Deep Dive
Shownotes Transcript
各位听众朋友大家好,欢迎收听这一期的太快报,我是主持人小爱大家好,我是主持人小 T 今天我们要聊聊最近 AI 领域的一些重大进展这些进展真是让人感觉 AI 的进化速度就像坐上了火箭是我最近看的几篇论文,感觉每一篇都在挑战我们对 AI 的认知
今天我们就要好好来聊聊这几篇有趣的论文先从一个非常热门的领域开始吧那就是图像生成最近在图像生成领域有什么新突破吗没错图像生成领域最近的一篇论文非常有意思它聚焦于加速扩散模型大家应该
大家都知道 扩散模型是目前非常流行的图像生成技术但它一个很大的缺点就是计算量大生成图像的速度比较慢这篇论文就提出了一种叫做投机采样的新方法可以大大加速扩散模型的生成过程
投机采样听起来有点像我们在玩游戏时的牵手策略能具体解释一下吗你这个比喻很形象可以这么理解投机采样就是让模型先大胆猜想生成一些草稿状态然后用更精确的目标模型来验证这些草稿
如果符合要求就接受不符合就拒绝论文里提出了一个不需要额外训练的简单有效的草稿模型策略并且巧妙的使用了反射最大五核技术来确保生成的图像仍然保持高质量而且速度可以快一倍听起来太厉害了既能提高速度又能保证质量感觉就像找到了一个完美的平衡点
那这种技术未来会在哪些方面应用呢?这项技术应用前景非常广阔比如可以加速高质量的图像生成应用在艺术创作、游戏开发等领域甚至在机器人控制领域也可以加速仿真训练真是太让人期待了那除了图像生成最近在自然语言处理领域有什么值得关注的进展吗?当然有,最近有一篇论文提出了一个名为"Search OE"的框架
他只在提高大型推理模型在复杂推理任务中的表现大型推理模型是指像 ChatGPT 这样的大语言模型吗可以这么理解但更侧重于推理能力这篇论文发现即使给大模型提供很多上下文有时候效果还不如直接推理他们就提出了一种叫做 Agency RAG 的机制就是让模型像一个智能 agent 一样可以根据推理过程中的需要自主决定什么时候检索外部知识
听起来好智能那这个 agent-iaj 具体是怎么工作的呢传统的 RAG 方法就是只检索一次信息而 agent-iaj 允许模型在推理过程中多次检索更重要的是它还有一个文档内推理模块
能先对检索到的文档进行精炼提取关键信息然后再将其整合到推理过程中而不是直接把原始文档一股脑塞给模型这样既能避免信息过载又能保证信息的准确性确实更高效那这项技术在实际应用中有哪些价值呢
Search OE 在科学、数学编码等复杂推理任务以及开放领域问答中都表现出色这意味着未来 AI 在需要复杂推理的任务中可以更准确、更可靠例如可以辅助科学家进行科研、辅助工程师进行复杂的工程设计等真是太厉害了,除了提升模型的推理能力,有没有研究在让模型变得更像人类?
這個問題問得好,最近確實有論文在研究如何提升大語言模型的類人程度大家都知道現在的大語言模型雖然很強大但有時候回復過於機械,缺乏人類的情感溫度這篇論文就通過微調模型,讓模型在對話中更加自然流暢減少那些作為一個 AI 模型之類的機械式措辭我太理解了,有時候和 AI 聊天總感覺是在和機器人對話缺乏人情味,他們是怎麼做到的呢?
他们首先用大模型生成大量的类人对话数据然后用这些数据微调其他模型他们还使用了一种叫做 LORA 和 DPO 的技术在微调的同时保留模型原有的知识和能力这有点像我们人类学习说话通过不断模仿和练习慢慢掌握自然流畅的表达方式那效果怎么样呢
经过微调的模型确实在对话的自然度和情感表达上都有显著提升人类评估者也认为微调后的模型比之前的模型更像人太棒了这项研究如果能应用到实际的聊天机器人中以后和 AI 聊天也会变得更加有趣
那除了这些最近还有什么有趣的进展吗还有一篇论文对 GAN 也就是生成对抗网络进行了现代化改造之前大家可能觉得 GAN 已经过时了但这篇论文证明 GAN 通过改进损失函数和网络结构仍然可以和目前最先进的生成模型相媲美看来 AI 领域的竞争非常激烈没有谁可以永远领先那
那这篇论文对 Gay 真做了哪些改进呢他们提出了一个全新的政策化相对论跟损失函数从数学上保证了模型的收敛性并且使用更现代化的网络结构代替了之前过时的架构结果表明新的该模型不仅性能更好而且更简洁
这颠覆了之前大家认为丹娜很难训练的看法这真是太有意思了丹娜就像一个老牌选手通过自我提升重新回到了竞争舞台那最后我们再来聊聊强化学习吧最近在这个领域有什么新的突破吗最近有一篇论文提出了一个名为 Time Art 的
听起来有点抽象,可以简单解释一下吗?
可以这么理解,以前的强化学习框架就像一个拼图游戏需要把各个步骤拆开,然后逐个进行优化,而 Time2L 就像一个魔方可以整体进行优化,它能够自动管理内存并进行更高效的并行计算,使得训练速度大大提升内存占用也显著降低,真是太厉害了。
感觉 TimeR 就像给强化学习装上了一个涡轮增压发动机这些研究都太厉害了每一个都充满了创新和惊喜是的 这些研究表明 AI 领域的发展速度远超我们的想象我们不仅在追求更强大的模型也在追求更高效 更智能 更人性化的 AI 好的 感谢小 T 今天的分享也感谢各位听众朋友的收听我们下期再见下期见 拜拜