EP 35. ICML现场对话AI研究员符尧:亲历AI诸神之战,解读LLM前沿研究,Llama 2,AI Agents
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OnBoard! 一大波更新要来啦!Monica 最近一个月都在硅谷,之前怠慢了一段时间,很快就会补上啦。 这次的节目非常特别,是在ICML 2023 (International Conference on Machine Learning, 国际机器学习大会)的现场录制的。这次的嘉宾,爱丁堡大学博士生符尧,更是众望所归,相信最近关注大语言模型的朋友都不陌生。他的好几篇关于大语言模型能力研究的文章,几乎都是业内必读。 Hello World, who is OnBoard!? 正如符尧在一篇总结文章中所说:“ICML 2023,OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, Meta,各大名校的 rising star PhD,顶级 hedge fund 与 VC ,most popular startups 悉数到场,这里是诸神之战的最前线。” 我们就在诸神之战的现场,回顾了ICML与各位大神现场交流的见闻,fuyao对于数据、RLHF等大模型核心研究领域的思考,还有对震动行业的、刚刚发布的LlaMA-2的看法。 这次在室外录制,嘉宾还在生病,不免有些杂音。但是我想这对于关注干货的听众来说,都不是问题。相信你也会受益匪浅。Enjoy! *本期涉及比较多的术语,需要你对大模型(LLM)有基础的技术了解。 嘉宾介绍 符尧,爱丁堡大学的博士生,研究大语言模型的推理能力。符尧在北京大学完成了本科学位,在哥伦比亚大学完成了硕士学位,曾在MIT-IBM AI 实验室,Allen Institute for AI (AI2) 等担任实习研究员。他的工作主题包括了大语言模型演化,复杂推理,涌现能力,以及如何从第一性原理构造模型。他以《拆解追溯 GPT-3.5 各项能力的起源》为代表的文章系列详细阐述了语言模型的能力机制,在中文和全球互联网上都产生了重大的影响力。 我们都聊了什么 02:05 凡尔赛开场 & 嘉宾付尧的介绍 04:33 认识ICML,参加诸神之战的盛会是什么体验;付尧入选的论文如何探讨模型能力的遗忘 08:09 过去半年,对模型能力有什么新的理解 09:36 解决模型能力遗忘为什么重要,有什么挑战 13:49 模型能力遗忘对于垂直领域模型有什么影响 17:39 蒸馏 (Distillation) 技术为什么重要,现在研究和落地处在什么阶段 24:00 算力紧张,以后更多的创新研究都会发生在业界而不是学术界吗 26:39 ICML上看到了哪些有意思的研究 - paper 推荐! 30:41 最火的话题1:基于LLM的agents 构建有什么挑战和解法 37:36 现在的大语言模型能力可以支持怎样的Agent? 48:51 最火的话题2:解读 Llama 2,最让人印象深刻的变化是什么? 56:25 基于Llama 2,学术界可以有什么研究方向? 59:06 ICML 上亲历的大神交流 61:57 符尧还在关注哪些新的研究方向 & 我们对 Agent 集群的畅想 我们提到的内容 符尧的ICML论文:Specializing Smaller Language Models towards Multi-Step Reasoning T5: Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models Chatbot Arena: Benchmarking LLMs in the Wild with Elo Ratings The Flan Collection: Designing Data and Methods for Effective Instruction Tuning FlexGen: High-Throughput Generative Inference of Large Language Models with a Single GPU PAL: Program-aided Language Models by Aman Madaan 符尧的Llama 2 讨论会 memo (7/18/2023) RL: Reinforcement learning, 强化学习 SFT: Supervised Fine Tuning, 监督微调 RLHF: Reinforcement Learning with Human Feedback, 人类反馈强化学习 Distillation: 蒸馏,基于大语言模型训练小模型的方法 Scaling law: A mathematical relationship where performance improves with increasing size, 规模定律 Alignment tax: Additional effort to align a model's behavior with human values, 对齐税 参考文章 符尧的个人主页 ICML 2023 手记 - 诸神之战的最前线 符尧的博客 A Closer Look at Large Language Models Emergent Abilities, by Yao F
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Published 10/11/24
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