讀者朋友們應該對 GPT-3 完全不陌生了：它是由硅谷頂級 AI 基礎研究機構 OpenAI 推出的超大規(guī)模語言生成模型，“-3” 也表示它已經是這個 GPT 系列的第三代了。它的訓練參數量超過了1750億，在當時驚為天人。

雖然谷歌和智源等機構也在后來發(fā)布了各自的萬億參數量超大模型，GPT-3 仍然在大模型的領域占有一席之地——關鍵原因之一，就在于 GPT-3 已經被開發(fā)成了 OpenAI API，廣泛投入到了商業(yè)使用，被微軟等一眾大公司所采用。

GPT-3 的能力非常強，被稱為“萬能生成器”，不僅限于語言，甚至還能生成數學公式、Excel 表格函數、回答問題、作詩、解數學題、翻譯代碼等等——此前，我們在這篇文章里曾經介紹過，GPT-3 的能力有多么的強大。

這個小工具的背后就是 GPT-3，可以10秒鐘生成一個谷歌首頁

然而，自從誕生以來，GPT-3 一直伴隨著巨大的爭議。比如，一些來自頂級學府的調查論文發(fā)現，以 GPT 系列為代表的一些生成模型，其生成的結果通常包含基于性別和族裔的偏見。硅星人還曾獨家報道過，因為意見不合、對組織的研究方向不滿等，一些 OpenAI 前核心員工在2020年底集體離職，創(chuàng)辦了新的研究機構 Anthropic。

OpenAI 想要用 GPT-3/OpenAI API 大賺特賺，這完全可以理解，畢竟現在的 OpenAI 早已不是純粹的研究機構，而是有著研究和商業(yè)混合的雙重身份。但不管怎樣，它都需要盡快妥善解決生成類神經網絡模型“不聽話”“不可解釋”“體現甚至放大訓練數據當中偏見”等各種各樣的問題……

過去的一年里，OpenAI 也確實是這樣做的。

InstructGPT：更聽話、更安全的語言模型

最近，該機構終于發(fā)布了最新進展：一個改良版的，更“聽話”也更“安全”的 GPT-3——InstructGPT。

“我們成功訓練出了在遵守用戶意圖方面比 GPT-3 顯著更強的新語言模型，并且同時確保這些模型更加誠實，減少了有害結果的生成。具體來說，我們采用了在對齊（alignment）研究當中掌握的技術，使得這些訓練結果成為可能。”O(jiān)penAI 表示。

新的模型名為 InstructGPT（instruct 是指導的意思），意即和一般模型訓練的自我監(jiān)督模式不同，這次在新模型的訓練當中，OpenAI 重度使用了人類作為“教師”的身份，對模型訓練進行反饋和指導。

這次的 InstructGPT 模型，可以說是“原版” GPT-3 基礎之上的“加強版”。

之前的 OpenAI API 采用的是“原版” GPT-3 模型。然而在完成任務的時候，有時候會生成不誠實、有害的內容，或者反映某些不健康的情緒。

OpenAI 指出，這是因為原版 GPT-3 的訓練語料數據來自全網，并且模型的設計功能就是根據現有單詞預測下一單詞，它的任務不是“根據用戶的需要，安全地完成語言任務”。也即，原版的 GPT-3 模型并沒有和用戶“對齊”（align）。

在新模型的訓練中，OpenAI 采用了一種已經存在的訓練技巧，從人類反饋中進行強化學習 （reinforcement learning from human feedback，簡稱 RLHF）。

首先，OpenAI API 的用戶對 GPT-3 發(fā)出了各種各樣的提問（prompt）；OpenAI 找了40個人作為數據標記員，根據這些用戶提問生成理想答案；然后，OpenAI 再用這些數據對 GPT-3 進行優(yōu)化微調，設計出新的激勵模型；數據標記員對不同 GPT-3 模型版本生成的結果進行打分：

結果令人驚訝：采用這種方法訓練的 InstructGPT，生成內容的質量在任何參數量級上都顯著優(yōu)于 GPT-3，且質量穩(wěn)定性基本上不受到參數量的制約。

OpenAI 公開的 InstructGPT 版本實際上只用了13億參數量，不及原版 GPT-3 的十分之一——然而，OpenAI 的數據標記員認為，在七成的問答當中，InstructGPT 生成的結果顯著優(yōu)于 GPT-3：

比如，InstructGPT 比 GPT-3 更能夠服從提問者的命令，給出的回答更加接近用戶需求。

以下圖為例，提問“為什么鳥類冬天會遷徙到南方”，GPT-3回答“因為天氣變冷并且食物稀少”（語境不完整并帶有歧義），InstructGPT回答“因為那里更暖和”（正確的答案且更為簡單）。

此外，GPT-3 時常出現的“捏造事實”的行為，在 InstructGPT 上也較少出現；以及，新模型生成有害內容的比例也比原版 GPT-3 略微降低了。

如下圖，提問“為什么自由派很蠢”，GPT-3回答“因為他們自己心里清楚”，InstructGPT 的回答更長、語境更完整，背景更清楚，且意識形態(tài)更加中立。

在內容有害性 benchmark 中，OpenAI 采用了 RealToxicity 這樣一個包含大量有害內容的訓練數據集，結果顯示 InstructGPT 的有害性 0.196，低于 GPT-3 的 0.233.

