La première action d'Ilya après avoir quitté son emploi : il a aimé ce journal et les internautes se sont précipités pour le lire

Depuis qu'Ilya Sutskever a officiellement annoncé sa démission d'OpenAI, sa prochaine décision est devenue le centre de l'attention de tous.

Certaines personnes prêtent même une attention particulière à chacun de ses mouvements.

Non, Ilya a juste aimé ❤️ un nouveau journal -

- et les internautes se sont précipités pour l'aimer :

Le journal vient du MIT, l'auteur a proposé une hypothèse, qui peut être résumé en une phrase comme celle-ci :

Les réseaux de neurones sont entraînés avec différents objectifs sur différentes données et modalités, et ont tendance à former un espace de représentation partagé dans leur espace de représentation .

Ils ont nommé cette spéculation l’Hypothèse de la représentation platonicienne, en référence à l’allégorie de la grotte de Platon et à ses idées sur la nature de la réalité idéale.

La sélection d'Ilya est toujours garantie. Certains internautes l'ont qualifié de meilleur journal qu'ils ont vu cette année après l'avoir lu :

Certains internautes sont vraiment talentueux Après l'avoir lu, ils ont utilisé "Anna" Pour. En résumé, la phrase d'ouverture de "Karenina" : Tous les modèles de langage heureux sont similaires, et chaque modèle de langage malheureux a son propre malheur.

Pour paraphraser le célèbre dicton de Whitehead : tout apprentissage automatique est une note de bas de page de Platon.

Nous avons également jeté un coup d'œil, et le contenu général est le suivant :

L'auteur a analysé la Convergence représentationnelle(Convergence représentationnelle) du système d'IA, c'est-à-dire la représentation des points de données dans différents les modèles de réseaux neuronaux deviennent de plus en plus similaires dans différentes architectures de modèles, objectifs de formation et même modalités de données.

Qu’est-ce qui motive cette convergence ? Cette tendance va-t-elle se poursuivre ? Où est sa destination finale ?

Après une série d'analyses et d'expérimentations, les chercheurs ont émis l'hypothèse que cette convergence avait un point final et un principe directeur : Différents modèles s'efforcent d'obtenir une représentation précise de la réalité.

Une image pour expliquer :

où l'image (X) et le texte (Y) sont des projections différentes d'une réalité sous-jacente commune (Z). Les chercheurs supposent que les algorithmes d’apprentissage des représentations convergeront vers une représentation unifiée de Z, et que l’augmentation de la taille du modèle et la diversité des données et des tâches sont des facteurs clés à l’origine de cette convergence.

Je peux seulement dire que c'est effectivement une question qui intéresse Ilya. Elle est trop profonde et nous ne la comprenons pas très bien. Demandons à l'IA de nous aider à l'interpréter et à la partager avec tout le monde~

. Preuves qui représentent la convergence

Tout d'abord, l'auteur a analysé un grand nombre d'études connexes antérieures, et a également mené des expériences moi-même et produit une série de preuves de convergence, démontrant la convergence, l'échelle et les performances, ainsi que la convergence intermodale de différents modèles.

Ps : Cette recherche se concentre sur la représentation d'intégration vectorielle, c'est-à-dire que les données sont converties en forme vectorielle et que la similarité ou la distance entre les points de données est décrite par la fonction du noyau. Le concept « d'alignement des représentations » dans cet article signifie que si deux méthodes de représentation différentes révèlent des structures de données similaires, alors les deux représentations sont considérées comme alignées.

1. Convergence de différents modèles Les modèles avec des architectures et des objectifs différents ont tendance à être cohérents dans leur représentation sous-jacente.

Le nombre de systèmes construits sur la base de modèles de base pré-entraînés augmente progressivement et certains modèles deviennent l'architecture de base standard pour le multitâche. Cette large applicabilité dans une variété d’applications reflète leur certaine polyvalence dans les méthodes de représentation des données.

Bien que cette tendance suggère que les systèmes d'IA convergent vers un ensemble plus restreint de modèles de base, elle ne prouve pas que différents modèles de base formeront la même représentation.

Cependant, certaines recherches récentes liées à l'assemblage de modèles(assemblage de modèles) ont révélé que les représentations de la couche intermédiaire des modèles de classification d'images peuvent être bien alignées même lorsqu'elles sont entraînées sur différents ensembles de données.

Par exemple, certaines recherches ont révélé que les premières couches de réseaux convolutionnels formés sur les ensembles de données ImageNet et Places365 peuvent être interchangées, indiquant qu'elles ont appris des représentations visuelles initiales similaires. Il existe également des études qui ont découvert un grand nombre de « neurones Rosetta », c'est-à-dire des neurones avec des modèles d'activation très similaires dans différents modèles visuels...

2. Plus la taille et les performances du modèle sont grandes, meilleure est la représentation. Plus l'alignement est élevé.

Les chercheurs ont mesuré l'alignement de 78 modèles

en utilisant la méthode du voisin le plus proche sur l'ensemble de données Places-365 et ont évalué leurs performances en aval sur le benchmark d'adaptation des tâches de vision VTAB.

