在挑戰(zhàn)寫語文作文后，AI 現(xiàn)在又盯上了高考英語。
結(jié)果好家伙，今年高考英語卷（全國甲卷）一上手，就拿了 134 分。
而且不是偶然的超常發(fā)揮。
在 2018-2021 年的 10 套真題測(cè)試中，AI 的分?jǐn)?shù)都在 125 分以上，最高紀(jì)錄為 138.5 分，聽力和閱讀理解還拿過滿分。
這就是由 CMU 學(xué)者提出的，高考英語測(cè)試 AI 系統(tǒng) Qin。
它的參數(shù)量只有 GPT-3 的 16 分之一，平均成績(jī)卻比 GPT-3 高出 15 分。
其背后的秘訣名叫重構(gòu)預(yù)訓(xùn)練 （reStructured Pre-training），是作者提出的一種新學(xué)習(xí)范式。
具體來看，就是把維基百科、YouTube 等平臺(tái)的信息重新提取重構(gòu)，再喂給 AI 進(jìn)行訓(xùn)練，由此讓 AI 具有更強(qiáng)的泛化能力。
兩位學(xué)者用足足 100 多頁的論文，深入解釋了這一新范式。
那么，這一范式到底講了什么？
我們來深扒一下~
什么是重構(gòu)預(yù)訓(xùn)練？
論文題目很簡(jiǎn)單，就叫 reStructured Pre-training（重構(gòu)預(yù)訓(xùn)練，RST）。
核心觀點(diǎn)凝練來說就是一句話，要重視數(shù)據(jù)?。?/p>
作者認(rèn)為，這個(gè)世界上有價(jià)值的信息無處不在，而目前的 AI 系統(tǒng)并沒有充分利用數(shù)據(jù)中的信息。
比如像維基百科，Github，里面包含了各種可以供模型學(xué)習(xí)的信號(hào)：實(shí)體，關(guān)系，文本摘要，文本主題等。這些信號(hào)之前由于技術(shù)瓶頸都沒有被考慮。
所以，作者在本文中提出了一種方法，可以用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)一地存儲(chǔ)和訪問包含各種類型信息的數(shù)據(jù)。
他們以信號(hào)為單位、結(jié)構(gòu)化地表示數(shù)據(jù)，這很類似于數(shù)據(jù)科學(xué)里我們常常將數(shù)據(jù)構(gòu)造成表或 JSON 格式，然后通過專門的語言（如 SQL）來檢索所需的信息。
具體來看，這里的信號(hào)，其實(shí)就是指數(shù)據(jù)中的有用信息。
比如在“莫扎特生于薩爾茨堡”這句話中，“莫扎特”、“薩爾茨堡”就是信號(hào)。
然后，就需要在各種平臺(tái)上挖掘數(shù)據(jù)、提取信號(hào)，作者把這個(gè)過程比作了從礦山里尋寶。
接下來，利用 prompt 方法，就能將這些來自不同地方的信號(hào)統(tǒng)一成一種形式。
最后，再將這些重組的數(shù)據(jù)集成并存儲(chǔ)到語言模型中。
這樣一來，該研究就能從 10 個(gè)數(shù)據(jù)源中，統(tǒng)一 26 種不同類型的信號(hào)，讓模型獲得很強(qiáng)的泛化能力。
結(jié)果表明，在多個(gè)數(shù)據(jù)集中，RST-T、RST-A 零樣本學(xué)習(xí)的表現(xiàn)，都優(yōu)于 GPT-3 的少樣本學(xué)習(xí)性能。
而為了更進(jìn)一步測(cè)試新方法的表現(xiàn)，作者還想到了讓 AI 做高考題的方法。
他們表示，現(xiàn)在很多工作方法走的都是漢化 GPT-3 的思路，在評(píng)估的應(yīng)用場(chǎng)景上也是跟隨 OpenAI、DeepMind。
比如 GLUE 測(cè)評(píng)基準(zhǔn)、蛋白質(zhì)折疊評(píng)分等。
基于對(duì)當(dāng)下 AI 模型發(fā)展的觀察，作者認(rèn)為可以開辟出一條新的賽道試試，所以就想到了用高考給 AI 練練手。
他們找來了前后幾年共 10 套試卷進(jìn)行標(biāo)注，請(qǐng)高中老師來進(jìn)行打分。
像聽力 / 識(shí)圖理解這樣的題目，還找來機(jī)器視覺、語音識(shí)別領(lǐng)域的學(xué)者幫忙。
最終，煉出了這套高考英語 AI 模型，也可以叫她為 Qin。
從測(cè)試結(jié)果可以看到，Qin 絕對(duì)是學(xué)霸級(jí)別了，10 套卷子成績(jī)都高于 T0pp 和 GPT-3。
此外，作者還提出了高考 benchmark。
他們覺得當(dāng)下很多評(píng)價(jià)基準(zhǔn)的任務(wù)都很單一，大多沒有實(shí)用價(jià)值，和人類情況對(duì)比也比較困難。
