谷歌引继码怎么生成(网页代码查看器)

水木番 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

继BERT之后，谷歌在NLP模型上又有大动作！

在今天的谷歌I/O大会上，一口气发布了2个新模型：

LaMDA 和 MUM ，均基于Transformer架构。

LaMDA （对话应用程序的语言模型），相比BERT的最大优势，是可以 自然对话 。

谷歌的首席执行官 桑达尔·皮猜(Sundar Pichai) 强调：

专为对话应用而构建的LaMDA模型是 开放域 的，目的是面对任何话题都能进行交流。不必重新训练模型即可进行其他领域的对话，这一点非常重要。

而 MUM （多任务统一模型），它的特色是 多模态 ，用谷歌的话就是“比BERT强了1000倍”。

那么，新出炉的两款新语言模型，到底有多强悍？

一起来感受一下。

自然对话是开放式的，可以从一个特定话题开始，到完全不同的话题结束。

就好像：

开头可能与朋友聊的是天气，慢慢聊到这两天大风和下雨会搞乱发型，最后两个人还会乐呵呵地聊起了在村口那家理发店的“托尼老师”剪出的创意发型。

这种曲折的对话总是让聊天机器人犯难，因为机器人通常只能先预设一个比较窄的聊天主题。

但是现在LaMDA就可以做到自由切换主题，解锁了更自然的方式和人进行对话。

在I/O大会的简短演示中，Google展示了LaMDA的实际效果。

其中一大亮点是LaMDA可以“角色扮演”。

例如，有些学生想了解更多有关太空的知识，他们想问LaMDA关于冥王星的问题，LaMDA将会以冥王星的身份进行回答，让学习一下子变得生动有趣了很多。

开聊后，LaMDA显得非常自如，还回答说：

如果要来旅游记得穿得暖和点，因为我这里特别冷。

当被问到“你还希望大家了解你的哪一面”，

它这样回答：

我希望人们知道我不仅仅是一个随机的冰球，我实际上是一个美丽的星球。

对于“有没有人访问过冥王星”的问题，LaMDA也能答出准确的事实。

其实，LaMDA对冥王星在内的数百万个主题都相当了解。

它给人的感觉好像在和一个知识渊博的朋友聊天，虽然聊着聊着不知道跑到哪个话题了，但它总能给你丰富而合理的回答。

实际上，LaMDA的对话技巧已经发展很多年了。

与包括BERT和GPT-3在内的许多最新语言模型一样，它也是基于Transformer架构。

Transformer是Google在2017年发明并开源的神经网络体系架构，它可以读取许多单词或句子来训练模型。

它可以充分理清楚这些词相互之间如何关联，并且预测它认为接下来会出现的词。

LaMDA明显接受了更多在对话方面的训练，在开放式对话方面效果奇佳。

皮猜这样评价LaMDA：

LaMDA在公平性，准确性，安全性和隐私性方面都已经达到了非常高的标准。

目前，虽然LaMDA还没有出现在任何产品中，但谷歌正在继续研究这项技术，最终会将其用于Assistant，Search和Workspace等产品中。

LaMDA是自然对话中的一大进步，但仅适用于文字方面。

当人们彼此交流时，他们会同时使用图片，文本，音频和视频等进行交流。

因此，谷歌今天还发布了他们的MUM模型。

它是一种多语言多模态模型，可以通过执行多任务，解锁各类信息。

Google高级副总裁 Prabhakar Raghavan 说：

MUM可以一次接受超过75种语言的数据，可以让模型跨语言获得知识，它可以同时理解各种形式的信息，包括文本，图像和视频。

MUM会在不同语言资源里并找到最相关的结果，最终通过用户偏好的语言呈现。

当问它：

“我已经成功登上了亚当斯山，我想在明年秋天去爬富士山，应该做些什么准备？”

由于具有多模态功能，MUM 可以通过用户提供的照片、视频、路线图等信息，针对富士山和亚当斯山的季节、地质等差异，提出最合理的攀登路线、时间和装备建议，比如建议提问者带一件防水外套等。

MUM还会特别贴心地给出一些相关视频或者博客的链接，让提问者有更多深入研究的机会。

当然，所有它的回答都来自网络上的文章，视频和图片。

MUM还可以依靠上下文，以及多类型的信息，比如图像和对话来进行回答。

比如，给它一张鞋子的照片并问“我可以用它来爬富士山吗？”

MUM可以理解图像的内容和分析背后的意图，通过搜索之前的数据让提问者知道鞋子是否是合适的。

Google 2019年推出的BERT经历了很多，MUM也会经历这些模型“从问题到解决”的过程。

比如，研究团队正在寻找表征机器学习中偏见的模态，以避免在MUM中引入偏见。

研究团队还在运用最新研究中的经验来确保MUM的搜索尽可能高效，使它更加强大。

至于目前究竟多强大，正如谷歌官方给出的说法是：

MUM像BERT一样建立在Transformer架构上，但功能却强大了1000倍。

BERT有多强大家都知道，所以是不是瞬间感觉对MUM充满了小期待呢？

谷歌在I/O大会上一发布这两套模型，网友们立刻关注度满满。

一位网友提到：

我注意到GPT-3的陈述经常是矛盾的。我完全相信，可以搞出一个更好的系统，能够更好地化解矛盾，而不是一开始就刻意躲开矛盾。

不谋而合，一位Google员工也提到：

我认为聊天机器人的一个共同缺点是，可以通过提供一些论点或者论据，甚至只是通过提出问题的方式就可以使它们相互矛盾。但是当我尝试使用LaMDA时，我发现LaMDA对矛盾的抵抗力比我预期的要强得多。

这说明谷歌正在努力的方向是：

主动解决自然语言处理中的问题，而不是一味地规避问题。

基于强大的问答交流模型，让机器能像朋友一样和你聊天，并能给出很多实用的答案，这让我们看到了自然语言处理的未来趋势：

不仅能充分提升AI的温度，也能同时处理出各类信息，回归到“以人为本”的初衷上来。

下一步，这两套模型还能再优化吗？

让我们拭目以待！

参考链接

[1]https://9to5google.com/2021/05/18/google-lamda-natural-language/
[2]https://blog.google/products/search/introducing-mum/
[3]https://blog.google/technology/ai/lamda/
[4]https://blog.google/technology/developers/io21-helpful-google/
[5]https://news.ycombinator.com/item?id=27198087
[6]https://zhuanlan.zhihu.com/p/373443775

— 完 —

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