河套IT TALK 76: (原創(chuàng)) 解讀老黃與Ilya的爐邊談話系列之五——將要擁抱多模態(tài)的ChatGPT（萬(wàn)字長(zhǎng)文）

一個(gè)月前，就在GPT 4發(fā)布的第二天，同時(shí)也是英偉達(dá)（NVIDIA）線上大會(huì)的契機(jī)，英偉達(dá)的創(chuàng)始人兼CEO黃仁勛（"Jensen" Huang）與OpenAI的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席科學(xué)家伊爾亞-蘇茨克維（Ilya Sutskever ）展開了一次信息量巨大的長(zhǎng)達(dá)一個(gè)小時(shí)的“爐邊談話”（Fireside Chats）。期間談到了從伊爾亞-蘇茨克維早期介入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)，基于壓縮的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、GPT的發(fā)展路徑，以及對(duì)未來的展望。相信很多人都已經(jīng)看過了這次談話節(jié)目。我相信，因?yàn)槠渲袚诫s的各種專業(yè)術(shù)語(yǔ)和未經(jīng)展開的背景，使得無(wú)專業(yè)背景的同仁很難徹底消化理解他們談話的內(nèi)容。本系列嘗試將他們完整的對(duì)話進(jìn)行深度地解讀，以便大家更好地理解ChatGPT到底給我們帶來了什么樣的變革。今天，就是這個(gè)系列的第五篇：將要擁抱多模態(tài)的ChatGPT。

關(guān)聯(lián)回顧

解讀老黃與Ilya的爐邊談話系列之一——故事要從AlexNet說起

解讀老黃與Ilya的爐邊談話系列之二——信仰、準(zhǔn)備、等待機(jī)會(huì)的涌現(xiàn)

解讀老黃與Ilya的爐邊談話系列之三——超越玄幻，背后是人類老師的艱辛付出

解讀老黃與Ilya的爐邊談話系列之四——人人都是ChatGPT的訓(xùn)練器

讓ChatGPT自己來談一談人工智能倫理

全圖說ChatGPT的前世今生

對(duì)話譯文（05）：

黃仁勛：多模態(tài) GPT-4 具備從文本和圖像中學(xué)習(xí)，并對(duì)文本和圖像輸入做出響應(yīng)的能力。首先，多模態(tài)學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)是Transformer，它使得我們可以從多個(gè)模態(tài)中學(xué)習(xí)，例如把文本和圖像 token 化。在此基礎(chǔ)上，它還幫助我們理解多模態(tài)是如何增強(qiáng)對(duì)世界的認(rèn)知。我的理解是，除了文本本身外，當(dāng)你在訓(xùn)練多模態(tài)模型時(shí)，甚至僅僅使用文本提示詞時(shí)，文本提示詞本身就可以提升文本理解。從基礎(chǔ)上來看，多模態(tài)為什么如此重要？重大突破是什么，以及由此產(chǎn)生的特征差異是什么？

Ilya Sutskever：有兩個(gè)維度可以解釋多模態(tài)學(xué)習(xí)的重要性，或者說是兩個(gè)原因讓它變得有趣。第一個(gè)原因有點(diǎn)謙虛，多模態(tài)是有用的，對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來說看到多種形式的數(shù)據(jù)是有幫助的，特別是視覺數(shù)據(jù)。因?yàn)槭澜缡欠浅Ｒ曈X化的，人類是非常視覺化的動(dòng)物。人類大腦皮層的三分之一都用于視覺，因此如果沒有視覺，盡管我們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的效用仍然相當(dāng)可觀，但效用可能不如想象的那么大。這是一個(gè)非常簡(jiǎn)單的效用性的論點(diǎn)。很顯然，GPT-4 可以“看”得很好。

第二個(gè)原因是，除了從文本學(xué)習(xí)之外，我們還可以從圖像中學(xué)習(xí)這個(gè)世界的知識(shí)。這也是一個(gè)有力的論點(diǎn)，盡管它像看上去不是那么明確。我給你舉個(gè)例子，或者說在舉例之前，我要給出一個(gè)寬泛的說法，作為人類，我們?cè)谡麄€(gè)生命中只能聽到大約10億個(gè)詞。

黃仁勛：只有10億個(gè)詞？

Ilya Sutskever：是的，只有10億個(gè)詞。

黃仁勛：真令人驚訝，這不是很多。

Ilya Sutskever：是的，不是很多。

黃仁勛：它包不包括我腦海里的詞？

Ilya Sutskever：那我們權(quán)且說20億個(gè)詞好啦，你懂我的意思吧。你知道，因?yàn)?0億秒等于30年。所以你可以看到，我們每秒鐘只能看到幾個(gè)詞，并且我們有一半的時(shí)間都在睡覺。我們?cè)谝簧兄荒塬@得幾十億個(gè)詞。因此，對(duì)我們來說，獲得盡可能多的信息來源變得非常重要，我們從視覺中學(xué)到的東西要多得多。

