AI前沿：从模型嫁接到遗忘之谜
07:18 Share

大家好 欢迎大家收听太快报 我是小爱大家好 我是小 T 很高兴又见面了我们先聊聊第一篇研究吧这篇论文提出了一种叫嫁接的方法听起来就像原意里的嫁接技术能不能给我们解释一下这是什么意思

确实很有意思这个嫁接不是种树而是只对已经训练好的 AI 模型进行改造想象一下我们有一个功能很强大的 AI 模型但它的结构可能不够高效信任性模型又太费时间和资源这时候嫁接就像是给模型换零件不用从头开始而是直接在线模型上替换或调整某些组件比如把复杂的功能模块换成更轻量的高效模块听起来像是修车换零件

大致分兩步第一步是激活蒸餾就是讓新換上的零件先學習模仿原來零件的輸出行為確保它不會一下子把模型搞亂第二步是輕量微調用少量數據對整個模型做一些調整讓新舊零件更好的融合

研究中他们用这种方法改造了一种叫扩散 Transformer 的模型,效果非常好比如他们把一些耗资源的注意力机制换成了更高效的局部机制最终生成图像的质量几乎没下降,但计算成本却大幅降低仅用了不到原来 2%的资源这真是省时省力,那这种方法有没有什么局限性呢?

当然有,目前这个方法主要在特定类型的模型上测试过比如用于图像生成的扩散模型如果换到其他领域比如语言处理,效果还不确定另外这种嫁接依赖于一个已经训练好的高质量模型如果基础模型不够好,结果可能也不理想

但无论如何,这种思路为 AI 设计提供了一个低成本的创新路径,未来可能成为模型优化的新趋势。确实,这种站在巨人肩膀上的创新方式很吸引人,希望未来能看到更多领域用上嫁接技术。接下来我们聊聊第二项研究关于一个叫 Math&Net 的新模型,这个模型是用来处理长文本的吗?它有什么特别之处?

是的,MathNet 是一种专门为序列建模设计的新模型,简单来说就是处理像文本这样一连串数据的任务。传统模型在处理长文本时,要么计算量巨大,要么容易忘掉前面的内容。MathNet 的特别之处在于,它在处理每一段文本时都会动态调整计算方式,确保尽可能准确地理解上下文。

比如它会根据内容的复杂程度决定花多少精力去分析复杂的地方多算几步,简单的就少花点力气这听起来像是 AI 也有了专注力分配那它效果如何呢?效果很不错在语言建模任务中 Mesonet 的表现可以媲美甚至超过一些传统的大模型尤其是在处理文本开头部分时表现突出但有个有趣的发现虽然它整体表现很好

但在需要理解整个长文本的全局信息时,还是不如传统模型这说明即便是高效的模型,也可能有自己的盲区也就是说他更擅长局部理解,但全局把握还有提升空间对,确实是这样这也给我们提了个醒,AI 模型的设计需要根据具体任务来平衡效率和能力如果未来能结合全局和局部的优势 Metanet

会在更多场景中大方一彩。期待看到这样的进步。毕竟长文本处理在聊天机器人翻译等领域太重要了。第三项研究是关于对竖线性注意力的听起来有点复杂,能不能用简单的方式解释一下。

没问题,注意力机制是 AI 模型理解数据的重要方式,比如在翻译时决定哪些词更重要。传统方法,要么效率高,但记忆能力差,要么记忆好,但计算量大的吓人。这个对数线性注意力是一种中间方案,它让模型的记忆容量随着数据长度稍微增长。

但增长的很慢计算成本也控制的不错打个比方传统模型要么是记不住东西的小本子要么是记太多东西的大百科全书这个新方法就像一个会动态扩容的笔记本既能多记点又不至于太重这听起来很聪明那它的效果如何呢

效果挺有潜力在处理长文本的任务中这种方法比传统高效模型表现更好尤其是在需要记住较远内容的时候比如在语言建模中它能更好的利用长上下文减少理解错误不过它在实现上比较复杂和最顶尖的传统模型比还有差距但这种中间道路的思路可能会启发未来的模型设计确实找到效率和能力的平衡点对 AI 的实际应用太关键了

希望这种方法能进一步优化第四项研究是关于 AI 模型扩展规则的什么是扩展规则为什么需要重新定义扩展规则是指当我们有更多计算资源时如何决定是用更大的模型还是让模型生成更多内容传统观念认为小模型加上更多尝试就能媲美大模型因为计算量是关键

但这项研究发现这种想法忽略了内存成本尤其是在处理长文本时内存访问的开销可能比计算本身还大他们提出了一个新规则叫 Kinetics 建议先把资源用来把模型规模提升到一定程度再用多余资源去生成更多内容这听起来像是先买个大点的房子再考虑多摆几件家具

更重要的是他们还发现通过减少内存开销比如用吸收注意力机制可以大幅提高效率实验中这种方法让模型在同样的资源下生成更多内容解决问题的准确率也提升了高达

60 个百分点这告诉我们 AI 的性能瓶颈不只是计算力内存管理也很关键这对未来 AI 设计有很大的启发是不是意味着我们需要更关注硬件和算法的协同优化完全正确未来的 AI 发展可能需要在模型策略和硬件之间找到最佳配合点而不是单纯追求更大的模型或更多计算最后一项研究有点出乎意料说是 AI 重放旧数据可能会加剧遗忘这是什么意思

这下研究挑战了一个常见观念,就是在 AI 持续学习新任务时通过重放旧数据可以避免遗忘之前学的东西但研究发现在某些情况下重放不仅没用,反而会让 AI 忘得更多他们用理论证明和实验验证了这一点,比如如果重放的数据选择不当或者新旧任务之间有冲突

重放可能会干扰 AI 对旧知识的记忆这真是反直觉那有没有办法避免这种越学越旺的情况呢研究给了一些初步条件比如如果任务之间差异很大重放就可能不会有负面效果但具体怎么设计更好的重放策略还需要更多探索这提醒我们 AI 的学习机制和人类很不一样简单的复习策略可能适得其反需要更精细的设计

确实 AI 的记忆其实比我们想象的复杂多了这也让我们对 AI 的学习能力有了更深的思考好今天的内容真是丰富多彩感谢大家收听太快报我们下期再见下期见拜拜