AI前沿：xLSTM因果模型，扩散语言模型和不平衡数据学习框架
13:25 Share

大家好,欢迎收听泰快报,我是小爱,每天带你速览最新鲜的 AI 科技动态。大家好,我是小 T,很高兴和大家一起探索 AI 泰前沿。小 T,我看到今天的论文列表,感觉信息量好大。

扩散模型经验贝耶斯听起来就很高深别担心今天我们就用大白话把这些看似复杂的概念变成咱们普通人也能听懂的 AI 故事这次我们精选了几篇来自不同研究领域的论文保证有料有趣听完绝对让你感觉耳目一新听起来不错那我们先从哪一篇开始呢咱们

咱们先聊到第一篇题目是 Exploring Neurogranger Causality with Exa-STMless Unveiling Temporal Dependencies in Complex Data 听名字就感觉很硬核对吧是的感觉像是侦探片的名字格安杰因果关系这是啥意思

格兰杰因果关系这个概念其实是用来分析时间序列数据的你可以想象一下我们要预测股票价格或者天气变化这些数据都是随着时间变化的而且往往互相影响格兰杰因果关系就是用数学方法来判断两个事情是不是有这种你影响我的关系比如说如果我说今天的气温升高格兰杰导致冰淇淋销量增加意思就是说气温升高可以用来预测冰淇淋销量增加

他们之间存在一种时间上的因果联系哦 我明白了那这个跟 AI 有什么关系呢关系可大了在很多领域比如金融分析气象预测甚至疾病传播研究我们都需要搞清楚这种复杂的因果关系才能做出更准确的预测和决策

传统的方法在处理复杂数据时就有点力不从心了因为真实世界的数据往往是非线性的而且存在长期的依赖关系所以这篇论文就提出了一种新的神经网络模型叫做 GCXLSTM 想用 AI 来更有效地挖掘这些隐藏在复杂时间序列数据中的因果关系 GCXLSTM 听起来好厉害的样子

它是怎么做的呢?这个模型的厉害之处在于它结合了两种武器第一种叫 XLSTM 你可以把它看作是 LSTM 的升级版 LSTM 本身就是一种很擅长处理时间序列数据的神经网络像我们平时用的语音助手背后就用到了类似的技术

而 XL-STOM 就像是超级升级版更擅长处理长时间的记忆和复杂的模式第二种武器叫做动态 LASSO 惩罚这就像给模型加了一个吸收性过滤器吸收性过滤器听起来更抽象了别急 你可以想象一下侦探在找线索如果线索太多太杂就容易迷失方向动态 LASSO 惩罚就像是帮侦探自动过滤掉不重要的线索

只留下最关键的这样就能更快更准的找到真凶也就是真正的因果关系这种方法厉害的地方在于它不是死板的过滤而是动态的会根据情况自动调整过滤强度更灵活更有效我好像有点明白了所以 GCX-LSTM 就是用更强大的神经网络 XLSTM 加上智能的线索过滤器来更准确的找到复杂数据里的因果关系

论文的作者们在好几个不同的数据集上做了实验包括模拟的复杂系统真实世界的气温数据甚至人体运动数据结果表明 GCXSTM 在挖掘因果关系方面比传统方法更厉害尤其是在数据比较复杂和混乱的情况下更为难以解决

哇,听起来真的很有用,感觉以后在很多领域都能派上用场。是,这项研究为我们理解复杂系统打开了一扇新的窗户。

好,介绍完侦探模型 GCEXLSTM,我们再来看看第二篇论文。题目是 Large Language Diffusion Models,这篇论文的主题就更热门了,是关于大型语言模型的。

大型语言模型是不是像 ChaiGBT 那样的?没错,现在的大语言模型像 ChaiGBT, Gemini 这些基本上都是基于一种叫做自回归模型的架构你可以简单理解为他们像是续写故事一样一个字一个字往后生成内容但这篇论文就另辟蹊径探索了一种新的方向叫做扩散模型

扩散模型这个词听起来感觉跟图像生成更相关像之前很火的 AI 绘画好像就用到了扩散模型你很敏锐扩散模型最初确实在图像生成领域取得了巨大的成功它的原理有点像逆向污染先给图像加噪让它慢慢变成噪音然后再训练模型学习如何从噪音中一步步还原出清晰的图像这篇论文的创新之处在于他们把扩散模型应用到了文本生成上

并且做出了一个超大规模的语言模型叫做 LADR

参数量达到了 80 亿 80 亿参数听起来就很厉害那拉达跟传统的自回归模型相比有什么优势呢拉达的一个重要突破是它证明了构建强大的语言模型不一定非得走自回归这条路扩散模型提供了一种新的可能性而且在某些方面扩散模型甚至展现出了超越传统模型的潜力比如论文中提到拉达在逆向推理方面表现出色逆向推理这是什么意思

你可以理解为反向思考的能力举个例子如果我问你猫喜欢吃什么你很容易回答鱼但如果我反过来问谁喜欢吃鱼你可能需要稍微思考一下才能想到猫对于传统的自回归模型来说它们更擅长正向生成逆向思考就比较吃力容易出现逆向推理诅咒的问题而拉达基于扩散模型在处理这种双向依赖的问题时就更有优势

论文中就展示了拉达在逆向诗歌补全任务中甚至超越了 GPT-4O 这样的顶尖模型哇 扩散模型竟然这么厉害感觉语言模型的未来又多了一种可能性是拉达的出现打破了我们对语言模型的固有认知也让我们看到 AI 的发展道路是多元的充满惊喜的好 聊完了新颖的扩散语言模型我们

接下来看看第三篇论文题目是 Solving Empirical Bias via Transformers 这篇论文更脑洞大开竟然用 Transformer 来解决经典的统计学问题 Transformer 不是通常用在自然语言处理像机器翻译文本生成这些方面吗怎么又跟统计学扯上关系了