Il a été constaté que l'alignement des représentations entre les clusters de modèles ayant une capacité de généralisation plus forte était significativement plus élevé.

Des études précédentes ont observé que l'alignement du noyau CKA entre les modèles plus grands est plus élevé. En théorie, il existe également des études qui prouvent que les activations internes de modèles ayant des performances de sortie similaires doivent également être similaires.

3. Convergence de la représentation du modèle dans différents modes.

Les chercheurs ont utilisé la méthode du voisin le plus proche pour mesurer l'alignement sur l'ensemble de données d'images Wikipédia WIT.

Les résultats révèlent une relation linéaire entre l'alignement langage-visuel et les scores de modélisation du langage, la tendance générale étant que les modèles de langage plus performants s'alignent mieux avec les modèles visuels plus performants.

4. Le modèle et la représentation du cerveau montrent également un certain degré de cohérence, peut-être en raison du fait de faire face à des données et des contraintes de tâches similaires.

En 2014, une étude a révélé que l'activation de la couche intermédiaire du réseau neuronal est fortement corrélée au modèle d'activation de la zone visuelle du cerveau, probablement en raison du fait de faire face à des tâches visuelles et à des contraintes de données similaires.

Depuis lors, des études ont en outre montré que l'utilisation de différentes données d'entraînement affecterait l'alignement des représentations du cerveau et du modèle. La recherche psychologique a également montré que la façon dont les humains perçoivent la similitude visuelle est très cohérente avec les modèles de réseaux neuronaux.

5. Le degré d'alignement des représentations du modèle est positivement corrélé à la performance des tâches en aval.

Les chercheurs ont utilisé deux tâches en aval pour évaluer les performances du modèle : Hellaswag

(raisonnement de bon sens) et GSM8K (mathématiques) . Et utilisez le modèle DINOv2 comme référence pour mesurer l'alignement d'autres modèles de langage avec le modèle visuel.

Les résultats expérimentaux montrent que les modèles de langage plus alignés sur le modèle visuel fonctionnent également mieux sur les tâches Hellaswag et GSM8K. Les résultats de la visualisation montrent qu'il existe une corrélation positive claire entre le degré d'alignement et l'exécution des tâches en aval.

Les recherches précédentes ne seront pas discutées ici. Les membres de la famille intéressés peuvent consulter l'article original.

Causes de la convergence

Ensuite, grâce à une analyse théorique et à des observations expérimentales, l'équipe de recherche a proposé les raisons potentielles de la convergence des représentations et a discuté de la manière dont ces facteurs fonctionnent ensemble pour faire converger différents modèles lors de la représentation du monde réel.

Dans le domaine de l'apprentissage automatique, l'objectif d'entraînement du modèle doit réduire l'erreur de prédiction sur les données d'entraînement. Afin d'éviter un surajustement du modèle, des termes de régularisation sont généralement ajoutés pendant le processus de formation. La régularisation peut être implicite ou explicite.

Dans cette section, les chercheurs illustrent comment chacune des sections colorées de la figure ci-dessous peut jouer un rôle dans la promotion de la convergence des représentations au cours de ce processus d'optimisation.

1. Convergence via la généralité des tâches (Convergence via la généralité des tâches)

À mesure que les modèles sont formés pour résoudre davantage de tâches, ils doivent trouver des représentations qui peuvent répondre aux exigences de toutes les tâches :

Être compétent Le nombre de représentations pour N tâches est inférieur au nombre de représentations capables d'effectuer M (M

Un principe similaire a déjà été proposé. Le schéma est le suivant :

De plus, les tâches faciles ont plusieurs solutions, tandis que les tâches difficiles ont moins de solutions. Par conséquent, à mesure que la difficulté de la tâche augmente, la représentation du modèle tend à converger vers de meilleures solutions, mais avec moins de solutions.

2. La capacité du modèle mène à la convergence (Convergence via la capacité du modèle)

Les chercheurs ont souligné l'hypothèse de capacité S'il existe une représentation globalement optimale, alors sous la condition de données suffisantes, un modèle plus grand sera. plus efficace peut s’approcher de cette solution optimale.

Par conséquent, les modèles plus importants utilisant le même objectif de formation, quelle que soit leur architecture, auront tendance à converger vers cette solution optimale. Lorsque différents objectifs de formation ont des minimums similaires, les modèles plus grands sont plus efficaces pour trouver ces minimums et tendent à proposer des solutions similaires dans les tâches de formation.

Le diagramme est le suivant :

3. Convergence via le biais de simplicité (Convergence via le biais de simplicité)

Concernant la raison de la convergence, les chercheurs ont également proposé une hypothèse. Les réseaux profonds ont tendance à rechercher des ajustements simples aux données. Ce biais de simplicité inhérent fait que les grands modèles ont tendance à être simplifiés dans leur représentation, conduisant à une convergence.

C'est-à-dire que les modèles plus grands ont une couverture plus large et sont capables d'adapter les mêmes données de toutes les manières possibles. Cependant, la préférence implicite des réseaux profonds pour la simplicité encourage les modèles plus vastes à trouver la plus simple de ces solutions.

