Deep Dive
Shownotes Transcript
大家好 欢迎收听新一期的太快报 我是主持人小爱大家好 我是主持人小 T 很高兴又和大家见面了小 T 最近 AI 领域又有哪些新奇的研究进展呢最近的 AI 研究真是百花齐放今天我们精选了五篇论文涵盖了语言理解 计算机视觉和脑科学等多个领域内容非常精彩听起来就让人期待 那我们赶紧开始吧
好的,首先我们来看第一篇论文,它关注的是如何更好的训练大型语言模型。论文题目是指令微调与预训练的对齐。指令微调听起来有点专业,能通俗地解释一下吗?没问题,你可以把大型语言模型想象成一个知识渊博的大学生。预训练就是让这个大学生广泛涉猎各种知识,而指令微调就是针对特定任务给他划重点,让他更擅长回答特定类型的问题。明白了。
那这篇论文是想解决什么问题呢?这篇论文指出,现有的指令微调数据集往往过于狭窄,就像只给大学生划了几本参考书。这导致他虽然擅长回答参考书上的问题,但面对其他类型的问题就显得不够灵活。这篇论文的核心就是想解决这个问题,让模型在微调后也能保持更广泛的知识和能力。那他们是怎么做的呢?
他们提出了一种叫做 AITP 的方法,这个方法很聪明,它会先分析预训练数据和微调数据集之间的差异,找出微调数据没有覆盖到的知识盲区,然后从预训练数据中选取这些盲区对应的文本,再把这些文本改写成高质量的指令和答案,相当于给大学生补齐了知识短板。
听起来像一个查漏补缺的过程那效果怎么样呢效果相当不错实验表明 AITP 方法可以用少量但高质量的数据显著提升模型的性能这告诉我们训练 AI 模型不是数据越多越好更重要的是数据越有效越好这个发现很有意思
那除了语言模型 AI 在图像和视频方面有什么新的进展呢接下来这篇论文正好与此相关这篇论文的名字是《视觉语言模型无法理解否定句》
否定句?难道 AI 还会搞不懂不这个词吗?你说的没错,这篇论文指出,现在的视觉语言模型,比如能看图说话的模型,在理解否定句方面存在很大的困难。比如给模型看一张有猫的图片,它能正确描述这是一只猫,但如果给它看一张没有猫的图片,告诉它这里没有猫,它可能还是会认为图片里有猫。
这听起来有点不可思议那这会带来什么问题呢问题还挺大的比如说在医疗影像分析中如果模型无法正确理解没有肿瘤这样的否定信息就可能会误诊这篇论文设计了一个名为 Negbench 的基准测试专门评估模型对否定剧的理解能力结果显示现在的模型在这方面表现很差那他们是怎么解决这个问题的呢
他们采用了一种数据驱动的方法真成了大量的包含否定描述的图像和文本数据然后用这些数据来微调模型结果发现这种方法能显出提升模型理解否定制的能力看来即使是不这个简单的词对 AI 来说也是一个挑战
那除了理解语言和图像 AI 在生成内容方面有什么新进展吗当然有第三篇论文探讨了如何改进检索增强生成也就是 RAG 技术 RAG 这个听起来又有点陌生了你可以把 RAG 想象成一个外脑当
那这篇论文提出了什么新的改进方法呢?这篇论文对 RAG 系统的各个环节进行了深入研究,提出了很多有意思的发现,比如他们发现并不是知识库越大越好,而是知识库越大越好,
也不是检索到的文档越多越好关键在于检索的内容是否真正相关他们还提出了一种新的焦点模式检索策略指检索最相关的句子而不是整个文档从而提高了生成答案的准确性这就像考试的时候不是把整本书都背下来而是要抓住重点
是的,他们还提出了一种叫做对比上下文学习的方法通过对比正确和错误的例子来帮助模型更好的理解信息这些改进方法都显著提升了 RAG 系统的性能看来 AI 生成内容的质量不仅取决于模型本身也取决于我们如何引导它那接下来我们看看 AI 在自动化方面有什么进展
接下来这篇论文介绍了 Letter Reveal 一个利用大型语言模型来自动化系统综述的框架系统综述这又是什么系统综述是科研人员在某个领域进行研究时需要查阅和整理大量文献的一个过程通常非常耗时和繁琐这篇论文提出的 Letter Reveal 框架通过利用 AI 可以自动完成文献筛选
数据提取等工作大大提高了科研效率这真是科研人员的福音这个框架是怎么工作的呢它使用了多智能体系统你可以把它想象成一个团队每个智能体负责不同的任务比如有的负责筛选文献标题和摘要有的负责提取数据有的负责评估相关性这些智能体系统工作最终完成整个系统综述流程听起来很高效
那最后我们来聊聊最后一篇论文它好像跟脑科学有关是的这篇论文的题目是用 Transformer 预测人脑状态这个听起来更炫酷了这篇论文使用 Transformer 模型来分析人脑的 FMRI 数据并尝试预测未来的脑状态 FMRI 是什么 FMRI 是一种可以观察大脑活动的成像技术
这篇论文尝试利用过去的脑活动数据来预测未来的脑活动状态
这就像天气预报一样预测大脑在未来几秒钟内的状态那它们预测的结果准确吗实验表明它们的模型可以在短时间内准确预测脑状态这对于研究大脑功能和开发新的脑机接口技术都有重要的意义这太神奇了没想到 AI 竟然能预测我们的大脑活动是 AI 的发展真是日新月异它正在不断地拓展我们的认知边界今天真是收获满满
听完这五篇论文感觉 AI 的应用潜力真是无限感谢小 T 的精彩讲解不客气也谢谢大家收听本期的太快报我们下期再见下期见拜拜