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ChatGPT爆火,LeCun心態崩了!稱大語言模型為邪路,Meta模型3天慘遭下線

王林
王林轉載
2023-04-12 18:58:011284瀏覽

這兩天,圖靈獎得主Yann LeCun心態有些崩壞了。

自從ChatGPT大火之後,微軟憑著OpenAI腰板挺得很直。

被啪啪打臉的谷歌,也不說什麼「聲譽風險」了。

所有旗下的語言模型,無論是LaMDA,或是DeepMind的Sparrow,以及Apprentice Bard,是能加快的加快,能上架的上架。然後再狂投近4億美元給Anthropic,想趕快扶出自己的OpenAI。 (微軟有的我也要)

然而,有一個人看著微軟谷歌各領風騷,卻只能急得原地跳腳。

這個人就是Meta的首席AI科學家-Yann LeCun。

他在推特中十分意難平:「ChatGPT滿嘴胡誅,你們卻對它如此寬容,但我家的Galactica,才出來三天,就被你們罵到下線了。」

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是誰酸到了,我不說

##是誰酸到了,我不說

當深度學習三巨頭之一、圖靈獎得主,LeCun的一舉一動,都十分引人注意。

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1月27日,在Zoom的媒體和高階主管小型聚會上,LeCun對ChatGPT給了一段令人驚訝的評價:「就底層科技而言,ChatGPT並不是多麼了不得的創新。雖然在公眾眼中,它是革命性的,但是我們知道,它就是一個組合得很好的產品,僅此而已。」

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ChatGPT爆火,LeCun心態崩了!稱大語言模型為邪路,Meta模型3天慘遭下線##「除了Google和Meta之外,還有六家新創公司,基本上都擁有非常相似的技術。」

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######## #另外他還說,ChatGPT用的Transformer架構是Google提出的,而它用的自監督方式,正是他自己提倡的,那時OpenAI還沒誕生呢。 ############此番言論一出,公眾嘩然。 Open AI的CEO Sam Altman疑似因為這句話直接取關了LeCun。 ##################################隨後,LeCun繼續舌戰眾位推友。 ############1月28日,LeCun推稱,「大型語言模型並沒有物理直覺,它們是基於文字訓練的。如果它們能從龐大的聯想記憶中檢索到類似問題的答案,他們可能會答對物理直覺問題。但它們的回答,也可能是完全錯誤的。」######################## ##2月4日,LeCun再次發推,更直白地表示「在通往人類等級AI的道路上,大型語言模型就是一條歪路」。 ###########################他這話一說,網友們可high了,紛紛衝到留言區留言。 ############LeCun接著補充說:「依靠自動迴歸和回應預測下一個單字的LLM是條歪路,因為它們既不能計劃也不能推理。」######

「但是SSL預先訓練的Transformer是解決方案,因為它所處的現實系統有推理、計劃和學習的能力。」

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##LeCun舉了個有趣的例子:自己在參加播客節目時,展示過ChatGPT的回答,它看起來很有道理,卻錯得離譜。然而主持人讀完ChatGPT的回答後,卻沒有第一時間發現它錯了。

LeCun對此解釋:「我們的思維方式和對世界的感知讓我們能預想即將發生的事物。這是我們獲得常識的基礎,而LLM並沒有這種能力。」

他再次推文:「在我們做出人類等級的AI之前,我們需要先做出貓貓/狗狗等級的AI。而現在我們甚至連這都做不到。我們缺失了十分重要的東西。要知道,連一隻寵物貓都比任何大型語言模型有更多的常識,以及對世界的理解。」

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在留言區,有網友毫不客氣地懟起LeCun:「你說得不對吧,本人親測,Galactica的錯誤率接近100%,而ChatGPT的錯誤率差不多在15%左右。 ”

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#對於網友的痛擊,LeCun再次發推論表示態度:「我從來沒說大型語言模型沒用,其實我們Meta也推出過Galactica模型,只是它不像ChatGPT那麼好命罷了。ChatGPT滿嘴胡誅,你們卻對它如此寬容,但我家的Glacatica,才出來三天,就被你們罵到下線了。」

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對此,留言區有網友諷刺道:「你可真棒棒啊。不如回實驗室去,把你說的東西給做出來。」