這就是這篇論文有趣的地方,作者們發現 Transformer 不僅在處理文本數據方面很強大,在解決一些經典的統計學問題時,也出乎意料的有效。他們研究的是一個叫做經驗貝葉斯的統計問題,這個概念聽起來有點專業,你可以簡單理解為,當我們對某些事情的了解不完全,只能根據經驗和數據來推斷時,就會用到經驗貝葉斯方法。

听起来还是有点抽象能举个例子吗当然比如说你想预测一个棒球运动员在未来比赛中的击球率影响击球率的因素有很多比如运动员的实力状态对手等等我们不可能完全掌握所有信息只能根据他过去一段时间的比赛数据以及一些经验来估计

这就是经验,贝斯的用武之地传统的方法解决这类问题通常比较复杂,计算量也很大但这篇论文的作者们发现用 Transformer 模型来做竟然又快又准甚至比一些经典的统计学算法还要好 Transformer 竟然这么万能,感觉 AI 真是无所不能

Transformer 的强大之处确实超乎想象这篇论文也为我们打开了新的思路也许我们可以用 AI 的方法来解决更多传统的科学问题加速科学研究的进程而且作者们还用一种叫做线性探针的技术尝试理解 Transformer 模型是如何学习解决经验贝叶斯问题的这对于揭开深度学习模型的黑箱也非常有意义

听起来好有意思那接下来的第四篇论文呢第四篇论文的题目是 Solvable Dynamics of Self-Supervised Word Embeddings and the Emergence of Analogies of Animation 这篇论文研究的是自监督词嵌入以及类比推理能力的涌现自监督词嵌入类比推理又开始有点晕了

没关系我们慢慢来词嵌入你可以理解为把词语变成计算机能理解的向量也就是一串数字这样计算机就能通过计算向量之间的距离来判断词语之间的相似度字监督学习是一种不需要人工标注数据的学习方法模型自己从大量文本数据中学习词语的含义

类比推理就是我们常说的举一反三的能力比如我们知道国王对国家就像爸爸对家庭这就是一种类比推理这次我理解了那这篇论文是研究什么呢这篇论文的作者们想用一种更简单更可解释的模型来研究词嵌入是如何学习的

以及类比推理能力是如何产生的他们设计了一种叫做 QWM 的模型这个模型非常简洁简洁到什么程度呢简洁到我们可以用数学公式把模型的训练过程和最终结果都解出来哇 解出来 听起来好神奇是 这在复杂的深度学习领域是非常难得的

通过解析 QWA 的模型作者们发现词嵌入的学习过程是有规律的模型会循序渐进的学习不同的语义特征更重要的是他们还发现当模型达到一定规模时就会涌现出类比推理的能力

而且他们甚至可以用理论公式来预测模型何时会掌握这种能力太酷了感觉这篇论文就像是在解密 AI 的学习密码没错这项研究让我们对 AI 的学习机制有了更深入的理解也为未来设计更智能更可解释的 AI 模型提供了重要的理论基础

最后我们来看今天的第五篇论文,题目是 Balancing the Scales, a Theoretical and Algorithmic Framework for Learning from Imbalanced Data。这篇论文关注的是不平衡数据学习的问题,不平衡数据是指数据量不平均吗?是的,在现实世界中很多数据集都存在类别不平衡的问题,比如在疾病诊断中,健康人的样本可能远远多于患病者的样本。

在电商网站的交易数据中绝大部分是正常交易欺诈交易只占极少数如果直接用这些不平衡的数据来训练模型模型往往会偏袒多数类别而忽略少数类别导致对少数类别的识别效果很差

这确实是个问题那这篇论文提出了什么解决方案呢这篇论文从理论和算法两个层面系统地研究了不平衡数据学习的问题作者们首先指出现有的一些常用方法比如种采样代价敏感学习等虽然有效但缺乏理论基础甚至可能存在一些理论上的缺陷

比如他们就证明了代价敏感学习方法在某些情况下是不符合贝叶斯一致性的贝叶斯一致性这又是什么概念你可以简单理解为一个好的模型在数据量足够大的时候应该能够收敛到最优解也就是贝叶斯最优解如果一个方法不具备贝叶斯一致性就意味着它即使在数据量很大的情况下也可能无法找到真正的最优解

这篇论文的作者们为了解决这个问题提出了一个新的理论框架并设计了一种新的损失函数叫做类不平衡边际损失基于这个理论和损失函数他们还开发了一种新的算法叫做 IMXIMX 算法听起来很厉害的样子 IMX 算法的优势在于它不仅有坚实的理论基础而且在实际应用中也表现出色

作者们在多个图像数据集上做了实验,结果表明 IMAX 算法在不平衡数据上的分类性能明显优于现有的其他方法。

这项研究为我们更好的处理不平衡数据问题构建更可靠的 AI 系统,提供了强有力的理论和技术支持。太棒了,感觉今天听了这么多泰前研研究真是收获满满,从揭示复杂因果关系的 GCX LSTM 到挑战传统语言模型架构的扩散模型 LADA,

再到用 Transformer 解决经典统计难题以及揭示词嵌入奥秘和解决数据不平衡问题的研究每一项都让我感觉 AI 的发展真是日新月异充满活力是今天的这几篇论文只是 AI 领域众多研究成果中的冰山一角 AI 技术正在以前所谓有的速度发展不断突破我们的想象边界希望今天的太快报能让你对 AI 的最新进展有更清晰的认识

也激发你对 AI 探索的兴趣肯定的感谢今天深入浅出的解读也感谢大家的收听如果你对今天的节目有什么想法或建议欢迎在评论区留言我们下期太快报再见下期见拜拜