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語言模型總是給出“驢唇不對馬嘴”的答案，已經(jīng)成為它最飽受詬病的問題之一。

現(xiàn)在，DeepMind想到了一個解決辦法——

讓模型像人類一樣，學會“谷歌一下”，回答問題同時還能給出論據(jù)。

這個模型名叫GopherCite，當你問它：

GopherCite是如何找到論據(jù)來源的？

它會回答：

通過谷歌搜索檢索相關文檔。

同時還給出了答案的依據(jù)，援引自DeepMind發(fā)布這項研究的頁面。

而且遇到實在不懂的問題，它還會說“I don’t know.”，不會強行給一個錯誤答案。

訓練結果顯示，該模型在自然問題數(shù)據(jù)集、ELI5數(shù)據(jù)集上的正確率分別可以達到90%、80%，接近人類水平。

用強化學習訓練AI查谷歌

首先我們來看一下GopherCite的效果如何。

當被問道：

在Scooby Doo中，Scooby是什么動物？

GopherCite回答道：

一只大丹犬。

摘自維基百科Scooby-Doo。這是周六早上播出的系列青少年動畫片，主角包括弗雷德·瓊斯等，以及一只名叫Scooby-Doo、會說話的大丹犬。

不難看出，在學會找論據(jù)后，AI給出的回答靠譜多了。

事實上，GopherCite的前輩——超大語言模型Gopher，此前回答問題時的表現(xiàn)就要差勁很多。

Gopher是DeepMind在去年年底發(fā)布的NLP模型，包含2800億參數(shù)。

它基于Transformer架構，在10.5TB大小的MassiveText語料庫上進行訓練。

在這里，DeepMind舉了一個例子來說明。

讓Gopher和GopherCite回答同一個問題：

普萊西德湖一共舉辦過幾次冬奧會？

Gopher回答（是錯的）：

普萊西德湖在1932年、1936年、1980年舉辦過冬奧會。

但GopherCite就答對了：

兩次。

并給出了嚴謹?shù)睦碛桑?/span>

援引自美國主辦奧運會城市史。1932年、1980年在普萊西德湖舉辦過冬季奧運會；1936年、1984年在洛杉磯舉辦過夏季奧運會。

那么GopherCite的具體工作原理是怎樣的呢？

在Gopher的基礎上，研究人員開發(fā)了一種獎勵機制，也就是用上強化學習。

在收到問題后，模型會訪問谷歌搜索的API來找到相關的網(wǎng)頁，獲取top-K結果。

（top-K操作，即從分數(shù)集合中找到k個最大或最小元素，是一個重要的機器學習模型組件，被廣泛用于信息檢索和數(shù)據(jù)挖掘中。）

然后它會根據(jù)問題來生成一些答案，答案數(shù)量N會大于K。

這些答案同時會帶有自己的證據(jù)，即從網(wǎng)頁上搜索到的包含答案的文段。

接下來，系統(tǒng)會對這些答案進行打分，最終輸出得分最高的答案。

在推理過程中，模型采樣會按照循環(huán)在文檔上不斷迭代，每個循環(huán)都會從單個文檔中盡可能多地顯示上下文內(nèi)容，然后對文本重新排序并返回給上一步。

此外，這個模型還會計算最終生成答案的質(zhì)量，如果生成答案太差，它就會選擇不回答。

這是源于紅牛的廣告語：“它會給你翅膀”。

在ELI5Filtered數(shù)據(jù)集上回答70%的問題時，正確率為80%左右。

DeepMind表示這種訓練模式和LaMDA有些類似。

LaMDA是谷歌在去年I/O大會上發(fā)布的一個對話模型，它能夠在“聽懂”人類指令的基礎上，對答如流并保證邏輯、事實正確。

不同的是，LaMDA有時會直接給人分享問題的相關鏈接，而GopherCite可以直接摘出相關論據(jù)文段。

另外，OpenAI最近也開發(fā)了一個網(wǎng)頁版GPT （WebGPT），同樣也是用類似的方法來校正GPT-3。

DeepMind表示，WebGPT是通過多次訪問網(wǎng)頁來組織答案，GopherCite則是側重于讀取長文段。

還是會有失誤

雖然懂得援引資料了，但是GopherCite有時還是會生搬硬套。

比如當你問它“喝了紅牛會怎么樣？”，它的回答是“翅膀”。

這是源于紅牛的廣告語：“它會給你翅膀”。

顯然讓它理解比喻還是有點困難……

也有網(wǎng)友吐槽說，可能人類自己去谷歌搜索會更快。

你覺得呢？