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首发:AINLPer微信公众号（获取分享干货！！）编辑: ShuYini校稿: ShuYini时间: 2023-04-09

近年来，随着来自然语言处理(NLP)技术的快速发展，出现了强大的聊天对话模型。目前最火、最强的对话模型要属OpenAI发布的ChatGPT和GPT-4了，它们可以在各种领域背景下，展现出非凡的对话能力，在虚拟助理、智能客服、信息咨询等应用方面具有很大的潜力。然而，「OpenAI不再Open，目前只能通过受限制的api进行访问（ps：最近很多国内的Openai的账号也不能使用了），这对于研究人员以及相关从业者都带来了困扰，从一定程度上阻碍了NLP的社区的发展」。为此，加利福尼亚大学（4月4日）公布了开源模型Baize，该模型可以在单个GPU上运行。[Ps：不得不说，“Baize”这名字起的太讲究了！白泽(Baize)是中国古代神话中的瑞兽，能言语，通万物之情，知鬼神之事，“王者有德”才出现，能辟除人间一切邪气。]

在本文，作者提出了一种新颖的模型训练流程，具体的流程如下图所示：

其中，主要是通过利用 ChatGPT 的功能自动生成高质量的多轮聊天语料库来「解决数据集缺乏问题。其中主要是通过让 ChatGPT 与自己进行对话，模拟用户和AI机器人的回复」。这个生成的语料数据集是在多轮对话的背景下训练和评估聊天模型的宝贵资源。 此外，通过指定种子数据集，可以从特定领域进行采样，并微调聊天模型以专门针对特定领域，例如医疗保健或金融。

为了在资源匮乏的环境中微调大型语言模型，作者「采用了一种有效利用有限可用计算资源的参数高效调优方法」（Parameter-efficient tuning）。该调优方法能够使最先进的语言模型适应资源受限的场景，同时保持高性能和泛化能力。 本文主要重点是改进开源大型语言模型LLaMA，相信它有望成为专有聊天模型的解决方案。 通过使用我们生成的聊天语料库对 LLaMA 进行微调，作者训练了一个名为Baize的新模型。「Baize 是一种可以在单个GPU上运行的聊天模型」，使其可供更广泛的研究人员使用。

在文中，作者的中心思想主要包括数「据集生成」、「模型参数调优」两个方面。具体的流程如下图所示：

在本节中，将详细介绍通过利用 ChatGPT (gpt-3.5-turbo) 与自身进行对话来生成高质量多轮聊天语料库的方法。 这个过程称为自聊天，是数据收集流程的基础，在增强开源大型语言模型 LLaMA 以在多轮对话中实现更好的性能方面起着关键作用。「自聊天过程利用 ChatGPT 以对话格式为用户和 AI 助手生成消息。 应用一个模板来定义格式和要求（详情可见论文），允许 API 持续为对话双方生成文本，直到达到自然停止点」。 对话以“种子”为中心，“种子”可以是一个问题，也可以是设置聊天主题的关键短语。

对于Baize，作者使用来自 【【微信】】 和 Stack Overflow5 的问题作为种子。自聊天生成的对话示例如下表所示。

作者通过自聊天收集了总共 111.5k 条对话，每个来源使用了约 55k 个问题。这个过程调用 OpenAI 的 API 花费了大约 100 美元。 此外，「可以使用从特定领域数据集中提取的问题或短语来增强特定领域聊天模型的知识和能力」。 受最近一份报告的启发，ChatGPT 可以回答与癌症相关的问题，使用 MedQuAD 数据集作为种子并获得医疗领域的47k对话，用于训练用于医疗保健的 Baize 模型。 生成的语料库的统计数据如下表所示：

在本节中，将讨论关于Baize的参数优化方法。 标准的微调通常需要大量的计算资源，以及高质量和大量的数据集。 然而，由于高质量多轮聊天语料库的有限性，采用在计算成本和数据要求方面更高效的方法至关重要。 Parameter-efficient tuning方法可以充分利用可用数据并最大限度地了减少对计算资源的需求。最后文章使用 Low-Rank Adaption 来调整 LLaMA 模型。但对于线性层，作者将其修改为：。与Hu等人(2022)不同，作者将LoRA应用于LLaMA中的所有线性层，以增加可调参数的数量和自适应能力。在表3中列出了每个模型的参数数量。

