繼Windows Copilot發(fā)布后，微軟Build大會(huì)熱度又被一場演講引爆。

　　前特斯拉AI總監(jiān)Andrej Karpathy在演講中認(rèn)為思維樹（tree of thoughts）與AlphaGo的蒙特卡洛樹搜索（MCTS）有異曲同工之妙！

　　網(wǎng)友高呼：這是關(guān)于如何使用大語言模型和GPT-4模型的最詳盡有趣的指南！

　　此外Karpathy透露，由于訓(xùn)練和數(shù)據(jù)的擴(kuò)展，LLAMA 65B“明顯比GPT-3 175B更強(qiáng)大”，并介紹了大模型匿名競技場ChatBot Arena：

Claude得分介于ChatGPT 3.5和ChatGPT 4之間。

　　網(wǎng)友表示，Karpathy的演講一向很棒，而這次的內(nèi)容也一如既往沒有令大家失望。

　　隨著演講而爆火的，還有推特網(wǎng)友根據(jù)演講整理的一份筆記，足足有31條，目前轉(zhuǎn)贊量已超過3000+：

　　所以，這段備受關(guān)注的演講，具體提到了哪些內(nèi)容呢？

　　如何訓(xùn)練GPT助手？

　　Karpathy這次的演講主要分為兩個(gè)部分。

　　第一部分，他講了如何訓(xùn)練一個(gè)“GPT助手”。

　　Karpathy主要講述了AI助手的四個(gè)訓(xùn)練階段：

　　預(yù)訓(xùn)練（pre-training）、監(jiān)督微調(diào)（supervised fine tuning）、獎(jiǎng)勵(lì)建模（reward modeling）和強(qiáng)化學(xué)習(xí)（reinforcement learning）。

　　每一個(gè)階段都需要一個(gè)數(shù)據(jù)集。

　　在預(yù)訓(xùn)練階段，需要?jiǎng)佑么罅康挠?jì)算資源，收集大量的數(shù)據(jù)集。在大量無監(jiān)督的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練出一個(gè)基礎(chǔ)模型。

　　Karpathy用了更多例子作補(bǔ)充：

　　接下來進(jìn)入微調(diào)階段。

　　使用較小的有監(jiān)督數(shù)據(jù)集，通過監(jiān)督學(xué)習(xí)對(duì)這個(gè)基礎(chǔ)模型進(jìn)行微調(diào)，就能創(chuàng)建一個(gè)能夠回答問題的助手模型。

　　他還展示了一些模型的進(jìn)化過程，相信很多人之前已經(jīng)看過上面這張“進(jìn)化樹”的圖了。

　　Karpathy認(rèn)為目前最好的開源模型是Meta的LLaMA系列（因?yàn)镺penAI沒有開源任何關(guān)于GPT-4的內(nèi)容）。

　　在這里需要明確指出的是，基礎(chǔ)模型不是助手模型。

　　雖然基礎(chǔ)模型可以回答問題，但它所給出的回答并不可靠，可用于回答問題的是助手模型。在基礎(chǔ)模型上進(jìn)行訓(xùn)練的助手模型，通過監(jiān)督微調(diào)，在生成回復(fù)和理解文本結(jié)構(gòu)方面的表現(xiàn)將優(yōu)于基礎(chǔ)模型。

　　在訓(xùn)練語言模型時(shí)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)是另一個(gè)關(guān)鍵的過程。

　　通過用人工標(biāo)記的高質(zhì)量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，可以使用獎(jiǎng)勵(lì)建模來創(chuàng)建一個(gè)損失函數(shù)，以改善其性能。然后，通過增加正向的標(biāo)記，并降低負(fù)面標(biāo)記的概率，來進(jìn)行強(qiáng)化訓(xùn)練。

　　而在具有創(chuàng)造性的任務(wù)中，利用人類的判斷力對(duì)于改進(jìn)AI模型至關(guān)重要，加入人類的反饋可以更有效地訓(xùn)練模型。

　　經(jīng)過人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)后，就可以得到一個(gè)RLHF模型了。

　　模型訓(xùn)練好了，接下來就是如何有效利用這些模型解決問題了。

　　如何更好地使用模型？

　　在第二部分，Karpathy主要討論了提示策略、微調(diào)、快速發(fā)展的工具生態(tài)系統(tǒng)以及未來的擴(kuò)展等問題。

　　Karpathy又給出了具體示例來說明：

當(dāng)我們?cè)趯懳恼聲r(shí)候，我們會(huì)進(jìn)行很多的心理活動(dòng)，需要考慮自己的表述是否正確。而對(duì)于GPT來說，這只是一個(gè)序列標(biāo)記（a sequence of tokens）。

