Find N3入網(wǎng)：最高支持16+1TB
OPPO將于近期登場的Find N3折疊屏目前已經(jīng)正式入網(wǎng)，型號為PHN110。本次Find N3在外觀方面相比前兩代有很大的變化，不再是小號的橫向折疊屏，而是跟別的廠商一樣采用了較為常見的
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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(gè)解決辦法——
讓模型像人類一樣，學(xué)會“谷歌一下”，回答問題同時(shí)還能給出論據(jù)。
這個(gè)模型名叫GopherCite，當(dāng)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(guān)文檔。
同時(shí)還給出了答案的依據(jù)，援引自DeepMind發(fā)布這項(xiàng)研究的頁面。
而且遇到實(shí)在不懂的問題，它還會說“I don’t know.”，不會強(qiáng)行給一個(gè)錯誤答案。
訓(xùn)練結(jié)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(dá)到90%、80%，接近人類水平。
用強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練AI查谷歌
首先我們來看一下GopherCite的效果如何。
當(dāng)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(xué)會找論據(jù)后，AI給出的回答靠譜多了。
事實(shí)上，GopherCite的前輩——超大語言模型Gopher，此前回答問題時(shí)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(gòu)，在10.5TB大小的MassiveText語料庫上進(jìn)行訓(xùn)練。
在這里，DeepMind舉了一個(gè)例子來說明。
讓Gopher和GopherCite回答同一個(gè)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(yán)謹(jǐn)?shù)睦碛桑?span style="display:none">clh28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com
援引自美國主辦奧運(yùn)會城市史。1932年、1980年在普萊西德湖舉辦過冬季奧運(yùn)會；1936年、1984年在洛杉磯舉辦過夏季奧運(yùn)會。
那么GopherCite的具體工作原理是怎樣的呢？
在Gopher的基礎(chǔ)上，研究人員開發(fā)了一種獎勵機(jī)制，也就是用上強(qiáng)化學(xué)習(xí)。
在收到問題后，模型會訪問谷歌搜索的API來找到相關(guān)的網(wǎng)頁，獲取top-K結(jié)果。
（top-K操作，即從分?jǐn)?shù)集合中找到k個(gè)最大或最小元素，是一個(gè)重要的機(jī)器學(xué)習(xí)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(shí)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(jìn)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(gè)循環(huán)都會從單個(gè)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(gè)模型還會計(jì)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(shí)，正確率為80%左右。
DeepMind表示這種訓(xùn)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(gè)對話模型，它能夠在“聽懂”人類指令的基礎(chǔ)上，對答如流并保證邏輯、事實(shí)正確。
不同的是，LaMDA有時(shí)會直接給人分享問題的相關(guān)鏈接，而GopherCite可以直接摘出相關(guān)論據(jù)文段。
另外，OpenAI最近也開發(fā)了一個(gè)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(cè)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(shí)還是會生搬硬套。
比如當(dāng)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(diǎn)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？
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