對(duì)我們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來說，同樣的論點(diǎn)也是適用的。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以從相當(dāng)多的詞中學(xué)習(xí)，原本很難從幾十億詞的文本中認(rèn)知世界，可能會(huì)從數(shù)萬(wàn)億詞中變得更容易。舉個(gè)例子，比如顏色，人們需要看到顏色才能理解顏色。但是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在“一生中”從沒有“看”過一張照片，如果你問它們哪些顏色彼此更相似，它知道紅色比藍(lán)色更接近橙色，它也知道藍(lán)色比黃色更接近紫色。

這是怎么實(shí)現(xiàn)的？一個(gè)答案是這個(gè)世界的信息，甚至是視覺的信息會(huì)慢慢通過文本傳播出去。但是它非常緩慢，不是很快速。所以當(dāng)你有很多文本時(shí)，你仍然可以學(xué)習(xí)到很多東西。當(dāng)然，當(dāng)你加入視覺信息，并從視覺中學(xué)習(xí)知識(shí)，你就會(huì)學(xué)到額外的知識(shí)，這些知識(shí)是無(wú)法通過文本獲得的。

但我不會(huì)說，這是一個(gè)二元的關(guān)系，有些東西無(wú)法從文本中學(xué)習(xí)到。我認(rèn)為這更像是一種匯率，特別是當(dāng)你想學(xué)習(xí)的時(shí)候，如果你像一個(gè)人一樣從10億個(gè)詞或1億個(gè)詞中學(xué)習(xí)，那么有其他信息來源會(huì)變得重要得多。

黃仁勛：是的，你可以從圖像中學(xué)習(xí)。是不是意味著，如果我們也想了解世界的結(jié)構(gòu)，就像我的手臂連接著我的肩膀，再連接我的手肘就能移動(dòng)，這個(gè)世界的動(dòng)畫，這個(gè)世界的物理，如果我也想了解這一點(diǎn)，我能只看視頻就學(xué)會(huì)嗎？

Ilya Sutskever：是的。

黃仁勛：如果我想擴(kuò)展所有這些，例如，如果有人說“great”的意思，“great”可以是“great（太好了）”，“great”也可以是“great（還好）”。你知道，一個(gè)是興奮的，一個(gè)是諷刺的。像這樣的詞還有很多，比如“That's sick”，指的是“I’m sick（我生病了）”，或者“I’m sick（我惡心了）”。根據(jù)人們的語(yǔ)氣不同，含義也不同。那么，音頻對(duì)于模型學(xué)習(xí)也會(huì)有幫助嗎？我們會(huì)好好利用它嗎？

Ilya Sutskever：是的，我認(rèn)為肯定是這樣。那么關(guān)于音頻，我們能說些什么呢？它很有用，它是一個(gè)額外的信息來源，可能不如視頻圖片那樣重要。但是，這種情況下還是有必要的。音頻的實(shí)用性，無(wú)論是在識(shí)別方面還是在生成方面。

黃仁勛：在我看到的測(cè)試中，最有趣的是你們發(fā)布的數(shù)據(jù)，GPT-3在哪些測(cè)試中表現(xiàn)更好？GPT-4 在哪些測(cè)試中表現(xiàn)更好？你認(rèn)為多模態(tài)在這些測(cè)試中起了多少作用？

Ilya Sutskever：直觀的說，每當(dāng)有一個(gè)測(cè)試需要理解問題的圖表時(shí)，比如說在某些數(shù)學(xué)競(jìng)賽中，比如高中生的數(shù)學(xué)競(jìng)賽AMC 12，很多問題可能都有圖表。因此，GPT-3.5在測(cè)試中表現(xiàn)很差。GPT-4 僅使用文本時(shí)的準(zhǔn)確率可能只有2%到20%，但是當(dāng)加入視覺時(shí)，它的成功率躍升至40%。因此，視覺確實(shí)做了很多工作。視覺非常出色，我認(rèn)為能夠進(jìn)行視覺推理和視覺交流，我們也將變得非常強(qiáng)大，非常棒。

從我們對(duì)世界中僅僅幾個(gè)事物的了解，發(fā)展到你可以了解整個(gè)世界，然后你可以把這個(gè)世界做視覺化的推理，視覺化的溝通。現(xiàn)在是在哪里，未來又在哪里？也許在某個(gè)未來版本中，如果你問神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“嘿，給我解釋一下這個(gè)”，它將不僅僅產(chǎn)生四個(gè)段落，而是像一個(gè)小圖表一樣，清楚地傳達(dá)給你需要知道的信息。