LeCun回覆:「今天可是星期日,推特大辯論是我週末最愛的消遣了。」

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#自家的模型只活了3天

#LeCun如此意難平,可以理解。

去年11月中旬,Meta的FAIR實驗室曾提出一個Galactica模型,它可以產生論文、生成百科詞條、回答問題、完成化學公式和蛋白質序列的多模態任務等等。

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#Galactica產生的論文

LeCun也很開心地發推盛贊,稱這是一個基於學術文獻訓練出的模型,給它一段話,它就能產生結構完整的論文。

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然而,由於Galactica滿嘴跑火車,它才上線短短三天,就被網友噴到下線。

LeCun轉發了Papers with Code的通知,像個「大怨種」一樣說道:「現在我們再也不能和Galactica一起愉快地玩耍了,你們開心了?」

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雖然Galactica的demo才上線幾天,但當時的用戶都感覺如臨大敵。

有網友警示:想想這個「寫論文」神器會被學生拿來做什麼吧。

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有網友表示,「Galactica這個模型的回答錯漏百出,充滿偏見,可是它的語氣卻十分自信權威。這太恐怖了。」

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#馬庫斯也表示,這種大型語言模型可能會被學生用來愚弄老師,非常令人擔憂。

這熟悉的配方,熟悉的味道,真是令人感慨萬千:曾經Galactica引起的恐慌和質疑,不正是ChatGPT後來所經歷嗎?

看著這段歷史的重演,卻有著截然不同的結局,LeCun這麼酸,確實不能說是毫無來由。

那為什麼ChatGPT就能在質疑的聲浪中人氣愈發高漲,Galactica卻只能慘兮兮地被罵到下線呢?

首先,Galactica由Meta提出,大公司確實比OpenAI這樣的小型新創公司,面臨更多的「聲譽風險」。

另外,OpenAI的產品定位策略十分聰明,從ChatGTP的名字就可以看出,它主打的概念是聊天。

你可以跟它聊知識、聊論文,但既然是「chat」,自然可以放飛一些,誰規定聊天一定要聊「準確」「嚴謹」的東西呢?

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但Glactica則不同,它的官方定義是:「這是一個用於科學研究的模型。」「這是一個受過人類科學知識訓練的人工智慧。您可以將它用作一個新介面,來存取和操作我們對宇宙的知識。」

##這當然就給自己埋了大雷了。

雖然從技術層面來看,ChatGPT的確沒有太多創新,但是從產品運營的角度,OpenAI這一招,打得十分出色。

LLM為什麼會滿嘴胡話?

所以,大語言模型為什麼會滿嘴胡話呢?

在LeCun點讚的一篇文章中,作者做出了解釋:「我曾嘗試用ChatGPT來幫忙寫部落格文章,但都以失敗告終。原因很簡單: ChatGPT常常整出很多虛假的『事實』」。

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自然語言不等於知識

要知道,LLM是為了在與其他人類的對話中聽起來像一個人,而且它們也很好地實現了這個目標。但問題是,聽起來自然與評估資訊的準確性是兩種完全不同的事情。

那麼,這個問題該如何解決呢?

舉個例子,我們可以藉助已經對物理學理解進行了編碼的機器-物理學引擎:

  • 修改LLM,使它能辨識出自己被問到的是一個關於物理的問題
  • 將問題轉換為一個物理場景
  • 用一個物理引擎來模擬這個場景
  • 用文字描述該場景的輸出

而對於「假論文問題」,我們同樣也可以採用類似的修正。

也就是讓ChatGPT認識到它被問到了關於科學論文的問題,或者它正在寫關於論文的東西,並強迫它在繼續之前查閱一個可信任的資料庫。

但請注意,如果真的這樣做了,那就意味著你把一種特定的額外「思維」嫁接到了LLM身上。而且還必須考慮到一大堆特殊的情況。這時,人類工程師知道真相來自哪裡,但LLM卻不知道。

此外,隨著工程師把越來越多的這樣的修復方法嫁接在一起,越來越明顯的是,LLM不是一種人工通用智慧的形式。

不管人類的智慧是什麼,我們都知道它不只是能言善道的能力。

人類語言的多種用途

為什麼人類要互相交談,或為對方寫下東西?