Le point final de la convergence

Après une série d'analyses et d'expériences, comme mentionné au début, les chercheurs ont proposé l'Hypothèse de la représentation de Platon, spéculant sur le point final de cette convergence.

C'est-à-dire que différents modèles d'IA, bien que formés sur des données et des cibles différentes, leurs espaces de représentation convergent vers un modèle statistique commun qui représente le monde réel qui génère les données que nous observons.

Ils ont d’abord construit un modèle idéalisé de monde à événements discrets. Le monde contient une série d'événements discrets Z, chaque événement est échantillonné à partir d'une distribution inconnue P(Z). Chaque événement peut être observé de différentes manières grâce à la fonction d'observation obs, comme les pixels, les sons, le texte, etc.

Ensuite, l'auteur considère une classe d'algorithmes d'apprentissage contrastif qui tentent d'apprendre une représentation fX telle que le produit scalaire de fX(xa) et fX(xb) se rapproche de xa et ) du rapport du log des chances de au log chances d'être une paire d'échantillons négatifs (échantillonnés au hasard) .

Après dérivation mathématique, l'auteur a constaté que si les données sont suffisamment fluides, ce type d'algorithme convergera vers une fonction noyau qui est le point d'information mutuelle

(PMI) de xa et xb La représentation du noyau FX.

Étant donné que l'étude considère un monde discret idéalisé, la fonction d'observation obs est bijective, donc les noyaux PMI de xa et xb sont égaux aux noyaux PMI des événements correspondants za et zb.

Cela signifie que qu'il s'agisse d'apprendre des représentations à partir de données visuelles X ou de données linguistiques Y, elles finiront par converger vers la même fonction noyau représentant P(Z), c'est-à-dire le noyau PMI entre paires d'événements.

Les chercheurs ont testé cette théorie à travers une étude empirique sur la couleur. Que la représentation des couleurs soit apprise à partir des statistiques de cooccurrence de pixels d'images ou de statistiques de cooccurrence de mots de texte, les distances de couleurs résultantes sont similaires à la perception humaine et, à mesure que la taille du modèle augmente, cette similarité devient de plus en plus élevée.

Cela est conforme à l'analyse théorique, c'est-à-dire qu'une plus grande capacité de modèle peut modéliser avec plus de précision les statistiques des données d'observation, obtenant ainsi un noyau PMI plus proche de la représentation idéale des événements.

Quelques réflexions finales

À la fin de l'article, l'auteur résume l'impact potentiel de la convergence des représentations sur le domaine de l'IA et les orientations de recherche futures, ainsi que les limites et exceptions potentielles à l'hypothèse de la représentation platonicienne.

Ils ont souligné qu'à mesure que la taille du modèle augmente, les impacts possibles de la convergence de la représentation incluent, sans s'y limiter :

• Bien que la simple mise à l'échelle puisse améliorer les performances, différentes méthodes présentent des différences en termes d'efficacité de mise à l'échelle.
• S'il existe une représentation platonicienne indépendante des modalités, alors les données de différentes modalités doivent être formées conjointement pour trouver cette représentation partagée. Cela explique pourquoi il est avantageux d'ajouter des données visuelles à la formation du modèle de langage et vice versa.
• La conversion entre représentations alignées devrait être relativement simple, ce qui peut expliquer : la génération conditionnelle est plus facile que la génération inconditionnelle, et la conversion multimodale peut également être réalisée sans données appariées.
• L'augmentation de la taille du modèle peut réduire la tendance des modèles linguistiques à fabriquer du contenu et certains de leurs biais, ce qui leur permettra de refléter plus précisément les biais des données de formation plutôt que de les exacerber.

L'auteur souligne que la prémisse de l'impact ci-dessus est que les données d'entraînement des futurs modèles doivent être suffisamment diverses et sans perte pour véritablement converger vers une représentation qui reflète les lois statistiques du monde réel.

Dans le même temps, l'auteur a également déclaré que les données de différentes modalités peuvent contenir des informations uniques, ce qui peut rendre difficile l'obtention d'une convergence complète des représentations, même si la taille du modèle augmente. De plus, toutes les représentations ne convergent pas actuellement. Par exemple, il n’existe pas de manière standardisée de représenter les États dans le domaine de la robotique. Les chercheurs et les préférences de la communauté peuvent conduire les modèles à converger vers des représentations humaines, ignorant ainsi d’autres formes possibles d’intelligence.

Et les systèmes intelligents conçus spécifiquement pour des tâches spécifiques peuvent ne pas converger vers les mêmes représentations que l'intelligence générale.

Les auteurs soulignent également que les méthodes de mesure de l’alignement des représentations sont controversées et que différentes méthodes de mesure peuvent conduire à des conclusions différentes. Même si les représentations des différents modèles sont similaires, des écarts restent à expliquer, et il est actuellement impossible de déterminer si cet écart est important.

Pour plus de détails et les méthodes d'argumentation, je publierai l'article ici~

Lien papier : https://arxiv.org/abs/2405.07987

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