而高考題目既涵蓋了各種各樣的知識(shí)點(diǎn)，還直接有人類分?jǐn)?shù)來做比對(duì)，可以說是一箭雙雕了。
NLP 的第五范式？
如果從更深層次來看，作者認(rèn)為，重構(gòu)預(yù)訓(xùn)練或許會(huì)成為 NLP 的一種新范式，即把預(yù)訓(xùn)練 / 微調(diào)過程視為數(shù)據(jù)存儲(chǔ) / 訪問過程。
此前，作者將 NLP 的發(fā)展總結(jié)成了 4 種范式：
P1. 非神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的完全監(jiān)督學(xué)習(xí) （Fully Supervised Learning, Non-Neural Network）
P2. 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的完全監(jiān)督學(xué)習(xí) (Fully Supervised Learning, Neural Network)
P3. 預(yù)訓(xùn)練，精調(diào)范式 (Pre-train, Fine-tune)
P4. 預(yù)訓(xùn)練，提示，預(yù)測(cè)范式（Pre-train, Prompt, Predict）
但是基于當(dāng)下對(duì) NLP 發(fā)展的觀察，他們認(rèn)為或許之后可以以一種 data-centric 的方式來看待問題。
也就是，預(yù)訓(xùn) / 精調(diào)、few-shot / zero-shot 等概念的差異化會(huì)更加模糊，核心只關(guān)注一個(gè)點(diǎn) ——
有價(jià)值的信息有多少、能利用多少。
此外，他們還提出了一個(gè) NLP 進(jìn)化假說。
其中的核心思想是，技術(shù)發(fā)展方向總是順著這樣的 —— 做更少的事實(shí)現(xiàn)更好、更通用的系統(tǒng)。
作者認(rèn)為，NLP 經(jīng)歷了特征工程、架構(gòu)工程、目標(biāo)工程、提示工程，當(dāng)下正在朝著數(shù)據(jù)工程方向發(fā)展。
復(fù)旦武大校友打造
本篇論文的一作為 Weizhe Yuan。
她本科畢業(yè)于武漢大學(xué)，后赴卡內(nèi)基梅隆大學(xué)讀研，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)。
研究方向集中在 NLP 任務(wù)的文本生成和評(píng)估。
去年，她被 AAAI 2022、NeurIPS 2021 分別接收了一篇論文，還獲得了 ACL 2021 Best Demo Paper Award。
論文的通訊作者為卡內(nèi)基梅隆大學(xué)語言技術(shù)研究所（LTI）的博士后研究員劉鵬飛。
他于 2019 年在復(fù)旦大學(xué)計(jì)算機(jī)系獲得博士學(xué)位，師從邱錫鵬教授、黃萱菁教授。
研究興趣包括 NLP 模型可解釋性、遷移學(xué)習(xí)、任務(wù)學(xué)習(xí)等。
博士期間，他包攬了各種計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的獎(jiǎng)學(xué)金，包括 IBM 博士獎(jiǎng)學(xué)金、微軟學(xué)者獎(jiǎng)學(xué)金、騰訊人工智能獎(jiǎng)學(xué)金、百度獎(jiǎng)學(xué)金。
One More Thing
值得一提的是，劉鵬飛在和我們介紹這項(xiàng)工作時(shí)，直言“最初我們就沒打算拿去投稿”。
這是因?yàn)樗麄?strong>不想讓會(huì)議論文的格式限制了構(gòu)思論文的想象力。
我們決定把這篇論文當(dāng)作一個(gè)故事來講，并給“讀者”一種看電影的體驗(yàn)。
這也是為什么我們?cè)诘谌?，設(shè)置了一個(gè)“觀影模式“的全景圖。
就是為了帶著大家去了解 NLP 發(fā)展的歷史，以及我們所展望的未來是怎樣的，讓每一個(gè)研究者都能有一定的代入感，感受到自己去帶領(lǐng)著預(yù)訓(xùn)練語言模型們 (PLMs) 通過礦山尋寶走向更好明天的一個(gè)過程。
論文結(jié)尾，還藏了一些驚喜彩蛋。
比如 PLMs 主題表情包：
還有結(jié)尾的插畫：
這么看，100 多頁的論文讀起來也不會(huì)累了~
論文地址：
https://arxiv.org/abs/2206.11147
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