ChatGPT之後 标貝科技關于如何為預訓練大語言模型提供終身學習語料的探索

　　近日,在火爆全球的AI聊天機器人ChatGPT上線四個月後,OpenAI又發布了ChatGPT-4。從OpenAI的官網可以了解到,與上一個版本相比,GPT-4 擁有了更廣的知識面和更強的解決問題能力,在創意、視覺輸入和長内容上都有更好的表現。GPT-4是一個超大的多模态模型,實現了從文本理解到圖像理解的飛躍式提升:包括強大的識圖能力;文字輸入限制從不足萬字提升至 2.5 萬字;回答準确性顯著提高;輸出層面能夠生成歌詞、創意文本,實現風格的多樣性變化。

　　OpenAI的創始人Sam Altman甚至介紹:這是我們迄今為止功能最強大的模型!

　　大規模預訓練語言模型的定義

　　大規模預訓練語言模型(Large Language Model,LLM)是指一種深度學習模型,它可以學習大量的語言知識,并能夠生成自然流暢的語言文本。這些模型通常基于Transformer深度學習模型,使用海量語料進行預訓練,然後通過微調等技術進行進一步任務适配。目前,的大模型參數量過千億,已經被觀察到有能力湧現的情況——即不需要微調,就可以快速在上下文中學習,完成多類任務。

　　ChatGPT正是基于Transformer模型的大規模預訓練語言模型,通過在人工标注和反饋的大規模數據上進行學習,使模型能夠更好地理解人類的問題,通過自然流暢的語言文本,給出相應的回複。

　　大模型的背後訓練語料

　　預訓練語料的選擇對于模型的最終質感有着重要的影響。當前,訓練LLM所需的語料庫通常來自于互聯網上公開可用的數據文本、網頁文本和源代碼文本等。如Wikipedia、Common Crawl等。雖然這些語料庫規模龐大,但其中可能會存在重複、過時、錯誤的信息,可能會對LLM的訓練和應用産生負面影響。

　　因此,語料的去重和提純至關重要。為了确保模型訓練的質量和效果,在構建大型語言模型的語料庫時,開發者往往需要經過多個步驟的處理才能得到可用的語料。

　　據統計,從GPT進化到GPT-3,預訓練數據量從5GB增加到45TB。在訓練GPT 3.5的過程中,為了保證語料的質量和多樣性,OpenAI使用了多種技術和方法來清理和篩選語料。

　　首先,OpenAI通過爬蟲程序定期從互聯網上收集文本數據,并使用機器學習技術自動清洗和處理這些數據。其次,OpenAI針對不同的應用場景選擇不同類型的語料,以确保語料庫的多樣性和覆蓋面。此外,除了從互聯網上收集語料和使用特殊的數據集,OpenAI還使用了對抗式訓練技術來增強模型的穩健性和魯棒性。

　　大語言模型的終身學習

　　随着人們對大語言模型的依賴越來越深,大模型的終身學習問題變得越來越重要。終身學習也叫做增量學習,指的是快速為大語言模型添加新的知識的過程。

　　通常來說,大語言模型的訓練都是以數月或者數周為周期進行,由于使用的語料數量非常大,提前清洗的工序也需要占用一定的時間,每個模型成型的時候,最近幾個月的數據都不會被訓練進去。例如,初代chatGPT并不知道我國的疫情管控措施放開了。

　　在訓練過程中,新的數據需要與舊的數據進行交互,但是由于模型已經被訓練得非常複雜,新數據的引入可能會對已有的知識造成幹擾,從而導緻模型的性能下降。

　　此外,增量學習還需要考慮如何避免過拟合、如何有效利用新數據等問題。為大語言模型提供新知識的方法,通常是收集到新的語料,并且高效地調整模型中極少量的參數,在不引起副作用的情況下讓模型學到新的知識。這類微調方法目前已經有幾種效果不錯的嘗試,包括loRA、A-gen等。但是新語料的快速清洗和發布則沒有看到成型的解決方案。

　　标貝科技緻力于為預訓練大語言模型提供終身學習語料

　　如何為大規模預訓練語言模型提供的、多樣化高質量語料,并将其清洗、篩選、評估成為行業面臨的一大挑戰。作為行業的AI數據解決方案提供商,标貝科技做好數據服務技術創新的同時,也始終在積極探索如何滿足大規模預訓練語言模型的需求,有效提高語料庫的質量和多樣性,增加數據使用的價值。

　　首先,我們可以引入學習價值評估的模型,對語料進行自動化的篩選和評估。這些模型可以基于非監督學習的方法,從每天新爬取的語料庫中挖掘出高質量、有用的語料,并對其進行标注和評分。例如,使用主題模型和情感分析技術來評估語料的相關性和情感色彩,從而确定哪些語料最适合用于預訓練模型的更新。此外,還可以引入謠言檢測等機制,每天将檢測到的新的謠言從曆史數據中删除,以确保語料庫的準确性和可靠性。

　　其次,利用的自然語言處理技術和機器學習技術來獲取更新的語料。例如,使用的爬蟲技術和自動化工具來從互聯網上獲取的新聞和熱門表達方式,并使用自然語言處理技術來将其清洗和轉換成适合于預訓練模型的格式。此外,還可以利用機器學習技術來自動标注和分類語料,從而提高語料庫的多樣性和覆蓋範圍。

　　最後,将的語料庫與其他數據集進行整合,以獲得更全面和多樣化的語料。例如,将維基百科、Common Crawl等公共數據集與自己的語料庫進行整合,并使用聚類分析和文本挖掘技術來發現新的語料和知識。此外,還可以利用人工智能技術和專業知識來對語料庫進行領域劃分和分類,以滿足不同行業和領域的需求。

　　總之,ChatGPT的成功,也代表着AI應用從以專用小模型訓練階段為主跨越到以通用大模型預訓練為主階段,面對上百億、萬億規模的訓練參數,對算力、數據、算法均提出了更高的要求。标貝科技作為AI數據服務領域代表品牌,始終緻力于以先進的技術和數據服務滿足前沿部署需求。未來,我們也将持續布局,加碼研發投入,攜手國内外上下遊合作夥伴,共同為預訓練大語言模型提供學習價值更高的語料,助力AI産業騰飛。