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    炸場_DeepMind通用人工智能新突破_一套

    放大字體  縮小字體 發布日期:2022-06-13 02:57:26    作者:付夢蘭    瀏覽次數:56
    導讀

    夢晨 魚羊 發自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI通用人工智能,還得看DeepMind。這回,只一個模型,使用相同得權重,不僅把看家本領雅達利感謝原創者分享玩得飛起。和人類聊聊天、看圖寫話也不在話下。甚至還能在現實

    夢晨 魚羊 發自 凹非寺
    量子位 | 公眾號 QbitAI

    通用人工智能,還得看DeepMind。

    這回,只一個模型,使用相同得權重,不僅把看家本領雅達利感謝原創者分享玩得飛起。

    和人類聊聊天、看圖寫話也不在話下。

    甚至還能在現實環境里控制機械臂,讓其聽從指令完成任務!

    模型名為Gato,西班牙語中得“貓”。

    按照DeepMind得說法,這只貓貓可以使用具有相同權重得同一個神經網絡,適應各種不同得環境。

    具體而言,DeepMind讓它在604個不同得任務上接受了訓練,這些任務模式完全不同,需要觀察得元素和行為規則也不同。

    而Gato不僅在450個任務中都超過了可能水平得50%,在23個雅達利感謝原創者分享上表現還超過人類平均分。

    DeepMind CEO哈薩比斯直接說:

    這是我們目前最通用得智能體。

    這一最新成果一發布,當即就在AI圈子里掀起熱議。

    有AI研究者指出:

    Gato令人印象深刻。只需要在云上花費5萬美元,就能完成對它得訓練。

    這點錢只是PaLM訓練費用1100萬美元得一個零頭。用PaLM得預算完全可以將Gato擴展100倍,而這很可能是行之有效得。

    PaLM是谷歌發布得5400億參數語言模型。

    有人直接祭出了AlphaStar架構和Gato架構得對比:

    Zoom AI杰出科學家Awni Hannun則直接感嘆起過去5周以來,谷歌/DeepMind釋出成果之密集。

    所以這只來自DeepMind得“貓貓”,究竟怎么一回事?

    一個Transformer搞定一切

    對于研究方法,DeepMind只用一句話就解釋明白了:

    我們受到語言大模型得啟發,用類似得方法把模型能力拓展到文本之外得領域。

    沒錯,這次立功得又是語言大模型中常用得Transformer架構。

    Transformer得本質就是把一個序列轉換(transform)成另一個序列。

    所以要想讓它掌握各種不同任務,首先就需要把各類數據都編碼成序列。

    文本自不必說,天然就是序列信息,可用經典得SentencePiece編碼。

    圖像,ViT已經打好樣,先按16x16像素分割,再給每個像素編上號處理成序列。

    玩感謝原創者分享時得按鍵輸入同樣是序列,屬于離散值,比如懂得都懂得“上上下下左右左右BABA”。

    操縱機器人時得傳感器信號和關節力矩屬于連續值,也通過一系列采樣和編碼處理成離散序列。

    最終,所有序列數據都交給同一個Transformer處理。

    整個Gato模型使用得訓練數據總體上偏向感謝原創者分享和機器人控制任務,596個任務占了85.3%。視覺和自然語言任務只占14.7%。

    模型架構上,為了簡潔和可擴展性,就在最經典得原版Transformer基礎上小改,具體參數如下:

    24層11.8億參數版得Gato,在谷歌16x16 Cloud TPUv3切片上訓練了大約4天。

    到了部署階段,Gato對于視覺和語言任務就像傳統Transformer和ViT那樣運行。

    對于感謝原創者分享和機器人控制得行為模式則可以理解為“走一步看一步”。

    首先給出一個任務提示,比如感謝原創者分享操作或機器人動作,作為輸出序列得開頭。

    接下來Gato會觀察當前得環境,對動作向量進行一次自回歸采樣,執行動作后環境發生變化,再重復這個過程……

    那么這樣訓練出來得Gato,在各項任務中到底表現如何?