智愿君：讓我們繼續(xù)解讀老黃和Ilya爐邊談話的第五段對(duì)話，這一段還蠻聚焦的，就談了一個(gè)話題——多模態(tài)。上回，我們談到了ChatGPT本質(zhì)上還是圍繞著文本展開的一個(gè)聊天機(jī)器人，盡管GPT-4有圖形識(shí)別能力，但是還沒有打開。但以上絕非是OpenAI滿意的現(xiàn)狀，今天我們就來聊聊多模態(tài)。

多模態(tài)其實(shí)是信息溝通通道的概念

今天的對(duì)話中一開始老黃就談到了多模態(tài)。很多人可能第一個(gè)問題就是：到底什么是多模態(tài)交互呢？

人和一個(gè)智能系統(tǒng)交互的時(shí)候，存在雙方相互理解的過程，也就是雙方都通過各種通道去表達(dá)，然后也都通過各種通道去分析對(duì)方的意圖。多模態(tài)是站在智能系統(tǒng)一方來表達(dá)，它更多強(qiáng)調(diào)的是智能系統(tǒng)通過多個(gè)通道去捕獲人和環(huán)境的信息，或者通過多個(gè)通道去呈現(xiàn)信息。

從多個(gè)通道呈現(xiàn)信息并非是個(gè)新鮮概念，比如我們的電影就是同時(shí)有畫面和聲音的多通道呈現(xiàn)的。而今天聊的多模態(tài)重點(diǎn)說的是多模態(tài)交互的另一個(gè)方面：智能系統(tǒng)如何從更多個(gè)通道獲取用戶的意圖。

我們來做一下類比，例如計(jì)算機(jī)視覺就是通過攝像頭模擬人的視覺，從而幫助智能系統(tǒng)來感知世界。但這不是簡(jiǎn)單的模擬，機(jī)器視覺有其獨(dú)特的、并且還在不斷高速演進(jìn)中的技術(shù)優(yōu)勢(shì)。比如在分辨率、景深、可見光和非可見光光譜范圍、多自由度視覺捕獲能力等方面，以及AI和大數(shù)據(jù)加持的圖像識(shí)別、海量攝像頭數(shù)據(jù)分析及挖掘能力上，都會(huì)讓計(jì)算機(jī)視覺表現(xiàn)出驚人的力量和生命力。

我下面列出了幾種類似的感知覺技術(shù)優(yōu)勢(shì)和演進(jìn)方向的表格，你可以對(duì)照著感受一下。

因?yàn)橹悄芟到y(tǒng)的演進(jìn)速度非常快，技術(shù)的能力邊界也在不斷提升，很多已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過人類。所以才會(huì)有上述老黃和Ilya談話過程中，Ilya說的“GPT-4 可以“看”得很好”。

需要被刮目相看的機(jī)器視覺

視覺是如此被重視，是因?yàn)槿祟悓?duì)整個(gè)世界的認(rèn)知，也絕大多數(shù)都是通過視覺來認(rèn)知的。

從生理學(xué)上來講，人眼有 700 萬(wàn)視錐細(xì)胞和 1億2000萬(wàn)視桿細(xì)胞。視錐細(xì)胞幫助我們看到顏色，視桿細(xì)胞幫助我們分辨明暗。我們眼睛可以分辨約一千萬(wàn)種顏色（360到830納米可見光波長(zhǎng)范圍內(nèi)）。在大腦本身，致力于視覺處理的神經(jīng)元數(shù)以億計(jì)，約占大腦皮層的 30%，而觸覺神經(jīng)元占 8%，聽覺神經(jīng)元僅占 3%。將信號(hào)從視網(wǎng)膜傳送到大腦的兩條視神經(jīng)中的每一條都由一百萬(wàn)條纖維組成；每條聽覺神經(jīng)僅攜帶 30,000 個(gè)。

實(shí)驗(yàn)心理學(xué)家赤瑞特拉（Treicher）通過大量的實(shí)驗(yàn)證實(shí)：人類獲取的信息83%來自視覺，11%來自聽覺，這兩個(gè)加起來就有94%。還有3.5%來自嗅覺，1.5%來自觸覺，1%來自味覺。而且他還做過另外一個(gè)實(shí)驗(yàn)，就是關(guān)于知識(shí)保持即記憶持久性的實(shí)驗(yàn)。結(jié)果是：人們一般能記住自己閱讀內(nèi)容的10%，自己聽到內(nèi)容的20%，通過視覺和交流實(shí)踐獲得的記憶則高達(dá)80%。我們的眼睛看到的還會(huì)影響我們聽到的，這就是所謂的“麥格克效應(yīng)”。視覺動(dòng)物人類這種對(duì)視覺的偏愛，和依賴使得“一種視覺在場(chǎng)的形而上學(xué)，一種可稱為‘視覺中心主義’（ocularcentrism）的傳統(tǒng)”在人類文化的長(zhǎng)河里順理成章地形成了。