其中一個目的是直接傳達事實訊息,例如「我在商店」、「它沒有插電」等,但這遠不是我們使用語言的唯一原因:

  • 說服、請求、命令、指示
  • 傳達情感
  • #娛樂他人(包括小說、笑話等)、自娛自樂
  • 欺騙(說謊)
  • 建立關係(與朋友建立聯繫,調情)

#…

看得出來,人類溝通的目的是非常多樣化的。而且,我們通常也不會在寫作的內容中顯示它的目的是什麼,作者和讀者也對這些內容的作用有著不同的認知。

如果ChatGPT想要成為一個值得信賴的事實傳播者,它可能要學會如何區分它所訓練的人類寫作的各種目的。

也就是說,它將不得不學會不認真對待廢話,區分說服和宣傳與客觀分析,獨立判斷一個來源的可信度與它的受歡迎程度,等等等。

即使對於人類,這也是一個非常困難的技巧。有研究表明,虛假資訊在推特上的傳播速度是準確資訊的數倍——往往更具煽動性、娛樂性或看起來很新穎。

那麼問題來了,為什麼生成式人工智慧在電腦程式碼上表現很好?為什麼編寫功能程式碼的準確性不能轉化為傳達事實的準確性?

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對此可能的答案是,電腦程式碼是功能性的,而不是交流性的。以正確的語法寫某段程式碼會自動執行一些任務,而寫一個語法正確的句子卻不一定能達到任何目的。

此外,我們很容易將電腦程式碼的訓練語料庫限制在「好」的程式碼上,也就是完美地執行其預期目的的程式碼。相較之下,要製作一個成功實現其目的的文本語料庫幾乎是不可能的。

因此,為了將自己訓練成可信賴的事實傳播者,LLLM必須完成一項比訓練自己提出功能性電腦程式碼更難的任務。

雖然不知道對於工程師來說,建立一個能夠區分事實和廢話的LLM有多難,但這即使對於人類來說,都是一項困難的任務。

馬庫斯:世紀大和解

LeCun的一大串言論,讓大家紛紛疑惑:這不是馬庫斯會說的話嗎?

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熱(chi)情(gua)的網友紛紛@馬庫斯,期待他對此事的銳評。

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苦GPT久矣的馬庫斯自然喜出望外,立刻轉發LeCun的帖子,也評論道「100昏」。

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馬庫斯還在自己的部落格上發文,回顧自己與LeCun的「愛恨情仇」。

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馬庫斯稱,自己與LeCun本是多年老友,因為嘴了Galactica幾句使得兩人交惡。

實際上,馬庫斯與LeCun的嘴仗打了好幾年了,可不是光只因為Galactica下線的事情。

與另外兩位圖靈獎得主Bengio和Hinton的相對低調不同,近幾年,LeCun在社群媒體上的活躍在AI圈裡也是出了名的。不少工作在掛了Arxiv之後就第一時間在推特上宣傳一波。

同樣高調的馬庫斯也是一向視推特為自己的主場,當LeCun的宣傳和馬庫斯的看法產生矛盾時,雙方都不打算憋著。

在社群媒體上,兩人可以說達到了有架必吵的地步,彼此間話講的毫不客氣,見面說不定都能直接掐起來那種。

而且要說梁子,2019年LeCun與Hinton和Bengio一起獲得圖靈獎後,有一張合影,原本馬庫斯站在LeCun的邊上,但在LeCun分享的照片中,Marcus被無情地剪掉了。

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然而,ChatGPT的誕生改變了一切。

ChatGPT爆火,Galactica三天後便落魄下架。在LeCun對LLM瘋狂輸出時,馬庫斯自然樂於看到此景。

正所謂敵人的敵人就是朋友,不論LeCun的言論是自家產品失敗後的大徹大悟,還是對競品頂流現狀的眼紅,馬庫斯都願意添一把火。

馬庫斯認為,他和LeCun達成一致的,不僅是關於LLM的炒作和局限性。他們都認為Cicero應該得到更多的關注。

最後,馬庫斯@了懂的都懂的那個人,並說「該給家人們福利了」。

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可以說,LeCun在推特上掀起的罵戰,不僅讓馬庫斯的反GPT軍團多了一員猛將,還給了兩人握手言和的契機。

這麼看來,或許馬庫斯才是最終贏家。

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