针对Transformer,谷歌DeepMind一项新发现引起争议,AGI能力或推迟?

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目前这一结论还没有进一步得到验证,但已经惊动了一众大佬,比如Keras之父Francois Chollet表示,如果消息为真,将成为大模型界的一件大事。

针对Transformer,谷歌DeepMind一项新发现引起争议,AGI能力或推迟?

谷歌Transformer是今天大模型背后的基础架构,我们所熟悉的GPT里的“T”指的就是它。

一系列大模型表现出强大的上下文学习能力,可以快速学习示例并完成新的任务。

但现在,同样来自Google的研究人员似乎指出了它的致命缺陷——超出训练数据也就是人类已有知识之外,全都无能为力。

一时间,不少从业者认为AGI再次变得遥不可及。

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然而,也有网友找出论文中更多关键却被忽略的细节,比如只做了GPT-2规模的试验,训练数据也不是语言等。

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随着时间的推移,更多认真研究了这篇论文的网友则指出,研究结论本身没什么问题,但人们却基于此做出过度的解读。

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论文引发网友热议之后,其中一名作者也出来做了两点澄清:

首先实验中使用的是简单Transformer,既不“大”也不是语言模型;

其次,模型是可以学习新任务的,只是无法泛化到新类型的任务

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此后,又有网友在Colab中重复了这一实验,却得到了完全不同的结果。

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那么,我们就先来看看这篇论文,还有提出不同结果的Samuel,到底都说了什么。

新函数几乎无法预测

实验中,作者在基于Jax的机器学习框架上训练了规模接近GPT-2、只包含解码器的Transformer。

其中包括了12层,8个注意力头,嵌入空间维度为256,参数量约为950万。

为了测试它的泛化能力,作者使用了函数作为测试对象——将线性函数和正弦函数一起作为训练数据喂模型。

这两种函数对于此时的模型来说是已知,预测的结果自然也很好,但当研究者把线性函数和正弦函数进行了凸性组合时,问题就出现了。

凸性组合并没有那么神秘,作者构建出了形如f(x)=a·kx+(1-a)sin(x)的函数,在我们看来不过是两个函数按比例简单相加。

但我们之所以会这么认为,正是因为我们的大脑拥有这方面的泛化能力,而大模型就不一样了。

别看就是简单相加,对于只见过线性和正弦函数的模型来说,这就是一种全新的函数。

对于这种新函数,Transformer给出的预测可以说是毫无准确性可言(图4c)——于是作者就认为模型在函数上没有泛化能力。

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为了进一步验证自己的结论,作者调整了线性或正弦函数的权重,但即使这样Transformer的预测表现也没有显著的变化。

只有一点例外——当其中一项的权重接近1时,模型的预测结果和实际就比较吻合了。

但权重为1意味着,陌生的新函数直接变成了训练时见过的函数,这样的数据对于泛化能力来说显然没有什么意义。

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进一步实验还显示,Transformer不仅对于函数的种类十分敏感,甚至同种函数也可能变成陌生条件。

研究人员发现,哪怕是单纯的正弦函数,只是改变其中的频率,模型的预测结果也会发生线束变化。

只有当频率接近训练数据中的函数时,模型才能给出比较准确的预测,当频率过高或过低时,预测结果出现了严重的偏差……

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据此,作者认为,条件只要稍微有点不一样,大模型就不知道怎么做了,这不就是说明泛化能力差吗?

作者在文中也自述了研究中存在的一些局限性,如何将函数数据上的观察应用到token化的自然语言问题上。

团队也在语言模型上尝试了相似的试验但遇到一些障碍,如何适当定义任务族(相当于这里的函数种类)、凸组合等还有待解决。

而Samuel这边的模型规模更小,仅有4层,在Colab上训练5分钟后就可以泛化到线性与正弦函数的组合。

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不能泛化又如何

综合全文来看,Quora CEO这篇文章的结论非常窄,只在很多假设下才能成立。

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斯隆奖得主、UCLA教授顾全全说,这篇论文本身的结论不存在争议,但不应该被过度解读。

结合先前的研究,Transformer只是无法泛化到与预训练数据“明显不同”的内容,而实际上,大模型的泛化能力通常用任务多样性和任务复杂性来衡量。

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如果仔细追究Transformer的泛化能力,恐怕要让子弹再飞一会儿了。

但是,就算真的缺乏泛化能力,又能怎么样呢?

英伟达AI科学家Jim Fan就说,这种现象其实没啥奇怪的,因为Transformer本来就不是万金油,大模型表现得好,是因为训练数据刚好是我们关心的内容。

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Jim进一步补充道,这就好像是在说,用一千亿张猫狗的照片训练视觉模型,接着让模型去识别飞机,然后发现,哇,居然真的不认识诶。

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不只是大模型,人类在遇到一些未知任务时也不一定能有解决方案,这是否也说明人类缺乏泛化能力呢?

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所以,在目标导向之下,无论是大模型还是人类,最终的目的还是要回到解决问题上来,而泛化只是一种手段。

借用这个表情包的说法,既然泛化能力欠缺,那就把它训练到没有训练之外的数据为止。

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那么,对于这项研究,你有什么看法呢?

论文地址:

https://arxiv.org/abs/2311.00871

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