但遺憾的是，機(jī)器視覺的感知能力和處理能力，一直發(fā)展緩慢，始終和人的視覺保持較遠(yuǎn)的差距。但隨著深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等計(jì)算機(jī)算法的改進(jìn)，以及以老黃的Nvidia為代表的GPU硬件能力的提升，使得機(jī)器視覺出現(xiàn)了革命性的進(jìn)步。并以日新月異的速度，給我們帶來驚喜。近些年機(jī)器視覺的進(jìn)步，計(jì)算機(jī)圖形處理技術(shù)的突飛猛擊，可以從每年舉行的ACM SIGGTRAPH的熱度，以及收獲的“喔”的數(shù)量上感知到在計(jì)算機(jī)視覺感知領(lǐng)域的前沿科技對(duì)時(shí)代的影響。

真正徹底改變這個(gè)行業(yè)的是2014年6月，當(dāng)時(shí)在谷歌大腦（Google Brain）的Ian Goodfellow及其同事設(shè)計(jì)的一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)框架。生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)一般由一個(gè)生成器（生成網(wǎng)絡(luò)），和一個(gè)判別器（判別網(wǎng)絡(luò)）兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成。生成器的作用是，通過學(xué)習(xí)訓(xùn)練集數(shù)據(jù)的特征，在判別器的指導(dǎo)下，將隨機(jī)噪聲分布盡量擬合為訓(xùn)練數(shù)據(jù)的真實(shí)分布，從而生成具有訓(xùn)練集特征的相似數(shù)據(jù)。而判別器則負(fù)責(zé)區(qū)分輸入的數(shù)據(jù)是真實(shí)的還是生成器生成的假數(shù)據(jù)，并反饋給生成器。兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)交替訓(xùn)練，能力同步提高，以零和博弈的形式相互競(jìng)爭(zhēng)，直到生成網(wǎng)絡(luò)生成的數(shù)據(jù)能夠以假亂真，并與與判別網(wǎng)絡(luò)的能力達(dá)到一定均衡。

第二年，一個(gè)來自于自非平衡態(tài)熱力學(xué)的擴(kuò)散模型（Diffusion Model），也被用在圖像處理領(lǐng)域，獲得了非常好的效果。擴(kuò)散模型是一種基于隨機(jī)過程的模型，它可以通過將噪聲向量逐步“擴(kuò)散”到圖像像素上，從而生成高質(zhì)量的圖像。這種模型的一個(gè)關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)是，它可以通過自適應(yīng)地選擇擴(kuò)散步驟的數(shù)量來控制生成圖像的細(xì)節(jié)級(jí)別。此外，擴(kuò)散模型還可以用來生成高分辨率的圖像，而不像其他生成模型需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計(jì)算資源。擴(kuò)散模型可以應(yīng)用于各種任務(wù)，如圖像去噪、圖像修復(fù)、超分辨率成像、圖像生成等等。例如，一個(gè)圖像生成模型，經(jīng)過對(duì)自然圖像的擴(kuò)散過程的反轉(zhuǎn)訓(xùn)練之后，可從一張完全隨機(jī)的噪聲圖像開始逐步生成新的自然圖像。

在文本到圖像生成中，這兩種模型可以配合使用。Diffusion Model可以用來生成高質(zhì)量的圖像，而GANs則可以用來提高圖像的真實(shí)性和可信度。具體來說，Diffusion Model生成的圖像可以被作為GANs的輸入，然后GANs可以通過學(xué)習(xí)這些圖像的特征來生成更加逼真的圖像。這種方法可以有效地減少Diffusion Model中可能存在的一些缺陷，并產(chǎn)生更加自然和逼真的圖像。

也正是在這種大背景下，OpenAI才會(huì)首次推出的給大眾體驗(yàn)的產(chǎn)品才不是ChatGPT，而是DALL-E。這是首批引起公眾廣泛關(guān)注的文本到圖像模型之一，現(xiàn)在，我們體驗(yàn)對(duì)是能夠生成更復(fù)雜和逼真的圖像的后繼模型 DALL-E 2。如今，關(guān)于Text-to-Image的圖像生成器，已經(jīng)遍地開花，除了DALL-E之外，還有Midjourney、Stable Diffusion、Jasper Art、Starry AI、Dream by Wombo、Nightcafe、BigSleep、Artbreeder、Photosonic、Craiyon等等一系列眼花繚亂的圖像生成器，而且效果都不差。

