,并终极得到了240对(指令,呼应)样本。利用这240对样本锻炼过的Yi-34B大模子,在Belle-Eval测试集上录得高分。

  但是,这项事情烦琐庞大,不只要去各个平台“爬取”高质量的内容数据科技批评,还需求使用各类手艺手腕洗濯、考核,事情量十分大,需求齐心协力。因而,该事情的作者团队就达20人。

  在这项事情中,作者团队构建了一个包罗4万多条高质量数据的中文指令微调数据集,并将其开源给研讨机构、企业等各方,为中文NLP社区供给了贵重的资本。

  《中国科学报》进一步理解到,这群年青人从2023年11月起动手该研讨,仅用了不到4个月就完成了险些局部事情。云云高服从的表示,他们是如何构造合作的?

  “很多读者误觉得我们利用‘弱智吧’网友的批评锻炼大模子就可以够到达很好的结果,究竟上,我们仅保存了弱智吧帖子的题目。”白岳霖说:“尝试成果其实不克不及代表弱智吧,由于数据实践上相称于多方(网友、作者们和大模子体系)协同机关的。”

  以具有大批高质量用户消费内容的知乎为例,研讨团队设置了“高赞答复”等挑选前提,经内容过滤、评分后,即接纳得分较高的原内容。

  论文通信作者有关科技的案牍、加拿大滑铁卢大学博士生张舸进一步向《中国科学报》注释:“‘弱智吧’中网友们挖空心思想出来的‘弱智成绩’,确实为大模子供给了角度清奇的高质量指令。可是帖子的答复,却有许多冲犯性表述以至究竟性毛病,很多答复就是抖机警、玩梗的,而GPT-4的答复根本上都‘很端庄’,颠末野生挑选根本上能获得较为牢靠的答复。”

  “获得流量并非我们的初志,我们也偶然哗众取宠,更没有方案或摆设任何宣扬内容科技批评,我们的初志只是想冷静为中文NLP(天然言语处置)社区奉献些高质量数据集;对平台‘跑分’的尝试本意,是想察看各平台数据关于测试集合各使命都有哪些影响。”白岳霖注释说。

  团队中,除来自中国科学院深圳先辈手艺研讨院的白岳霖外,另有来自中国科学院主动化研讨所、中国科学手艺大学、北京大学、加拿大滑铁卢大学、曼彻斯特大学等顶尖机构的成员,因而这项事情被网友们戏称为是国表里研讨天团“为了开辟出合适中国宝宝体质的AI”之作。

  经由过程挑选搜集,构建出具有应战性的、实在的中文语料互动数据,关于锻炼和评价狂言语模子了解和施行中文指令的才能而言,无疑是极具代价的。最间接地,将有益于削减大模子在答复中呈现“幻觉”(模子在输出文本时呈现的一些其实不契合究竟或知识的内容)。

  网友纷繁跟帖批评:“这把‘弱智吧’上大分”“深藏若虚”“‘弱智吧’才是人类面临AI的最初一道碉堡”。

  至于为什么只要“弱智吧”子集不包罗网友批评,正如前述所提到的,也是出于“弱智吧”部门网友批评经判定达不到锻炼言语模子的答复质量尺度,因而决议从头机关答复。而利用GPT-4帮助机关答复,则次要是为了尽能够削减人力投入。白岳霖同时暗示,曾经留意到有关评价成见的成绩,他们方案鄙人一版论文更新中“弥补野生评价尝试”。

  有质疑者提出:来自知乎、豆瓣等平台的别的子数据集采样了原内容和网友批评,只要“弱智吧”的子数据集完整不包罗网友的批评、而是接纳了GPT-4分解的答复——如许的答复较着更完美、精确、多样,且终极来评分的竟然仍是GPT-4。“既当活动员又当评判员,Evaluation bias(评价成见)不会爆炸吗?用这类操纵误导公家、获得流量,是否是有点过于不松散了?”

