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夢晨 發自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI
論如何在技術圈爭論中一句話噎到對方:
哥們,是我創造了第一個大語言模型。

發言者Jeremy Howard為澳大利亞昆士蘭大學名譽教授、曾任Kaggle創始總裁和首席科學家,現answer.ai與fast.ai創始人,。

事情的起因是有人質疑他最近的專案llms.txt在幫助大模型爬取網際網路資訊上並沒太大作用,從而引發了這段爭論,迅速引起眾人圍觀。
聞訊而來的“賽博考古學家們”一番考據之後,發現第一個大語言模型這個說法還真有理有據:
2018年初,Jeremy Howard發表的論文ULMFiT,使用非監督預訓練-微調正規化達到當時NLP領域的SOTA。

甚至GPT-1的一作Alec Radford,在發表GPT-1時也公開承認過ULMFiT是靈感來源之一。

有人搬出綜述論文,指出從“遺傳學”視角看,ULMFiT是所有現代大模型“最後的共同祖先”。

還有好事者軟體工程師Jonathon Belotti,專門寫了一篇完整考據《誰才是第一個大語言模型》

大語言模型起源考據
首先來介紹一下ULMFiT這篇論文,入選ACL 2018:
提出有效遷移學習方法,可應用於NLP領域的任何任務,並介紹了微調語言模型的關鍵技術,在六個文字分類任務上的表現明顯優於當時的SOTA方法,在大多數資料集上將錯誤率降低了18-24%。此外,僅使用100個帶標籤的示例,它的效能就與在100倍以上資料上從頭開始訓練的模型效能相當。

那麼ULMFit算不算第一個大語言模型呢?Jonathon Belotti考據遵循這樣的思路:
首先找一個大家都公認肯定算大語言模型的成果,GPT-1肯定符合這個標準。

再從GPT-1和後續GPT-2、GPT-3中提取一個模型成為成為大語言模型的標準:
-
首先要是一個語言模型,根據輸入預測人類書面語言的組成部分,不一定是單詞,而是token -
核心方法是自監督訓練,資料集是未標記的文字,與此前特定於任務的資料集有很大不同 -
模型的行為是預測下一個token -
能適應新的任務:不需要架構修改,就有few-shot甚至one-shot能力 -
通用性:可以先進的效能執行各種文字任務,包括分類、問答、解析等
接下來分析GPT-1引用的幾個重要模型:原版Transformer,CoVe,ELMo和ULMFiT。

Transformer雖然是現代主流大模型的架構基礎,但原版只用於機器翻譯任務,還不夠通用。同時非Transformer架構如LSTM、Mamba甚至Diffusion也可被視作大型語言模型。
CoVE提出了語境化詞向量,是遷移學習領域的一項重要創新,但它透過監督學習訓練(英語翻譯德語)建立向量,不符合自監督學習的條件。
ELMo使用了自監督預訓練和監督微調正規化,但在few-shot能力上還差點意思。
總之在作者Jonathon Belotti看來,CoVE和ELMo都還沒達到大語言模型的門檻。
最後再來看ULMFiT,其名字代表在文字分類任務微調的通用語言模型(Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification)。
它是一個在WikiText資料上自監督訓練的LSTM模型,能夠以低成本適應新任務,無需更改架構即可執行大量文字分類任務,且達到當時的SOTA效能。
與GPT-1相比,只差在微調不夠方便,以及應用任務的廣度。

GPT-1論文原文中,也指出“最接近我們工作的”就是ULMFiT與谷歌的半監督序列學習(Semi-supervised Sequence Learning)了。
GPT-1論文還聲稱,把LSTM換成Transformer後能拓展預訓練模型的預測能力,比ULMFit任務適應性更高。

考據者Jonathon Belotti最後總結到:
成為第一重要麼?我認為有一點重要。軟體行業和學術界尊重其創始人,我們都是開源社群中構建開拓智域文化(homesteads the noosphere)的一部分。
而Jeremy Howard本人對此的後續回應是我們創造了第一個“通用語言模型”,但後續論文沒有沿用,反而創造了“大型語言模型”這個新術語。

蘋果工程師Nathan Lawrence認為,雖然今天大家對誰是第一個LLM可能存在爭議,但最終大家都會把ULMFiT視為一個轉折點。
當時即使我這樣的懷疑論者,也快開始意識到大規模通用訓練將成為NLP的未來。

也有人建議Jeremy Howard以後說ULMFit是第一個“通用預訓練模型”。
“我發明了ChatGPT中的GP”,這句話說起來也很酷,一點也不誇張。
ULMFithttps://arxiv.org/abs/1801.06146
GPT-1https://cdn.openai.com/research-covers/language-unsupervised/language_understanding_paper.pdf
參考連結:[1]https://x.com/jeremyphoward/status/1905763446840607164[2]https://thundergolfer.com/blog/the-first-llm
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