相信，正是這些原因，老黃和Ilya在討論視覺信息的時(shí)候，才會(huì)如此興奮吧。

但是硬幣總有兩面，我們也無(wú)法忽視因?yàn)檫@兩個(gè)技術(shù)的采用，面臨的新的挑戰(zhàn)：1. 生成圖片的數(shù)字版權(quán)；2. 運(yùn)用此能力的深偽技術(shù)。我們恰巧有兩篇之前的文章覆蓋了這兩個(gè)話題，有興趣的同仁，可以點(diǎn)擊鏈接去看一下：

《HIT 11: AI生成的作品著作權(quán)歸屬探討》

《河套IT TALK——TALK43：（原創(chuàng)）合成媒體的達(dá)摩克利斯之劍——深偽技術(shù)》

數(shù)字世界到底有多少可供大模型學(xué)習(xí)的信息？

在今天上面分享的這段對(duì)話中，有關(guān)一個(gè)人一生獲取的文字信息為10億個(gè)詞，這個(gè)話題Ilya和老黃還聊了不少內(nèi)容。這段內(nèi)容其實(shí)也會(huì)讓我們?nèi)ニ伎迹覀円簧薪佑|這么多字，那么互聯(lián)網(wǎng)上的信息有多少呢？

根據(jù)國(guó)際數(shù)據(jù)公司IDC的估計(jì)，截至2020年，全球數(shù)字宇宙的大小為44 Zettabytes（其中1 Zettabyte等于10億 Terabytes），其中文本、圖像和視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)占據(jù)了絕大部分。具體來說，據(jù)IDC估計(jì)，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)占據(jù)數(shù)字宇宙的80%以上，其中視頻數(shù)據(jù)占比最高，約為60%。據(jù)統(tǒng)計(jì)，截至2020年，全球每天產(chǎn)生的文本數(shù)據(jù)量約為50萬(wàn)億字節(jié)，這相當(dāng)于每天產(chǎn)生50億部普通手機(jī)的存儲(chǔ)容量；而每天上傳到Y(jié)ouTube的視頻數(shù)據(jù)量約為500小時(shí)，相當(dāng)于每分鐘上傳約300小時(shí)的視頻。

這也映射了之前說的，目前世界上大部分信息都是采用視頻和圖像來保存的。目前GPT-4等大模型，學(xué)習(xí)到的文本數(shù)據(jù)還是有限的。關(guān)于GPT-4學(xué)了多大當(dāng)量的數(shù)據(jù)并不清楚，但是GPT-3學(xué)了45TB的文本數(shù)據(jù)。主要來源于：

• • Common Crawl：提供了包含超過50億份網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)的免費(fèi)數(shù)據(jù)庫(kù)。有超過7年的網(wǎng)絡(luò)爬蟲數(shù)據(jù)集，包含原始網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)、元數(shù)據(jù)提取和文本提取。

  • Wikipedia：網(wǎng)絡(luò)維基百科，目前有超過1億的條目項(xiàng)。

  • BooksCorpus：由100萬(wàn)本英文電子書組成的語(yǔ)料庫(kù)。

  • WebText：一個(gè)來自于互聯(lián)網(wǎng)的語(yǔ)料庫(kù)，其中包含了超過8億個(gè)網(wǎng)頁(yè)的文本內(nèi)容。

  • OpenWebText：類似于WebText，但是包含的文本數(shù)據(jù)更加規(guī)范化和質(zhì)量更高。

  • ConceptNet：一個(gè)用于語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)庫(kù)，其中包含大量的語(yǔ)言學(xué)知識(shí)。

  • NewsCrawl：從新聞網(wǎng)站收集的大量新聞文章的集合。

  • Reddit：一個(gè)包含了大量用戶發(fā)布的信息的論壇網(wǎng)站。

而這些數(shù)據(jù)，也僅僅是互聯(lián)網(wǎng)上文本信息的一部分，當(dāng)然，可以認(rèn)為這也是高質(zhì)量數(shù)據(jù)的一部分。為什么不學(xué)習(xí)更多的數(shù)據(jù)？我的理解，這里有復(fù)雜的原因，既有數(shù)據(jù)的可獲得性考慮，還要有大模型訓(xùn)練的成本（包括計(jì)算成本和時(shí)間成本）的平衡。但未來的趨勢(shì)，一定是學(xué)習(xí)更多的數(shù)據(jù)，而且一定是多模態(tài)，多種媒體形式數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)?，F(xiàn)在大模型的訓(xùn)練，已經(jīng)變成了一種新的熱潮，很多企業(yè)都開始擁抱大模型，也有很多在訓(xùn)練自己的大模型。Amazon和Texas A&M university 研究團(tuán)隊(duì)構(gòu)建的現(xiàn)代LLM進(jìn)化樹，展示了其中部分企業(yè)的最新進(jìn)展，有興趣可以看一下：

