智源社区 04月09日 20:52
"是我创造了第一个LLM"!Kaggle前首席科学家一句话引发AI学术圈考古行动
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文章探讨了Jeremy Howard及其团队在2018年初发表的ULMFiT论文,该论文提出了有效的迁移学习方法,并在文本分类任务上取得了显著成果。文章追溯了ULMFiT与GPT-1等现代大模型的联系,考证了ULMFiT是否可以被视为第一个大语言模型。文章还引用了GPT-1的论文,以及其他研究者的观点,分析了ULMFiT在NLP领域的重要性和影响。

💡 ULMFiT的核心:Jeremy Howard团队于2018年提出的ULMFiT论文,使用了非监督预训练-微调范式,并在NLP领域的文本分类任务上取得了当时的SOTA(state-of-the-art)成绩。

🤔 大语言模型的标准:文章通过考据,总结了成为大语言模型的几个关键标准,包括:语言模型特性、自监督训练、适应新任务的能力以及通用性。

🧐 ULMFiT的地位:根据考据,ULMFiT满足大语言模型的大部分标准,与GPT-1等模型有密切联系,GPT-1的作者也承认ULMFiT是其灵感来源之一。文章还引用了其他研究者的观点,认为ULMFiT是现代大模型的“共同祖先”。

论如何在技术圈争论中一句话噎到对方:

哥们,是我创造了第一个大语言模型。

发言者Jeremy Howard为澳大利亚昆士兰大学名誉教授、曾任Kaggle创始总裁和首席科学家,现answer.ai与fast.ai创始人,。

事情的起因是有人质疑他最近的项目llms.txt在帮助大模型爬取互联网信息上并没太大作用,从而引发了这段争论,迅速引起众人围观。

闻讯而来的“赛博考古学家们”一番考据之后,发现第一个大语言模型这个说法还真有理有据:

2018年初,Jeremy Howard发表的论文ULMFiT,使用非监督预训练-微调范式达到当时NLP领域的SOTA。

甚至GPT-1的一作Alec Radford,在发表GPT-1时也公开承认过ULMFiT是灵感来源之一。

有人搬出综述论文,指出从“遗传学”视角看,ULMFiT是所有现代大模型“最后的共同祖先”

还有好事者软件工程师Jonathon Belotti,专门写了一篇完整考据《谁才是第一个大语言模型》

大语言模型起源考据

首先来介绍一下ULMFiT这篇论文,入选ACL 2018:

提出有效迁移学习方法,可应用于NLP领域的任何任务,并介绍了微调语言模型的关键技术,在六个文本分类任务上的表现明显优于当时的SOTA方法,在大多数数据集上将错误率降低了18-24%。此外,仅使用100个带标签的示例,它的性能就与在100倍以上数据上从头开始训练的模型性能相当。

那么ULMFit算不算第一个大语言模型呢?Jonathon Belotti考据遵循这样的思路:

首先找一个大家都公认肯定算大语言模型的成果,GPT-1肯定符合这个标准。

再从GPT-1和后续GPT-2、GPT-3中提取一个模型成为成为大语言模型的标准:

    首先要是一个语言模型,根据输入预测人类书面语言的组成部分,不一定是单词,而是token
    核心方法是自监督训练,数据集是未标记的文本,与此前特定于任务的数据集有很大不同
    模型的行为是预测下一个token
    能适应新的任务:不需要架构修改,就有few-shot甚至one-shot能力
    通用性:可以先进的性能执行各种文本任务,包括分类、问答、解析等

接下来分析GPT-1引用的几个重要模型:原版Transformer,CoVe,ELMo和ULMFiT。

Transformer虽然是现代主流大模型的架构基础,但原版只用于机器翻译任务,还不够通用。同时非Transformer架构如LSTM、Mamba甚至Diffusion也可被视作大型语言模型。

CoVE提出了语境化词向量,是迁移学习领域的一项重要创新,但它通过监督学习训练(英语翻译德语)创建向量,不符合自监督学习的条件。

ELMo使用了自监督预训练和监督微调范式,但在few-shot能力上还差点意思。

总之在作者Jonathon Belotti看来,CoVE和ELMo都还没达到大语言模型的门槛。

最后再来看ULMFiT,其名字代表在文本分类任务微调的通用语言模型(Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification)。

它是一个在WikiText数据上自监督训练的LSTM模型,能够以低成本适应新任务,无需更改架构即可执行大量文本分类任务,且达到当时的SOTA性能。

与GPT-1相比,只差在微调不够方便,以及应用任务的广度。

GPT-1论文原文中,也指出“最接近我们工作的”就是ULMFiT与谷歌的半监督序列学习(Semi-supervised Sequence Learning)了。

GPT-1论文还声称,把LSTM换成Transformer后能拓展预训练模型的预测能力,比ULMFit任务适应性更高。

考据者Jonathon Belotti最后总结到:

成为第一重要么?我认为有一点重要。软件行业和学术界尊重其创始人,我们都是开源社区中构建开拓智域文化(homesteads the noosphere)的一部分。

而Jeremy Howard本人对此的后续回应是我们创造了第一个“通用语言模型”,但后续论文没有沿用,反而创造了“大型语言模型”这个新术语。

苹果工程师Nathan Lawrence认为,虽然今天大家对谁是第一个LLM可能存在争议,但最终大家都会把ULMFiT视为一个转折点。

当时即使我这样的怀疑论者,也快开始意识到大规模通用训练将成为NLP的未来。

也有人建议Jeremy Howard以后说ULMFit是第一个“通用预训练模型”。

“我发明了ChatGPT中的GP”,这句话说起来也很酷,一点也不夸张。

ULMFit
https://arxiv.org/abs/1801.06146

GPT-1
https://cdn.openai.com/research-covers/language-unsupervised/language_understanding_paper.pdf

参考链接:
[1]https://x.com/jeremyphoward/status/1905763446840607164
[2]https://thundergolfer.com/blog/the-first-llm

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