让ChatGPT长“手”！Meta爆火新论文，让言语模型学会自主使用工具

betty_suzhou

原标题：让ChatGPT长“手”！Meta爆火新论文，让言语模型学会自主使用工具  
鱼羊 Pine 发自 凹非寺   
量子位 | 大众号 QbitAI   
ChatGPT爆火，Meta也坐不住了。  
微软和谷歌正在搜寻引擎那边刺刀拼刺刀呢，谁想Meta冷不防抛出一篇新论文，登时吸引全场眼光：  
瞄准ChatGPT的“软肋”，让大言语模型 自行学会了使用工具！   


简略来讲，基于Meta的这个思绪，ChatGPT这些大言语模型能够缺啥补啥：  
不会算数，就本人取出计算器计算；需求最新信息，就本人衔接搜寻引擎搜寻……  


是否有点AI本人操作本人内味儿了？  
论文一出，不少AI钻研者就将其视作“ 过来几周里最首要的论文”。   
     


这篇论文给人们关上了思绪，让大言语模型将来能够成为一切事件的终点。
    这篇论文给人们关上了思绪，让大言语模型将来能够成为一切事件的终点。  


还有网友表现：我老婆本来不太关怀AI，据说Meta这论文都惊了。普通人真的得好好想一想这事儿了。  


自学工具用法的大言语模型   
这一回，Meta给这个会使工具的言语模型起名 Toolformer。   
Toolformer的内核逻辑，总结上去很简略，就是：  
专业的工作交给专业的工具来做。
    专业的工作交给专业的工具来做。   
在生成文本的过程当中，遇到特定的工作，Toolformer会间接调用所需工具的API。  
好比说，在履行这个工作：1400名参预者，有400人经过了测试，占多大比例？ （为了让ChatGPT掌握数学运算，OpenAI可没少折腾【加链接：ChatGPT连夜迭代：你老婆欠好使了】）  
Toolformer涓滴不慌，间接“取出”计算器，现场计算得出后果： 29%。   


又或者说，想要备注个事件，只知道是周五，详细日期还不知道？  
不妨事，翻出日历查一下就行-了。  




除了这些工具以外，Toolformer还可以调用Q&A以及搜寻引擎等工具。  
这时候，就曾经有网友开始畅想将来了：  
当初，ChatGPT版必应能帮你对比酒店价钱，那将来有了Toolformer，预约性价比高的酒店岂不是也能够甩给AI去做了。
    当初，ChatGPT版必应能帮你对比酒店价钱，那将来有了Toolformer，预约性价比高的酒店岂不是也能够甩给AI去做了。  
不外话说回来，Toolformer面对不同的工作都能行云流水般地调用对应的工具，它是怎么做到的呢？  
一言以蔽之，Toolformer通过训练，可以在生成文本中拔出曾经API调用，间接将工作外包出去。  
在这其中，训练的进程是以 自监视的形式实现的。这象征着无需少量人类标注好的数据，Toolformer只需求大量演示就可以学会调用API。   
详细来讲，先给Toolformer提供大量曾经手动标注好的例子，而后让言语模型在理论中 生成一个更大的包孕示例的数据集。   
这个进程次要分红三步：  
首先是 取样，艰深点讲就是看输出的文本提醒中，哪一个中央需求调用哪一种工具，而后间接将“调用的API”拔出曾经到对应之处；   


其次是 履行，履行上一步的“调用API”工作，将生成的文本间接拔出曾经进去；   
最初是 过滤，上一步中工具生成的文本假如对输出文原本说用途不大的话，就能间接pass掉，保存对文本有用之处。   


这样一来，基于这些有用的数据集，Toolformer即可以对事后训练好的大言语模型进行微调。  
讲了这么多，Toolformer的实在成果究竟如何，有无一个横向的数据比较？  
论文将Toolformer和多个其余大言语模型，包罗GPT-J，OPT （66B）以及GPT-3 （175B）进行了比较，对比了它们在数学、Q&A以及机器翻译等方面的才能。   
后果显示，在学习使用工具后，GPT-J的零样本学习机能的到了明显的进步。  


△Toolformer：是在GPT- J上微调，并增强了CCNet子集中的API调用/ Toolformer （disabled）：同上，但解码期间禁用API调用   
而且在大少数工作上机能都有显著进步，在一些上游工作中Toolformer乃至曾经超过了GPT-3。  


“将来大言语模型开展的首要分支”   
说到这里，不知道你怎么看这件事儿。  
有不少网友是曾经抑制不住，想着去拔AI电源了。  


而诱发更多探讨的，是这样一种观念：Toolformer多是将来LLM（大言语模型）开展的一个首要分支。  


大言语模型进化出使用工具的才能，知道应该在什么时候、使用何种工具来完成需要，也就象征着许多在明天还需求人类和AI合作实现的任务，将来AI都能本人搞定了。  
好比当初还多少有些“人工智障”的语音助手，假如面前有ChatGPT+Toolformer的技术才能撑持，那末从挑拣合乎需要的餐厅，到间接订座，这一系列举措均可以被丝滑地串连起来。  
又好比微软的必应搜寻接入ChatGPT。假如这些大言语模型能充沛调用各种API、使用UI，那它不只能帮人们实现搜寻，还能彻底改动人们操作网页的形式——所有输出均可以化简为天然言语。  
乃至，ChatGPT这样的模型，借助各种API重写本人的代码，也将成为可能。  


事实上，让AI掌握工具的使用办法这个钻研标的目的，也其实不只要Meta在做。  
好比谷歌行将嵌入到搜寻中的 Bard，面前模型LaMDA就内置了一套工具箱，包罗计算器、翻译器和拜候搜寻引擎获得内部信息的接口。   
还有开源名目 LangChain，也努力于将大言语模型与内部的计算、常识来源相结合，以开发真正可用的运用顺序。   
而当初，Meta又使大模型对工具的使用“纯熟度”、“自主性”，更上一层楼。  
不外，也有网友指出，Toolformer所展示出的“自学”才能，仍是一个高级、“广义”的版本。  
这些模型自身依然是纯正的函数：给定相反的输出（包罗采样时的随机值），它将老是发生相反的输入。
  有点像是在说，一个大言语模型能学会将特定畛域的言语作为其天然言语的一部份，以此归入来自内部工具的常识。
    这些模型自身依然是纯正的函数：给定相反的输出（包罗采样时的随机值），它将老是发生相反的输入。   
有点像是在说，一个大言语模型能学会将特定畛域的言语作为其天然言语的一部份，以此归入来自内部工具的常识。   


One More Thing   
Meta新论文炸场，还挑动了人类的“反思”神经。  
这不，陈腐梗图曾经出炉：  
人类在沉浸，而机器在学习。
    人类在沉浸，而机器在学习。  


— 完—   
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