不同媒體形式數(shù)據(jù)Token的差別是什么？

在大模型的機(jī)器學(xué)習(xí)中，token是指在信息數(shù)據(jù)處理中的最小單位，如果是文本信息的話，通常是單詞或者子單詞。在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中，一個(gè)token可以是一個(gè)單詞，也可以是一個(gè)詞根、一個(gè)詞綴或一個(gè)字符，這取決于數(shù)據(jù)預(yù)處理的方式和任務(wù)的需要。

在文本數(shù)據(jù)的預(yù)處理中，一個(gè)常見的步驟是將原始文本拆分成一個(gè)個(gè)token，這個(gè)過程稱為tokenization。在深度學(xué)習(xí)模型中，tokenization通常是將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)字表示的第一步。每個(gè)token都被賦予一個(gè)唯一的整數(shù)編號(hào)，這個(gè)編號(hào)會(huì)作為模型輸入中的一個(gè)特征向量的一部分。

在大模型的機(jī)器學(xué)習(xí)中，tokens的處理通常涉及到詞表、嵌入矩陣等概念。這些概念都是為了將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)字表示，以便于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行計(jì)算和優(yōu)化。

中文的Token比英文的要復(fù)雜，因?yàn)橹形闹袥]有明確的單詞邊界。

在英文中，單詞之間通常由空格或標(biāo)點(diǎn)符號(hào)分隔開，這使得單詞的tokenization變得相對(duì)簡(jiǎn)單。而在中文中，單詞之間沒有空格，相鄰的中文字符也不一定組成一個(gè)單詞。因此，中文的tokenization通常需要使用一些特定的技術(shù)來處理這種情況。

一種常見的中文tokenization技術(shù)是基于中文分詞。中文分詞是將中文文本切分成一個(gè)個(gè)有意義的詞語(yǔ)的過程。這個(gè)過程通常會(huì)用到一些預(yù)先訓(xùn)練好的分詞器或字典，通過匹配字典中的詞語(yǔ)或者使用統(tǒng)計(jì)方法來實(shí)現(xiàn)。

此外，在中文的tokenization中，還需要注意一些漢字之間可能存在的合并或拆分現(xiàn)象，以及不同語(yǔ)境下同一漢字可能表示不同的含義的情況。這些因素都需要考慮到，以保證中文文本的正確切分和tokenization。

除了文字之外，其他的信息，同樣在學(xué)習(xí)前，也是要tokenization技術(shù)處理的。以下是對(duì)于不同類型數(shù)據(jù)的token解釋：

• • 音頻：在音頻處理中，token通常是指音頻信號(hào)的采樣值，即將一段時(shí)間內(nèi)的聲音信號(hào)離散化為一系列數(shù)字。這些數(shù)字被用于表示音頻信號(hào)，并可以作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入。另外，音頻的tokenization也可以基于聲音的頻率和時(shí)域信息，通過一些特征提取算法來實(shí)現(xiàn)。

  • 圖像：在圖像處理中，token通常是指圖像的像素值。像素是構(gòu)成數(shù)字圖像的最小單位，每個(gè)像素都有一個(gè)數(shù)值，代表該像素的顏色和亮度等信息。這些像素值被用于表示圖像，并可以作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入。此外，也可以對(duì)圖像進(jìn)行特征提取，例如使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法來提取圖像的特征。

  • 視頻：在視頻處理中，token通常是指視頻中的一幀圖像。視頻由一系列連續(xù)的圖像組成，每個(gè)圖像都可以作為一個(gè)token。此外，還可以對(duì)視頻進(jìn)行特征提取，例如使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法來提取視頻的空間和時(shí)間特征。

對(duì)于非文本數(shù)據(jù)，例如圖像和音頻數(shù)據(jù)，如果直接將其全部進(jìn)行tokenization，將會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)的體積變得非常大，并且可能丟失數(shù)據(jù)的一些關(guān)鍵信息。因此，在處理這些非文本數(shù)據(jù)時(shí)，可能需要使用一些特定的處理方法和特征提取技術(shù)，而不是直接進(jìn)行tokenization。

