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2025-08-22 08:24 点击次数:113
论如安在手艺圈争论中一句话噎到对方:赢钱的游戏软件
哥们,是我创造了第一个大说话模子。
发言者 Jeremy Howard 为澳大利亚昆士兰大学名誉解释、曾任 Kaggle 独创总裁和首席科学家,现 answer.ai 与 fast.ai 独创东谈主,。
事情的缘由是有东谈主质疑他最近的款式 llms.txt 在匡助大模子爬取互联网信息上并没太大作用,从而激励了这段争论,飞速引起世东谈主围不雅。
闻讯而来的"赛博考古学家们"一番验证之后,发现第一个大说话模子这个说法还真有理有据:
2018 岁首,Jeremy Howard 发表的论文 ULMFiT,使用非监督预教育 - 微调范式达到那时 NLP 领域的 SOTA。
以致 GPT-1 的一作 Alec Radford,在发表 GPT-1 时也公开承认过 ULMFiT 是灵感开首之一。
有东谈主搬出综述论文,指出从"遗传学"视角看,ULMFiT 是整个当代大模子"终末的共同先人"。
还有功德者软件工程师 Jonathon Belotti,稀奇写了一篇完竣验证《谁才是第一个大说话模子》
最初来先容一下 ULMFiT 这篇论文,入选 ACL 2018:
提议有用移动学习表率,可愚弄于 NLP 领域的任何任务,并先容了微调说话模子的关节手艺,在六个文天职类任务上的阐发昭彰优于那时的 SOTA 表率,在大多数数据集上将诞妄率缩短了 18-24%。此外,仅使用 100 个带标签的示例,它的性能就与在 100 倍以上数据上从新初始教育的模子性能相当。
那么 ULMFit 算不算第一个大说话模子呢?Jonathon Belotti 验证效力这么的念念路:
最初找一个各人都公认细目算大说话模子的恶果,GPT-1 细目适当这个尺度。
再从 GPT-1 和后续 GPT-2、GPT-3 中提真金不怕火一个模子成为成为大说话模子的尺度:
最初如果一个说话模子,左证输入意象东谈主类书面说话的构成部分,不一定是单词,而是 token
中枢表率是自监督教育,数据集是未象征的文本,与此前特定于任务的数据集有很大不同
模子的步履是意象下一个 token
能适当新的任务:不需要架构修改,就有 few-shot 以致 one-shot 智商
通用性:不错先进的性能实践多样文本任务,包括分类、问答、理会等
接下来分析 GPT-1 援用的几个进击模子:原版 Transformer,CoVe,ELMo 和 ULMFiT。
Transformer 天然是当代主流大模子的架构基础,但原版只用于机器翻译任务,还不够通用。同期非 Transformer 架构如 LSTM、Mamba 以致 Diffusion 也可被视作大型说话模子。
CoVE 提议了语境化词向量,是移动学习领域的一项进击翻新,但它通过监督学习教育(英语翻译德语)创建向量,不适当自监督学习的要求。
ELMo 使用了自监督预教育和监督微调范式,但在 few-shot 智商上还差点意旨敬爱。
总之在作家 Jonathon Belotti 看来,CoVE 和 ELMo 都还没达到大说话模子的门槛。
终末再来看 ULMFiT,其名字代表在文天职类任务微调的通用说话模子(Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification)。
它是一个在 WikiText 数据上自监督教育的 LSTM 模子,粗略以低本钱适当新任务,无需更正架构即可实践浩繁文天职类任务,且达到那时的 SOTA 性能。
与 GPT-1 比拟,只差在微调不够肤浅,以及愚弄任务的广度。
GPT-1 论文原文中,也指出"最接近咱们责任的"即是 ULMFiT 与谷歌的半监督序列学习(Semi-supervised Sequence Learning)了。
GPT-1 论文还宣称,把 LSTM 换成 Transformer 后能拓展预教育模子的意象智商,比 ULMFit 任务适当性更高。
验证者 Jonathon Belotti 终末追念到:
成为第一进击么?我觉得有少许进击。软件行业和学术界尊重其独创东谈主,咱们都是开源社区中构建开采智域文化(homesteads the noosphere)的一部分。
而 Jeremy Howard 本东谈主对此的后续报告是咱们创造了第一个"通用说话模子",但后续论文莫得沿用,反而创造了"大型说话模子"这个新术语。
苹果工程师 Nathan Lawrence 觉得,天然今天各人对谁是第一个 LLM 可能存在争议,但最终各人都会把 ULMFiT 视为一个滚动点。
那时即使我这么的怀疑论者,也快初始雄厚到大范围通用教育将成为 NLP 的夙昔。
也有东谈主建议 Jeremy Howard 以后说 ULMFit 是第一个"通用预教育模子"。
"我发明了 ChatGPT 中的 GP ",这句话提及来也很酷,少许也不夸张。
ULMFit
https://arxiv.org/abs/1801.06146
GPT-1
https://cdn.openai.com/research-covers/language-unsupervised/language_understanding_paper.pdf
参考连合:
[ 1 ] https://x.com/jeremyphoward/status/1905763446840607164
[ 2 ] https://thundergolfer.com/blog/the-first-llm
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