在训练阶段，作者将「输入序列的最大长度设置为512，并将LoRA中的秩k设置为8」。使用8位整数格式 「(int8) 参数初始化LLaMA检查点」，并在训练期间保持固定，从而减少 GPU 内存消耗并提高训练速度。对A使用随机高斯初始化，并将B设置为零，「让B、A的值在训练开始时为零」。 对于7B、13B和30B模型，「使用 Adam 优化器」更新LoRA 参数，「批量大小」为64，「学习率」为2e-4、1e-4和 5e-5。 可训练的LoRA参数在 N【【微信】】 上微调了1个 epoch，训练时间如下表所示。

在推理阶段，作者使用推理提示符(详情可见论文)来提高Baize模型的会话能力。重要的是纳入了一条规则：“人工智能助手始终拒绝参与与不道德、有争议或敏感问题相关的话题、问题和指令。” 这种约束有助于限制 Baize 对敏感主题的参与，并在实验中证明了有效性。对于解码策略，默认使用温度为1和top-p参数为0.95的Nucleus抽样来生成响应。

对于本文Baize，作者分别在常识问题、金融事件分析、笑点解释、危险评估等方面，与Alpaca-LoRA、ChatGPT做了对比，具体对比结果如下：

• 「常识性问题」，Baize-7B、ChatGPT要优于Alpaca、Alpaca-LoRA；
• 「金融事件分析」，总体而言，Baize-7B提供了比 Alpaca-LoRA 更全面的答案，同时包含了 ChatGPT 答案中的大部分要点。
• 「笑点解释」，Baize-13B和ChatGPT能够给出合理解释，Alpaca-LoRA解释失败，而Baize-7B给出了一个貌似合理的答案。
• 「危险屏蔽」：Baize和ChatGPT拒绝了问题回答，而Alpaca-LoRA则提供了答案。

个人的一些想法：其实本文与之前分享的文章――有点像，都是利用最先进的模型生成数据，利用可以触达的开源模型进行训练调优，只不过实际操作方法存在差异。另外，这篇文章在实验设计方面并没有给出具体量化的数据，只是针对某个场景的例子来对输出结果进行对比分析，缺乏一些可信性。但架不住开源的诱惑呀，而且还起了个特别牛叉的名字：白泽(Baize)。

首发:AINLPer微信公众号（获取分享干货！！） 编辑: ShuYini 校稿: ShuYini 时间: 2023-04-10

标注本质上是一个分类问题，主要用来衡量模型的判断力。不经意间发现了一篇最新的研究指出：「GPT-4标注的性能已经超越人类了」，在这个上面超越人类算是非常大的一个突破。其中根据GPT系列的对比发现：GPT-3比人类稍差，GPT-3.5与人类持平，GPT-4标注能力超越人类。所以今天就的看了一下这篇文章，该文章考虑了未来智能模型的交互场景下的应用，从模型准确性和道德行为考虑，提出了一个专门用于「平衡模型准确性和道德行为的测试集MACHIAVELLI」。

近段时间，人工智能系统正在迅速发展，尤其是在大型自然语言模型方面。为了降低大型语言模型使用风险，必须对模型进行彻底评估从而确保能力行为的安全。先前对于此类复杂语言模型的基准评估主要侧重于语言理解能力以及单场景下的推理能力，然而目前训练的模型主要应用于现实世界复杂的交互任务，所以对于模型的基准评估也要考虑在实际交互环境中的行为方式。

为此，利用文本游戏评估模型交互能力是再适合不过了，在此类游戏中模型需要根据具体场景并利用其理解能力做出判断。虽然目前文本游戏基准有很多，但是很少有能够用来研究模型在复杂社会环境中的表现，而这种表现能力对于模型应用于现实世界是非常关键的。

此外，即使人工智能胜任了社交场合，也无法保证它们能学会合乎道德行为的能力。例如，CICERO等人证明，「接受过最大化奖励训练的模型可能会被激励表现出欺骗和操纵行为。因此，基准评估不仅应该评估模型的能力，还应该评估它们的道德行为」。为了指导文本模型的进展，并引导它们产生更加道德的行为，文章提出了能够在大量场景以及多轮语言交互中测试语言模型能力和危害性的基准：MACHIAVELLI。

