聚焦虛擬數字人技術，這三大商機要抓住！
關于虛擬數字人，企業可以從三個方面入局，分別是ToG（To Government，面向政府），即為數字政府和數字城市提供支持服務；ToB（To Business，面向企業），即為企業提供虛擬員工解決方案；ToC（To Cons
1 月 23 日消息，谷歌日前發布新聞稿，介紹了一款專為大語言模型設計的 ASPIRE 訓練框架，該框架號稱可以增強 AI 模型的選擇性預測能力。
谷歌提到，當下大語言模型在自然語言理解和生成內容方面發展迅速，已被用于構建各種創新應用，但要應用于高風險決策類場合依然不妥。這是由于模型預測具有不確定性及“幻覺”可能，因此谷歌開發了一款 ASPIRE 訓練框架，為系列模型引入了“可信度”機制，即 —— 模型會輸出一系列答案，每個答案都會具有正確概率評分。
在技術層面，注意到該訓練框架主要分為三階段，分別為“特定任務調整”、“答案采樣”和“自我評估學習”。
其中“特定任務調整”階段是對已接受過基礎訓練的大型語言模型進行深入訓練，專注于強化模型的預測能力。研究人員主要為模型引入一系列可調參數，在特定任務的訓練數據集上微調預訓練語言模型，從而提升模型預測性能，讓模型能夠更好地解決特定問題。
第二階段為“答案采樣”，經過特定微調后，模型可以利用先前學習到的可調參數，為每個訓練問題生成不同的答案，并創建用于自我評估學習的數據集，生成一系列可信度較高的答案。研究人員同時使用“集束搜索（Beam Search）”方法及 Rouge-L 算法來評估答案的質量，并將生成的答案及評分重新輸入給模型開啟第三階段。
而在第三階段“自我評估學習”中，研究人員為模型添加一組可調參數，專門用于提升模型自我評估能力。該階段的目標是讓模型學會“自己判斷輸出的答案準確性”，從而讓大語言模型在生成答案時，還會附上答案的正確概率評分。
谷歌研究人員使用 CoQA、TriviaQA 和 SQuAD 三個問答數據集來驗證 ASPIRE 訓練框架的成果，據稱“經過 ASPIRE 調整的 OPT-2.7B 小模型，表現遠超更大的 OPT-30B 模型”。而這項實驗結果也同時表明，只要經過適當的調整，即使是小語言模型，在部分場景下也可以超越大語言模型。
研究人員總結稱，ASPIRE 框架訓練能夠顯著提升大語言模型輸出準確率，即使是較小的模型，也可以在經過微調后進行“準確且有自信”的預測。
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