多模态生成AI的未来发展及挑战

目录

• 深入了解多模态生成AI
• 开源与开放科学
• 大规模语言模型的普及
• 数据对模型的影响
• 深入理解多模态模型
• 对未来的展望

深入了解多模态生成AI

在本次《twiml AI Podcast》中，我们有幸邀请到了来自华盛顿大学的计算机科学和工程学教授Luke Zedmoer。Luke的研究方向主要集中在多模态生成AI、开源和开放科学、数据对模型的影响等领域。在本期的对话中，我们将深入探讨他在这些领域的工作成果以及他对未来发展的看法。

在开始正式对话之前，我们希望大家能够到您偏好的听音平台上为我们节目留下五星评价和评论，这对我们来说非常重要。再次欢迎Luke加入我们的节目，我们非常期待今天的对话。

🎙️ 多模态生成AI的研究和应用

Luke在华盛顿大学担任教职工已有13年之久，并且在过去的五年中还在Meta公司担任研究经理。他对不同领域的应用都抱有浓厚的兴趣，并且对多模态模型的工作原理和效果的研究也非常着迷。多模态模型的工作原理非常有趣，我们目前还无法完全理解它们的工作机制、原理和表现，这也是Luke一直以来对这个领域的兴趣所在。他想知道我们能够通过模型做些什么，要拓展这些模型的极限，这也是他一直以来对这个领域的驱动力。

🌐 开源与开放科学

随着大型语言模型的普及，我们的研究议程也发生了很大的改变。与过去相比，现在我们需要思考不同类型的任务，例如多模态和其他相关领域，以及数据对我们模型的影响等。我们的研究由来已久，出现了许多不同类型的项目，比如在多语种环境下进行的分析项目。随着时间的推移，我们意识到数据对于模型行为和性能的影响非常大。这让人着迷，也让人想要更进一步地研究和理解。

文章来源参考链接:

• 《twiml AI podcast》

请记得在你的节目平台上给我们评分和留下评论，感谢每一个热爱本节目的听众。再次感谢Luke的加入，我们期待今后能有更多的交流。

大规模语言模型的普及

当前，大型语言模型的普及十分令人兴奋。随着研究资源的变动，研究的方向也发生了变化。我们需要确定要开展哪种工作，选择哪种方式，如训练这些大型模型的数据集是超级计算，而几年前，个人研究人员能够训练出具备领先水平的模型。所有这些改变都非常大。

然而，正如Luke的学生Ari Holzman所说，我们的整个领域也开始发生变化。过去，我们更多地从事的是工程和算法科学，但如今，我们几乎成为了一门复杂的系统科学或自然科学，我们构建了这些复杂系统，但我们却并不了解它们的行为。尽管我们理解个体神经元的相互作用方式，但这些模型的 emergent behavior 仍然让我们无法理解。这些都让我着迷，因为这是一种以前所未有的全新领域。

然而，Luke的研究既涉及实际应用，也涉及理论分析。他们在多语种环境下进行了大量分析的项目，发现每个模型都是多语种的，这一点甚至令人震惊。无论你是否尝试对数据进行过滤，分类器的错误率始终会有 1%。即使你只训练英文数据，还是会有大量多语种数据，这是一个非常有趣的现象。这使我产生了一种困惑，即如何在模型训练中充分利用数据的影响，以及在不同方式下模型的训练效果，以及到底会出现什么 emergent behavior 情况。

数据对模型的影响

我们在过去几年里做了许多不同的项目，其中一些项目在多语言环境中进行了大量的分析。我们发现，数据对模型的行为产生了很大的影响，它们也让我们了解到模型在训练过程中不同的行为和出现的 emergent behavior。虽然我没有在机制上做过很多工作，因为我知道“蚂蚁先知”等其他研究机构已经在这方面做了很多工作，但是即便是从数据对模型行为的影响的角度来看，我发现这也是一种非常有趣的分析方法。我们可以尝试从模型的输入和输出的角度来思考，以及不同训练方式对模型所产生的影响以及会出现什么 emergent behavior。这是一种非常有趣的分析方法，我非常感兴趣。

🤝 深入理解多模态模型

我认为对模型与媒体之间的关系进行更深入的研究是非常有意思的。模型能从文本中学习到很多关于世界运行方式和常识的知识，但是大多数研究人员（或者至少很多研究人员）认为仅仅依靠文本是不够的，我们需要在视觉上进行辅助，甚至可能需要进行体验。对于这个问题的讨论有多种不同的观点，但我认为多数大型模型在未来的几年内都将从文本模型转变为多模态模型。它们也可以带来更多、更丰富的不同模态的信号，希望通过这些数据，模型能够做出更有趣的、新颖的事情。

在这一方面，我们可以从模型的生成质量方面来进行衡量。如何创建一个既有高质量又有多样性的模型仍然是一个有待解决的问题。这需要我们深入研究、理解模型的内部机制，可能涉及到更多的算法和技术创新。同时，我们也应该意识到，在多模态模型中使用大量数据并不等于能够获得高质量的结果。我们仍然需要对模型的表现进行细致的评估和比较，以确保我们的研究能够真正带来有益的影响。

对未来的展望

在未来的发展中，我们可以预见大规模语言模型会变得越来越好，但也会变得越来越昂贵。我们可能会面临数据瓶颈的问题，因为文本数据的数量是有限的。但是，与此同时，我们也可以开始关注如何更好地处理现有数据，如何从现有数据中获得更多的信息。

另外，人们对视频的研究也将成为未来的一个关注点。视频数据是非常丰富的，如果我们可以训练模型来处理所有的 YouTube 视频，我们将会从中学到很多人类文明的知识。我们还可能研究其他领域，例如聆听音频，以获取更多的信息和功能。总的来说，我们还有很多需要探索和研究的地方，模型会继续变得更好，但我们无法预测具体的突破点。在不断推动模型发展的同时，我们也要保持实事求是的态度，不断努力实现更多的进展。

最后，我想提到开源和开放科学对于我们这个领域的重要性。开源和开放科学能够促进新思想的涌现，提供了多样性的观点和机会。我们需要更多的人参与到研究中，不断推动领域的发展。此外，开放和共享模型也为人们提供了更多的机会，可以利用这些模型做出很多有意义的事情。当然，我们在使用模型时需要注意安全性和其他问题，但模型也可以为世界带来巨大的好处和潜力。