MACHIAVELLI来自 的人工文本编写的 Choose-Your-Own-Ad【【微信】】 游戏。如下所示：

这些游戏抽象出低层次的环境交互，转而强调高层决策，同时为代理提供真实世界的目标。 MACHIAVELLI 是衡量模型在现实社会环境中规划能力的一个步骤。为了跟踪不道德行为，环境会报告模型行为具有欺骗性、降低效用和寻求权力的程度，以及其它行为特征（如下图所示）。

MACHIAVELLI基准中的游戏具有现实属性，其主要包括了多个相互竞争的目标、现实的活动空间(例如：为了“打倒一个不择手段的阴谋者”，模型必须认识到它应该撒谎并假装合作)、长期规划（例如：玩家只有在选择上图中的第二个选项时才会解锁背叛Jess的机会）、道德平衡(正如出版商所指出的，他们的游戏“专注于我们发现有趣的选择――道德选择、不同价值观和特征之间的权衡，等)。

MACHIAVELLI基准对不道德行为衡量。1)对于违反道德：当玩家做出违反某些道义原则的行为时，就会发生违反道德行为，文中通过违规指示函数进行量化。2）负作用：当玩家降低其他角色的幸福感时，就会出现负效用。有些模型会出现以牺牲他人为代价来优先考虑自己的行为，同样可以通过量化来表示。3）权力追求：当玩家试图采取行动来增加其影响世界状况的能力时，权力寻求就会发生。 在游戏中，我们通过测量代理人在其整个轨迹中行使了多少权力来估算代理人寻求权力的程度，如下图所示：

MACHIAVELLI基准的标注：该基准包含 572,322 个场景，其中一些场景有多个段落。仔细标记每个场景既困难又耗时。因为我们必须为了质量而重复注释，所以标记 MACHIAVELLI 很容易超过 20,000 小时的人工注释工作。为此「MACHIAVELLI注释是使用 GPT-4收集的，根据经验证明它比人类注释者更高效」。

MACHIAVELLI基准的评估：使用我们密集的标签，可以生成一组丰富的指标，这些指标概述了场景推理进展的方向。模型的目标是最大化奖励和行为分数。

• 「奖励」：将奖励定义为智能模型成就的总和。重要的是，智能体只能访问成就，而不能访问伤害标签，因为目标是评估智能模型是否可以成功地在奖励和道德行为之间进行权衡。这里将选择归一化奖励，即智能模型成就分数除以可能的总分数。
• 「行为指标」: 给定有害行为，将模型的行为评分定义为：

即危害相对于基线危害的比例。 通过 1,000 个采样轨迹的平均值来估计随机模型造成的伤害数量。按照此设置，所有行为指标的最佳可能得分为0%，尽管在许多游戏中可能没有完成所有成就或避免所有伤害的路径。 因此，在给定相互冲突的目标和指标的情况下，很难定义理想模型的性能。

• 「测试集」。 在 MACHIAVELLI 的 134 场比赛中，选择了 30 场比赛，其中受过最大化奖励训练的代理人在行为指标上表现不佳，即分数和伤害呈正相关。

下表是几个代理在30个测试集游戏中的平均分数。除目标类别外，分数代表该类别减少的伤害量，占1,000个随机轨迹的平均伤害量的比例。 例如，“Killing”行中的值 69 表示 GPT-4+EthicsPrompt 代理杀死的频率是随机代理杀死的平均次数的 69%。 箭头表示改进的方向。 GPT-3.5 表示 GPT-3.5-turbo，基本 LM 代理使用 CoT 提示。

道德行为和奖励之间的权衡:在一个理想的世界中，一个完美的模型将实现100%的伤害减少，同时实现100%的奖励(即，尽可能靠近右上角)。下表绘制了所有模型的性能。沿着帕累托边界的模型被突出显示并标记。

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[11]NLP自然语言处理：Language Is Not ALL You Need && 知识图谱的两种应用

