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“是我創造了第一個LLM”!Kaggle前首席科學家一句話引發AI學術圈考古行動

2025-04-08 简体 HK SG TW

今天小編分享的科學經驗:“是我創造了第一個LLM”!Kaggle前首席科學家一句話引發AI學術圈考古行動,歡迎閱讀。

論如何在技術圈争論中一句話噎到對方:

哥們,是我創造了第一個大語言模型。

發言者 Jeremy Howard 為澳大利亞昆士蘭大學名譽教授、曾任 Kaggle 創始總裁和首席科學家,現 answer.ai 與 fast.ai 創始人,。

事情的起因是有人質疑他最近的項目 llms.txt 在幫助大模型爬取互聯網信息上并沒太大作用,從而引發了這段争論,迅速引起眾人圍觀。

聞訊而來的 " 賽博考古學家們 " 一番考據之後,發現第一個大語言模型這個說法還真有理有據:

2018 年初,Jeremy Howard 發表的論文 ULMFiT,使用非監督預訓練 - 微調範式達到當時 NLP 領網域的 SOTA。

甚至 GPT-1 的一作 Alec Radford,在發表 GPT-1 時也公開承認過 ULMFiT 是靈感來源之一。

有人搬出綜述論文,指出從 " 遺傳學 " 視角看,ULMFiT 是所有現代大模型 " 最後的共同祖先 "。

還有好事者軟體工程師 Jonathon Belotti,專門寫了一篇完整考據《誰才是第一個大語言模型》

首先來介紹一下 ULMFiT 這篇論文,入選 ACL 2018:

提出有效遷移學習方法,可應用于 NLP 領網域的任何任務,并介紹了微調語言模型的關鍵技術,在六個文本分類任務上的表現明顯優于當時的 SOTA 方法,在大多數數據集上将錯誤率降低了 18-24%。此外,僅使用 100 個帶标籤的示例,它的性能就與在 100 倍以上數據上從頭開始訓練的模型性能相當。

那麼 ULMFit 算不算第一個大語言模型呢?Jonathon Belotti 考據遵循這樣的思路:

首先找一個大家都公認肯定算大語言模型的成果,GPT-1 肯定符合這個标準。

再從 GPT-1 和後續 GPT-2、GPT-3 中提取一個模型成為成為大語言模型的标準:

首先要是一個語言模型,根據輸入預測人類書面語言的組成部分,不一定是單詞,而是 token

核心方法是自監督訓練,數據集是未标記的文本,與此前特定于任務的數據集有很大不同

模型的行為是預測下一個 token

能适應新的任務:不需要架構修改,就有 few-shot 甚至 one-shot 能力

通用性:可以先進的性能執行各種文本任務,包括分類、問答、解析等

接下來分析 GPT-1 引用的幾個重要模型:原版 Transformer,CoVe,ELMo 和 ULMFiT。

Transformer 雖然是現代主流大模型的架構基礎,但原版只用于機器翻譯任務,還不夠通用。同時非 Transformer 架構如 LSTM、Mamba 甚至 Diffusion 也可被視作大型語言模型。

CoVE 提出了語境化詞向量,是遷移學習領網域的一項重要創新,但它通過監督學習訓練(英語翻譯德語)創建向量,不符合自監督學習的條件。

ELMo 使用了自監督預訓練和監督微調範式,但在 few-shot 能力上還差點意思。

總之在作者 Jonathon Belotti 看來,CoVE 和 ELMo 都還沒達到大語言模型的門檻。

最後再來看 ULMFiT,其名字代表在文本分類任務微調的通用語言模型(Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification)。

它是一個在 WikiText 數據上自監督訓練的 LSTM 模型,能夠以低成本适應新任務,無需更改架構即可執行大量文本分類任務,且達到當時的 SOTA 性能。

與 GPT-1 相比,只差在微調不夠方便,以及應用任務的廣度。

GPT-1 論文原文中,也指出 " 最接近我們工作的 " 就是 ULMFiT 與谷歌的半監督序列學習(Semi-supervised Sequence Learning)了。

GPT-1 論文還聲稱,把 LSTM 換成 Transformer 後能拓展預訓練模型的預測能力,比 ULMFit 任務适應性更高。

考據者 Jonathon Belotti 最後總結到:

成為第一重要麼?我認為有一點重要。軟體行業和學術界尊重其創始人,我們都是開源社區中構建開拓智網域文化(homesteads the noosphere)的一部分。

而 Jeremy Howard 本人對此的後續回應是我們創造了第一個 " 通用語言模型 ",但後續論文沒有沿用,反而創造了 " 大型語言模型 " 這個新術語。

蘋果工程師 Nathan Lawrence 認為,雖然今天大家對誰是第一個 LLM 可能存在争議,但最終大家都會把 ULMFiT 視為一個轉捩點。

當時即使我這樣的懷疑論者,也快開始意識到大規模通用訓練将成為 NLP 的未來。

也有人建議 Jeremy Howard 以後說 ULMFit 是第一個 " 通用預訓練模型 "。

" 我發明了 ChatGPT 中的 GP",這句話說起來也很酷,一點也不誇張。

ULMFit

https://arxiv.org/abs/1801.06146

GPT-1

https://cdn.openai.com/research-covers/language-unsupervised/language_understanding_paper.pdf

參考鏈接:

[ 1 ] https://x.com/jeremyphoward/status/1905763446840607164

[ 2 ] https://thundergolfer.com/blog/the-first-llm

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—  完  —

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