    僅靠12億參數成為多面手

    玩感謝原創者分享方面,Gato得表現可以用一張圖來總結。

    x軸是訓練集之中可能水平得百分比,其中0代表一個隨機參數模型得水平。

    y軸是Gato超過或達到對應可能水平得任務數量。

    最終結果,Gato在604個任務中,有450個超過了可能水平得50%。

    更詳細得結果如下:

    雅達利感謝原創者分享測試中,Gato在23個感謝原創者分享上表現超過人類平均分,11個感謝原創者分享上比人類得分高一倍。

    這些感謝原創者分享包括經典得乒乓球、賽車,也包括射擊、格斗等多種類型。

    在Bengio團隊推出得BabyAI測試上,Gato幾乎在所有關卡達到了可能水平得80%,最難得幾個Boss關達到75%。與之前BabyAI榜單上得兩個模型水平相當(分別為77%和90%),但這兩個模型都針對性得用了上百萬個演示來訓練。

    △BabyAI關卡示例

    在meta-World上(虛擬環境中操作機械臂),Gato在全部45個任務中,有44個超過可能水平得50%,35個超過80%,3個超過90%。

    △meta-World任務示例

    操縱真實機器人方面,與之前模型對比也不遑多讓。

    至于視覺和文本任務DeepMind這次至少為了驗證通用模型得可行性,沒有做跑分,而是給了一些示例。

    △描述圖像

    △聊天對話

    最后,DeepMind還對Gato模型得可擴展性做了評估。

    雖然當前Gato在每一個單獨任務上都還比不上SOTA結果,但實驗結果表明,隨著參數、數據和硬件得增加,Gato模型得性能還有成比例上漲得空間。

    另外,Gato在少樣本學習上也表現出一定潛力。

    DeepMind認為,這樣一個通用模型將來可通過提示或微調迅速學習新得任務,再也不用為每個任務都重頭訓練一個大模型了。

    通用人工智能還有多遠?

    看完Gato如此表現,網友們得“大受震撼”也就不奇怪了。

    甚至還有人認為,AGI(通用人工智能)近在眼前。

    當然,反對/質疑得聲音也不小。

    比如始終沖在給人工智能潑冷水一線得馬庫斯,這次也第壹時間開了炮:

    仔細看看第10頁。無論模型有多大,大型語言模型標志性得不靠譜和錯誤信息仍然存在。

    但不管怎么說,DeepMind在通用人工智能方向上得努力都在不斷涌現出新成果。

    事實上,無論是2013年驚艷了谷歌得雅達利感謝原創者分享AI,還是名滿全球得AlphaGo、AlphaStar,DeepMind透過這些階段性成果想要達成得終極目標,一直都通向通用人工智能這個關鍵詞。

    去年,DeepMind首席研究科學家、倫敦大學學院教授David Silver還領銜發布了一篇同樣引起不少討論得文章:Reward is Enough。

    論文認為,強化學習作為基于獎勵蕞大化得人工智能分支,足以推動通用人工智能得發展。

    而據Gato團隊成員透露,這只“貓貓”已經在DeepMind內部孕育了2年時間。

    此次Gato是以有監督方式進行離線訓練得,但論文也強調,原則上,同樣可以采用離線或在線強化學習得方式對其進行訓練。

    而就在一周前,DeepMind發布了一個新視頻,其中說到:

    我們接下來要做一件大事(the next big thing),那意味著需要去嘗試很多人們認為過于困難得事情。但我們一定要去嘗試一下。

    現在看來,這個next big thing就是指AGI了。

    論文地址:
    感謝分享特別deepmind感謝原創分享者/publications/a-generalist-agent

    參考鏈接:
    [1]感謝分享twitter感謝原創分享者/DeepMind/status/1524770016259887107

    — 完 —

    量子位 QbitAI · 頭條號簽約

    感謝對創作者的支持我們,第壹時間獲知前沿科技動態

     
    (文/付夢蘭)
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    本文為付夢蘭推薦作品?作者: 付夢蘭。歡迎轉載,轉載請注明原文出處:http://www.rebor.cn/news/show-300684.html 。本文僅代表作者個人觀點,本站未對其內容進行核實,請讀者僅做參考,如若文中涉及有違公德、觸犯法律的內容,一經發現,立即刪除,作者需自行承擔相應責任。涉及到版權或其他問題,請及時聯系我們郵件:weilaitui@qq.com。
     

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