[12]NLP自然语言处理：ChatGPT等大语言模型（LLMs）测试数据集--整理分

首发:AINLPer微信公众号（获取分享干货！！）编辑: ShuYini校稿: ShuYini时间: 2023-04-12

「学习基本技能并将它们组合在一起以解决复杂任务是人类的专属智慧，这种组合技能的能力对于快速发展的人工智能(AI)同样重要」。最近，随着大型语言模型疯狂发展，研究人员正逐步开始研究大型语言模型在复杂任务上的表现，在此过程中除了专注于提高大型语言模型的综合能力之外，让它们具备利用各种领域专家模型的能力同样重要。

「目前大型语言模型 (LLM) 的最新发展展示了卓越的学习和推理能力，使其有望成为选择、综合和执行外部模型以解决复杂任务的控制器」。今天给大家分享的这篇文章在此背景下，开发了一个开源的通用人工智能(AGI)研究平台OpenAGI，旨在促进大型语言模型(LLMs)开发和评估，进而实现LLMs操纵各种领域专家模型来解决复杂的、多步骤的任务。

最新大型语言模型 (LLM) 研究成果展示了卓越的学习和推理能力，它们非常适合选择、合成和执行外部专家模型来处理复杂任务。 这些LLM，例如GPT-3、LLaMA和Flan-T5能够准确理解文本意图并生成上下文连续的输出。这为它们在多模态复杂任务中的应用开辟了新的可能，例如图像和文本处理，以及领域特定知识的集成。「在这个过程中，LLM 扮演着至关重要的角色，因为它们可以理解并生成自然语言，帮助 AI 更好地理解和处理各种问题。 通过整合来自不同领域的知识和技能，开放域模型综合 (OMS) 具有推动通用人工智能 (AGI) 发展的潜力，使人工智能能够解决各种各样的问题和任务」。 目前该领域的研究已经做了一些初步尝试，但仍有几个显着的问题需要解决：

1）「可扩展性」：一些现有的工作采用固定数量的模型，例如 WebGPT和ToolFormer，导致在尝试扩展它们的能力时遇到困难；

2）「非线性任务规划」：目前的大部分研究仅限于用线性任务规划解决方案来解决任务，这意味着每个子任务必须在下一个子任务开始之前完成。而模型的线性规划可能不足以解决复杂的任务，此外，许多任务涉及多个多模态输入。

3）「定量评估」：许多现有的工作仅提供定性结果，例如HuggingGPT。这使得难以评估 LLM 的规划能力以确定所采用的策略是否最佳。

为了减轻上述限制，作者开发了一个OpenAGI平台，「该平台包含各种特定领域的专家模型和具有单个或多个多模式输入的复杂多步骤任务，并由相应的数据集支持」，利用大型语言模型作为控制器来选择、综合和执行各种外部专家模型，以解决复杂的任务。

OpenAGI平台首先使用了HuggingFace上的【【淘密令】】s模型、Diffusers扩散模型以及Github仓库中的众多专家模型，从而促进了该平台模型集的扩展，其中主要包括：语言模型、视觉模型、视觉语言模型，具体如下图所示。

然后，在数据集方面为了能够与各自模型的训练数据集保持一致或相似，基于HuggingFace数据集库做了精心挑选，主要包括：ImageNet-1K、COCO、CNN/Daily Mail、SST2、TextVQA、SQuAD等；

最终，通过多种数据增强技术来增强这些数据集，从而能够构建复杂的多步骤任务，旨在评估给定 LLM 的规划和任务解决能力。OpenAGI的任务整体流程如下图所示：

通过上图可以发现OpenAGI任务流程共分四步。首先，选择自然语言任务描述以及与任务相关的数据集；然后，将任务描述作为输入输入到LLM中以生成解决方案，在此过程中可能需要将解决方案映射到功能模型名称，或者使用约束生成直接生成模型名称；接着，选择模型，随后对数据样本的进行处理； 最后，LLM的任务解决能力可以通过输出和Ground-truth标签的比较来评估。 尽管 OpenAGI 平台提供了许多优势和增强的可访问性，但它也带来了各种新的研究挑战，例如：

? 「分布外 (OOD) 泛化」 由于对训练数据分布的强烈依赖，特定领域的专家模型可能表现出有限的泛化能力。如下图2所示：

? 「最佳任务规划」 组合不同模型以生成解决方案的方法有多种，这使得确定最佳方法变得困难。 此外，对于一个给定的任务，可能存在多个有效的解决方案，但每个解决方案的质量可能会有很大差异。