支持AIGC的語(yǔ)音聊天機(jī)器人

今天分享的這段對(duì)話中，老黃和Ilya簡(jiǎn)單提到了語(yǔ)音語(yǔ)調(diào)在大模型識(shí)別和生成的重要性。其實(shí)這挺關(guān)鍵的，想到過去幾年，非?；鸬闹悄苷Z(yǔ)音技術(shù)。真正的體驗(yàn)是非常不好的，不僅僅需要每次溝通都要提示詞，而且對(duì)包括方言等非標(biāo)準(zhǔn)語(yǔ)言的理解力很差，更不要說去理解語(yǔ)氣語(yǔ)調(diào)了。而且，回答問題的方式也千篇一律，給人的感覺就是并不夠智能。大部分的使用場(chǎng)景成了問天氣，設(shè)鬧鐘，放歌和智能家電開關(guān)等簡(jiǎn)單用途上了。

未來，這些基于語(yǔ)音的交互智能家庭助手也應(yīng)該支持類似ChatGPT的能力。ChatGPT能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)復(fù)雜的自然語(yǔ)言理解和生成任務(wù)的處理，而這些任務(wù)也可以應(yīng)用到基于語(yǔ)音的交互智能家庭助手中。例如，基于語(yǔ)音的交互智能家庭助手可以使用ChatGPT來實(shí)現(xiàn)更加自然、流暢的對(duì)話和問答。同時(shí)，ChatGPT還可以通過對(duì)大量語(yǔ)音和文本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，提高基于語(yǔ)音的交互智能家庭助手的語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言處理能力。再也不用擔(dān)心自己說的話不標(biāo)準(zhǔn)，AI不響應(yīng)了，可以慢慢聊，逐漸趨近于業(yè)務(wù)需求，而且也不用刻意遵守什么AI對(duì)話語(yǔ)言規(guī)則，所謂的換了一種說話方式，AI就聽不懂的情況。甚至更神奇的將是，你說什么語(yǔ)言，AI就會(huì)按照什么語(yǔ)言來回應(yīng)。比如你說方言，它就方言回應(yīng)，你說英語(yǔ)，它就英語(yǔ)回應(yīng)。要多自然，有多自然。

不過，我們還是要意識(shí)到，AIGC的語(yǔ)音聊天機(jī)器人，必然面臨新的挑戰(zhàn)：

• • 數(shù)據(jù)體積：音頻數(shù)據(jù)通常比文本和圖像數(shù)據(jù)更大，因此需要更多的存儲(chǔ)空間和處理能力。對(duì)于大規(guī)模音頻數(shù)據(jù)的處理，需要使用高效的計(jì)算和存儲(chǔ)方案。

  • 數(shù)據(jù)預(yù)處理：音頻數(shù)據(jù)需要進(jìn)行預(yù)處理，以便于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和推斷。預(yù)處理包括提取特征、標(biāo)準(zhǔn)化和降噪等步驟。不同的預(yù)處理方法可能會(huì)影響模型的性能和效果。

  • 噪聲和變異性：音頻數(shù)據(jù)通常會(huì)受到噪聲和變異性的影響，例如不同的說話者、語(yǔ)氣和背景噪聲等。這些噪聲和變異性可能會(huì)影響模型的精度和魯棒性，需要使用合適的預(yù)處理方法和模型設(shè)計(jì)來處理。

  • 音頻模型的設(shè)計(jì)：對(duì)于不同的音頻任務(wù)，需要使用不同的模型結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練方法。例如，對(duì)于語(yǔ)音識(shí)別任務(wù)，可以使用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型，而對(duì)于語(yǔ)音合成任務(wù)，可以使用基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)和自注意力機(jī)制的模型。

  • 訓(xùn)練數(shù)據(jù)和標(biāo)注：音頻數(shù)據(jù)需要進(jìn)行標(biāo)注，以便于模型的訓(xùn)練和評(píng)估。對(duì)于語(yǔ)音識(shí)別任務(wù)，需要進(jìn)行音素或字級(jí)別的標(biāo)注，而對(duì)于語(yǔ)音合成任務(wù)，則需要進(jìn)行音高、音調(diào)和語(yǔ)速等方面的標(biāo)注。標(biāo)注數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量會(huì)影響模型的性能和效果。

不過，我有信心，隨著時(shí)間的推移，以上挑戰(zhàn)終將不是問題。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和普及，基于語(yǔ)音的交互智能家庭助手會(huì)不斷地提高自己的能力，以更好地服務(wù)用戶，而且在和人的語(yǔ)音對(duì)話過程中，也是自我學(xué)習(xí)提升改進(jìn)的過程（也就是通過每次溝通訓(xùn)練對(duì)任務(wù)的理解和表達(dá)能力，形成記憶，自主成長(zhǎng)）。在未來，基于語(yǔ)音的交互智能家庭助手可能還會(huì)采用更加先進(jìn)的技術(shù)和算法，例如端到端的語(yǔ)音識(shí)別和合成技術(shù)、基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的對(duì)話生成技術(shù)等，以提供更加智能化、個(gè)性化的服務(wù)。相信，不遠(yuǎn)的將來，能更為自然和人聊天的語(yǔ)音機(jī)器人會(huì)很快上市。