  张舸报告《中国科学报》,“手搓”一个通用的、高质量的中文指令微调数据集,需求做大批挑选、查抄和调优的事情,“是个膂力活儿”,能追求机械帮手确当然不会放过。

  另有一些诙谐讲话角度清奇:“生鱼片是死鱼片”“等红灯是在等绿灯”“咖啡因来自咖啡果”“救火是在灭火”“指南针次要是指北”“小明翻开水龙头是由于开水龙头烫到了小明的手”……

  白岳霖和他的小同伴们其实想不到,他们近来做的中文指令微调数据集,会由于利用了百度贴吧“弱智吧”的帖子相干数据而火爆“出圈”。

  相形之下,研讨团队仅利用弱智吧帖子的题目作为锻炼大模子的指令,完整没有包罗网友的回帖和批评,而是利用GPT4帮助野生机关了复兴谜底。

  要指出的是,除“弱智吧”以外,知乎、小红书、豆瓣、百科等滥觞的数据,研讨团队并没有借助GPT-4去天生答复,而是接纳严厉的数据过滤,最大水平保存收集中人类撰写的高质量内容。

  因为对“弱智吧”数据的“区分看待”在传布中很难被存眷到,吃瓜大众很简单就对这项事情发生了误读,以为仅利用“弱智吧”的内容就可以将大模子锻炼出远超其他平台的结果。

  白岳霖是中国科学院深圳先辈手艺研讨院三年级硕士生。他的团队在题为“COIG-CQIA: Quality is All You Need for Chinese Instruction Fine-tuning”的研讨中,利用“弱智吧题目+GPT-4答复”微调后的大模子评价成果科技批评,超越了他们搜集的其他有监视微调(SFT)指令集数据相关科技的案牍。后者来自包罗知乎、百科、豆瓣、小红书等交际平台。对此科技批评,业内助士暗示“看论文看到哈哈大笑”。

  谈及倡议这项研讨的初志,他报告《中国科学报》,海内涵有关中文指令微调数据集方面,今朝还没有质量出格好的开源项目,个体项目也只是“委曲能用”,因而萌发了给业界供给一个完整开源的、包罗中文交际媒体数据等在内各类滥觞的、能够间接微调大模子的数据集的设法。

  白岳霖进一步谈到:“我们的尝试成果也不克不及完整代表互联网中的各个平台,任何干于平台对峙的感情都不是我们想要讨论大概期望看到的。”

  “我们一切项目标目的,都是可以做出来一些好工具开源给各人用。”张舸说,开源社区具有高校院所和企业所不具有的灵敏性和地道性,此次中文指令微调数据集(CQIA)的事情,就是在M-A-P社区倡议、逐渐会聚了国表里科研力气完成的。

  “弱智吧”是百度贴吧的一个子论坛。在这个论坛中,用户常常公布包罗双关语、多义词、因果颠倒调和音词等具有应战性的内容,许多内容设想有逻辑圈套,即便对人类来讲也颇具应战。

  “由于我们的目的是构建契合大模子指令微调质量需求的数据,而贴吧中网友的批评凡是分歧适间接作为微调数据,因而我们并未将‘弱智吧’网友的批评归入我们的数据中。”白岳霖报告《中国科学报》。

  他报告记者,在M-A-P社区,各人倡议一个课题后,就追求协作者一同做;假如触及到一些资本需求,各人会和科技公司等洽商,公司若情愿投入资本,能够一同协作、配合开辟。但条件是,项目完成以后有关科技的案牍,公司除保存一些私有资本外,必需将项目功效同享给开源社区科技批评。

  当他们决议“手搓”一个高质量的中文指令微调数据集时,“弱智吧”相干语料天然地成为他们的一个挑选。

  “我们创立了一个努力于多模态AI的开源社区—— M-A-P(Multimodal Art Projection)有关科技的案牍,没有线下实体、没有任何红利目标,只需能来一同干事情,我们就欢送。”张舸引见说,两年多前,他和几位小同伴因一个音乐类大模子锻炼项目走到了一同,配合兴办了M-A-P。以后,伴侣、伴侣的伴侣、伴侣的伴侣的伴侣……感爱好参加的小同伴愈来愈多,就构成了一个有不变奉献的开源社区。

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