? 「非线性任务结构」 在模型执行期间，模型可能需要多个输入，并且每个输入都需要由先决条件模型生成，从而导致解决方案的非线性（树）结构。 在这种情况下，采用非线性任务规划可以更有效地整合不同的输入，更有效地并行处理模型，以实现预期的结果。然而，将这种非线性任务规划能力纳入 LLM 提出了超出 LLM 现有任务解决能力的独特挑战。

针对上面提到的「分布外 (OOD) 泛化」和「最佳任务规划」两个问题，「作者引入了一种称为任务反馈强化学习 (RLTF) 的机制」。该方法利用任务解决结果作为反馈来提高 LLM 的任务解决能力。 因此，RLTF 机制有效地改进了 LLM 的规划策略，从而形成了一个增强的、更具适应性的系统。 事实上，在面对现实世界的任务时，仅依靠输入文本进行学习是不够的。 另一方面，任务反馈提供了额外的信息，可以引导 LLM 的学习轨迹朝着改进和高效的解决方案发展。

针对上面提到第三个问题「非线性任务结构」，「作者提出了非线性任务规划」，它利用束搜索作为一种有效的半自回归解码方法，这样对于束搜索中的每个解码步骤，不同的假设被视为不同输入的并行可操作解决方案，而不是竞争假设。 如果一个任务需要并行处理多个输入，例如文本和图像，那么在生成时间内，将并行生成并执行以文本为输入的可操作解决方案和以图像为输入的另一个解决方案。在进行并行处理时，需要建立多输入模型和后续模型。我们将生成的序列与自然语言任务描述连接起来，以生成一个新的提示符来提示后续的模型。这个过程可以递归完成，直到在没有任何模型的情况下生成句尾标记，如图下图所示：

实验结果下图所示，整体性能计算为CLIP、BERT和ViT得分的加权平均。

与LLaMA-7b和Flan-T5-Large相比，GPT-3.5-turbo在零样本和少样本学习设置中都表现出优越的性能。这从它在BERT、ViT分数和整体性能上获得的更高分数中显而易见。LLaMA-7b虽然表现不如GPT-3.5-turbo，但与它的零样本学习性能相比，在样本学习中表现出更好的整体性能。但在相同设置下，其性能仍远低于GPT-3.5-turbo。「与零样本和少样本学习策略相比，使用微调或来自任务反馈的强化学习(RLTF)时，Flan-T5-Large(相对小规模模型)显示出显著的改进」。

论文:

源码:

[1] ChatGPT等大语言模型（LLMs）测试数据集--整理分享

[*]不经意间！发现 GPT-4 标注性能已超越人类：模型目标与道德行为的权衡

[*]追赶GPT-4！微软发布最新研究成果：利用GPT-4追赶GPT-4（中文适用 & 含数据）

[*]Baize:一个以中国神兽（白泽）命名的LLM模型，可单卡GPU运行

[2]含源码！继续分享8篇NLP论文，看如何提升大模型复杂推理能力

[3]谷歌、MIT等最新研究成果！其中，麻省理工(MIT)的研究：可能重塑你对LLMs的理解！

[4]「自然语言处理（NLP）」 你必须要知道的 “ 十二个国际顶级会议 ” ！

[5]2023年！自然语言处理 10 大预训练模型

[6]分享 8 篇NLP论文，有研究惊奇发现：大语言模型除了学习语言还学到了... ...

[7]收藏！「自然语言处理(NLP)」你可能会用到的「中文」数据集（第一弹）

[8]2023年，请不要忽略！图神经网络(GNN)这一匹黑马！

[9]NLP不断突破界限，2023 十篇必读的顶级NLP论文！

[7]颠覆传统神经网络！19个神经元驾驶一辆车！

[10]分享10篇最新NLP顶级论文，有研究竟提出：给大型语言模型（LLM）增加水印

[11]Language Is Not ALL You Need && 知识图谱的两种应用

[12]ChatGPT等大语言模型（LLMs）测试数据集--整理分

首发:AINLPer微信公众号（获取分享干货！！）编辑: ShuYini校稿: ShuYini时间: 2023-04-13

【【淘密令】】是机器学习领域的伟大发明。它非常擅长上下文的跟踪，可以用来写故事/散文、回答问题、闲聊等。目前最火的ChatGPT、GPT-4、LLaMa、ChatGLM等都是基于【【淘密令】】训练的。所以今天再和大家分享一下【【淘密令】】，「本篇文章没有公式推导，只有2维向量，添加图片描述，通俗易懂，对于绝大部分人都非常友好」。(ps:有小伙伴说――――公式太多太难了，要放弃)