　　而提示（prompt）可以彌補(bǔ)這種認(rèn)知差異。

　　Karpathy進(jìn)一步解釋了思維鏈提示的工作方式。

　　對(duì)于推理問題，要想讓自然語言處理中Transformer的表現(xiàn)更好，需要讓它一步一步地處理信息，而不能直接拋給它一個(gè)非常復(fù)雜的問題。

如果你給它幾個(gè)例子，它會(huì)模仿這個(gè)例子的模版，最終生成的結(jié)果會(huì)更好。

　　模型只能按照它的序列來回答問題，如果它生成的內(nèi)容是錯(cuò)誤的，你可以進(jìn)行提示，讓它重新生成。

如果你不要求它檢查，它自己是不會(huì)檢查的。

　　這就涉及到了System1和System2的問題。

　　諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)得主丹尼爾卡尼曼在《思考快與慢》中提出，人的認(rèn)知系統(tǒng)包含System1和System2兩個(gè)子系統(tǒng)。System1主要靠直覺，而System2是邏輯分析系統(tǒng)。

　　通俗來說，System1是一個(gè)快速自動(dòng)生成的過程，而System2是經(jīng)過深思熟慮的部分。

　　這在最近一篇挺火的論文“Tree of thought”（思維樹）中也有被提及。

　　深思熟慮指的是，不是簡單的給出問題的答案，而更像是與Python膠水代碼一起使用的prompt，將許多prompt串聯(lián)在一起。模型必須要維護(hù)多個(gè)提示，還必須要執(zhí)行一些樹搜索算法，來找出要擴(kuò)展的提示。

　　Karpathy認(rèn)為這種思路與AlphaGo非常相似：

AlphaGo在下圍棋時(shí)，需要考慮下一枚棋子下在哪里。最初它是靠模仿人類來學(xué)習(xí)的。

但除此之外，它還進(jìn)行了蒙特卡洛樹搜索，可以得到具有多種可能性的策略。它可以對(duì)多種可能的下法進(jìn)行評(píng)估，僅保留那些較好的策略。我認(rèn)為這在某種程度上相當(dāng)于AlphaGo。

　　對(duì)此，Karpathy還提到了AutoGPT：

我認(rèn)為目前它的效果還不是很好，我不建議大家進(jìn)行實(shí)際應(yīng)用。我只是認(rèn)為，隨著時(shí)間的推移，我們或許可以從它的發(fā)展思路中汲取靈感。

　　其次，還有一個(gè)小妙招是檢索增強(qiáng)生成（retrieval agumented generation）和有效提示。

　　窗口上下文的內(nèi)容就是transformers在運(yùn)行時(shí)的記憶（working memory），如果你可以將與任務(wù)相關(guān)的信息加入到上下文中，那么它的表現(xiàn)就會(huì)非常好，因?yàn)樗梢粤⒓丛L問這些信息。

　　簡而言之，就是可以為相關(guān)數(shù)據(jù)建立索引讓模型可以高效訪問。

　　如果Transformers也有可參考的主要文件，它的表現(xiàn)會(huì)更好。

　　最后，Karpathy簡單講了一下在大語言模型中的約束提示（Constraint prompting）和微調(diào)。

　　可以通過約束提示和微調(diào)來改進(jìn)大語言模型。約束提示在大語言模型的輸出中強(qiáng)制執(zhí)行模板，而微調(diào)則調(diào)整模型的權(quán)重以提高性能。

我建議在低風(fēng)險(xiǎn)的應(yīng)用中使用大語言模型，始終將它們與人工監(jiān)督相結(jié)合，將它們看作是靈感和建議的來源，考慮copilots而不是讓它們完全自主代理。

　　關(guān)于Andrej Karpathy

　　Andrej Karpathy博士畢業(yè)后的第一份工作，是在OpenAI研究計(jì)算機(jī)視覺。

　　后來OpenAI聯(lián)合創(chuàng)始人之一的馬斯克看上了Karpathy，把人挖到了特斯拉。但也因?yàn)檫@件事，馬斯克和OpenAI徹底鬧翻，最后還被踢出局。在特斯拉，Karpathy是Autopilot、FSD等項(xiàng)目的負(fù)責(zé)人。

　　今年二月份，在離開特斯拉7個(gè)月后，Karpathy再次加入了OpenAI。

　　最近他發(fā)推特表示，目前對(duì)開源大語言模型生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展饒有興趣，有點(diǎn)像早期寒武紀(jì)爆發(fā)的跡象。

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