更加值得期待的多媒體交互

老黃和Ilya今天分享談話的最后，Ilya談到了對(duì)多模態(tài)的暢想。

支持多模態(tài)輸出對(duì)ChatGPT對(duì)信息的回復(fù)，也不會(huì)簡(jiǎn)單局限在“蹦字兒”的狀態(tài)了。比如如果我們?cè)诓宛^見到一個(gè)菜超級(jí)好吃，就把它拍下來，輸入給ChatGPT。ChatGPT除了回復(fù)正常做菜的選料，預(yù)處理，烹飪的文本描述之外，每樣原材料、預(yù)處理的手法，以及烹調(diào)的順序和詳細(xì)過程，還會(huì)有圖片、視頻相對(duì)應(yīng)，避免理解錯(cuò)誤。當(dāng)然，這只是理想場(chǎng)景，現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景，多模態(tài)輸出未必如此賞心悅目。

一般來說，選擇合適的模態(tài)輸出需要考慮以下幾個(gè)方面：

• • 信息的類型和內(nèi)容：不同類型和內(nèi)容的信息適合使用不同的模態(tài)輸出。例如，當(dāng)需要傳達(dá)具體的操作步驟或指示時(shí)，使用語(yǔ)音或視頻等模態(tài)輸出會(huì)更為直觀和有效；而當(dāng)需要傳達(dá)大量的文本信息時(shí)，使用文字輸出會(huì)更為方便和快速。

  • 用戶的偏好和需求：不同的用戶有不同的偏好和需求，因此需要根據(jù)用戶的特點(diǎn)選擇合適的模態(tài)輸出。例如，當(dāng)用戶更喜歡通過聽覺方式獲取信息時(shí)，使用語(yǔ)音輸出會(huì)更為合適；而當(dāng)用戶更喜歡通過視覺方式獲取信息時(shí)，使用圖像或視頻輸出會(huì)更為合適。

  • 應(yīng)用場(chǎng)景和環(huán)境：不同的應(yīng)用場(chǎng)景和環(huán)境對(duì)模態(tài)輸出的要求也不同。例如，在嘈雜的環(huán)境中，使用語(yǔ)音輸出可能會(huì)受到干擾，此時(shí)可以選擇使用圖像或文字等其他模態(tài)輸出；而在需要快速操作的場(chǎng)景中，使用語(yǔ)音輸出可能更為方便。

需要注意的是，如果同時(shí)使用多個(gè)模態(tài)輸出來展示信息，可能會(huì)導(dǎo)致信息輸入的瓶頸或信息擁塞，從而降低溝通效果。因此，在選擇模態(tài)輸出時(shí)，需要根據(jù)具體情況綜合考慮，選擇最為合適的模態(tài)輸出方式，以提高信息傳達(dá)的效率和準(zhǔn)確性。

在多模態(tài)輸出的場(chǎng)景中，如何選擇合適的模態(tài)輸出是一個(gè)需要考慮的問題。選擇合適的模態(tài)輸出，可以提高信息傳達(dá)的效率和準(zhǔn)確性，并且可以改善用戶體驗(yàn)。

因?yàn)闄C(jī)器或許在信息處理和輸出方面，速度可以靈活調(diào)整。但人類的注意力通道無(wú)法承載過多的信息輸入。人類注意力的帶寬是極為有限的，而且生物進(jìn)化的緩慢速度相比于設(shè)備的增長(zhǎng)、處理能力的提升幾乎可以被定性為停滯不前。如果一味追求多媒體的輸出，用戶會(huì)被淹沒在各種多媒體信息的海洋中中應(yīng)接不暇、無(wú)所適從。因?yàn)樽⒁饬Ρ桓鞣N多媒體透支占用，我們從之前的從容處理任務(wù)，逐漸過渡到被高負(fù)荷信息壓得喘不過氣的時(shí)代。所以，在合適的時(shí)機(jī)，合適的場(chǎng)景，針對(duì)合適的人，以合適的模態(tài)進(jìn)行溝通，不去過多耗費(fèi)用戶的注意力，快速處理完事情后用戶應(yīng)立即撤回注意力做別的事情。才是最好的溝通策略。從我以前對(duì)多模態(tài)交互的理解，這個(gè)叫做平靜交互原則。

在探討AI技術(shù)決定論的前提下，注重體驗(yàn)仍然是非常關(guān)鍵的因素。

好了，今天我們先解讀到這里。下次，我們會(huì)繼續(xù)針對(duì)黃仁勛與Ilya Sutskever的“爐邊談話”的其他部分進(jìn)行解讀，敬請(qǐng)期待。

未完待續(xù)……