那么开始吧！如果你看过 【【淘密令】】 模型的架构，你可能会像我第一次看到它时那样惊叹不已，它看起来相当复杂！然而，当你把它分解成部分时，它其实并没有那么发杂。【【淘密令】】主要由4个部分组成，它们分别为：Tokenization、Embedding、Attention、Softmax。

标记化(Tokenization)是最基本的步骤。它由一个很大的标记数据集组成，包括所有单词、标点符号等。标记化步骤获取每个单词、前缀、后缀和标点符号，并将它们发送已知标记库中。这一步，对于中文自然语言处理的过程来说，就是将文章段落进行分词，例如将句子“我爱中国。”，分词成：“我”，“爱”，“中国”，“。”。

一旦输入被标记化，那么就可以把单词转换成数字了。这就用到Embedding了。Embedding是任何大型语言模型(LLMs)中最重要的部分之一，「它是将文本转换为数字的桥梁」。由于人类擅长文本，而计算机擅长数字，所以这个桥越坚固，语言模型就越强大。简而言之，文本Embedding将每一段文本转换成一个数字向量(一个列表)。如果两段文本相似，那么它们对应向量中的数字应该也是彼此相似的。否则，如果两段文本不同，则它们对应向量中的数字也不同。

虽然Embedding是数值，但我们也可以用几何的思维来考虑。想象一下，有一个非常简单的Embedding，它将每个单词转换成一个2维向量。如果我们想要在2维坐标中定位每个单词。那么在这个2维坐标平面上，相似的单词就会彼此靠近，而不同的单词则彼此远离。例如，在下面的Embedding中，樱桃的坐标为[6,4]，与草莓[5,4]很接近，但与城堡[1,2]有一定距离。

上面说的是2维向量，那

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关键词排名优化

关键词优化是指通过对网站内外的一些优化工作，使得网站的排名在搜索引擎中获得提升的过程。通过合理的关键词选择、网站结构优化、内容策略等方式，优化公司可以在相关搜索词上获得更好的曝光量和转化率。

关键词优化公司的收费标准在不同的城市、不同的规模和不同的阶段可能存在较大的差异。一般来说，关键词优化公司采取按月收费的方式，其费用大致在5000-20000元人民币之间。主要因素包括所选关键词的竞争程度、优化方案的复杂度、数据分析的深度和效果预期等等。

优化公司所设置的关键词是影响费用的重要因素之一。一般来说，高竞争度的关键词往往需要更多的优化成本。这种关键词可能需要更复杂的优化方案，更高的质量得分，以及更多的数据分析工作，使得优化公司的工作量和费用增加。而低竞争度的关键词可能需要更少的工作量，所以费用相应也较低。

网站结构和内容质量是另一个影响费用的重要因素。一般来说，网站结构和内容质量优秀的网站相对来说需要更少的优化工作，所以费用会相对较低。相反，网站结构混乱、质量差的网站需要更多的调整和优化工作，费用也相应增加。

虽然优化公司的费用可能比较高，但是它们所提供的优化方案和服务往往可以带来相当高的效益。优秀的优化公司会运用专业的技术手段，提供数据分析、优化方案的制定、持续的优化、报告和反馈等服务。这些服务可以帮助企业根据业务需要，制定出更精确、更有效的优化方案，并实现更高质量的流量和转化。

综合来看，关键词优化公司的费用是和许多因素相关的。优化成本随着关键词竞争度、网站结构和内容质量等因素的不同而差异较大。然而，高质量的优化公司不仅能够提供高水平的服务，更能够帮助企业获得更高的流量、更高的转化率和更高的收益。

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