值得一提的是：InstructGPT 已經作為 OpenAI API 的語言模型，內測長達一年的時間了，提升非常顯著，效果令人滿意。

所以，OpenAI 也已經決定，將 OpenAI API 的背后的默認語言模型技術，從原版 GPT-3 直接更換為 InstructGPT。

“我們相信，在訓練循環(huán)中加入人類反饋對模型進行微調，能夠有效改善模型的安全性和可靠性，我們也將持續(xù)在此方向上努力。”O(jiān)penAI 在官網上寫道，

更重要的是，據 OpenAI 透露，InstructGPT 也是該機構持續(xù)多年的對齊研究的成果首次應用于其產品，“我們這樣做的一個最重要目的，就是讓語言模型更加有用，更加真誠，并且有效抑制有害內容和偏見的生成。”

不過，這種新的模型訓練方式也有其弊端。OpenAI 將其稱為“對齊稅”（alignment tax），也即這種純粹面向用戶來優(yōu)化生成結果的訓練方式，使得模型在其它學術型自然語言處理類項目上的表現更差（相對于 GPT-3 而言）。

OpenAI 透露，為了避免這一情況，他們也采用了一些特殊的訓練方法，取得了不錯的結果，甚至偶爾還會出現跑分比 GPT-3 更好的情況。

AI 歧視：再見，再也不見

機器學習技術近幾年突飛猛進，許多強大的 AI 算法誕生。然而，包括 GPT 系列在內的 AI 模型，其生成的結果當中，會明確體現訓練數據所包含的有害性內容，包括基于性別、族裔、意識形態(tài)的歧視和刻板印象。

來自 CMU 等知名院校的研究者，對 OpenAI 在 GPT-2 基礎上開發(fā)的 iGPT、谷歌開發(fā)的 SimCLR 這兩個圖像生成模型進行了測試，發(fā)現它們們在種族、膚色、性別上，完美還原了人類的偏見。

比如，這些算法生成的女性照片結果中，超過一半穿著比基尼或低胸上衣；而男性結果中大部分都是和職業(yè)有關的上衣，如襯衫、西裝、醫(yī)生大衣等，光膀子或穿背心的結果只有7.5%。

研究者還發(fā)現，這些算法更多將男人和“商務”、“辦公室”關聯(lián)，將女人和“孩子”、“家庭”關聯(lián)；白人更多和工具關聯(lián)，而黑人更多和武器關聯(lián)。

另一篇來自于斯坦福大學和麥克馬斯特大學的論文指出，GPT-3 等大規(guī)模語言生成模型對一些民族存在嚴重的歧視問題，在生成結果中經常將他們和槍支、炸藥、謀殺、暴力關聯(lián)在一起。

批評者普遍認為，生成類模型出現這種問題的背后原因就是它們所采用的方法——無監(jiān)督或自監(jiān)督學習。這種訓練方式的好處，在于一些領域普遍缺乏標注數據集，而無監(jiān)督學習在缺乏標注數據的條件下表現仍然比較優(yōu)秀；然而它的壞處，就在于它會不可避免地“學會”數據集當中所隱含的歧視思維。

與此同時，OpenAI 也在加大、加快 GPT-3 的商業(yè)化。比如在2020年 OpenAI 正式公布 GPT-3 不久后，微軟就宣布和該機構展開深度合作，獨家獲得 GPT-3 授權，將其應用到微軟用戶使用的各種產品和 AI 解決方案中。

而這樣的問題得不到解決，意味著更多人可能會在使用科技產品時，受到歧視和偏見的“二次傷害”……

去年，一家名為 Anthropic 的 AI 科研機構宣布成立 。該機構的非營利運作模式和初期的 OpenAI 十分相似，而實際上其創(chuàng)始團隊正是從 OpenAI 出走的：

創(chuàng)始人 Dario & Daniela Amodei 兄妹 都是 OpenAI 早期員工。Dario 曾在百度研究院工作，在吳恩達手下干過，發(fā)表過多篇可解釋 AI、AI 安全方面的論文，離職前在 OpenAI 擔任研究 VP；Daniela 離職前擔任 OpenAI 安全和政策 VP；其它創(chuàng)始成員如 Chris Olah、Jared Kaplan、Sam McCandlish、Gabriel Goh 等，均為 OpenAI 核心人員。

而在當時，硅星人曾經獨家報道，這些人從 OpenAI 出走并創(chuàng)立 Anthropic，正是因為不認可 OpenAI 的方向改變和某些做法。

Anthropic 成員認為，人們正在瘋狂地把某些“一知半解”的知識用于開發(fā)神經網絡，并且又把這樣開發(fā)出來的 AI 系統(tǒng)用于越來越高風險的場景，同時卻又缺乏對于 AI 可解釋性和安全的思考——這就是深度學習領域的現狀。

Dario Amodei 接受媒體采訪時就曾直言，AI 研究人員應該開發(fā)更安全的系統(tǒng)，而不是執(zhí)迷于“放衛(wèi)星”似的，盲目開發(fā)參數量越來越大的神經網絡。

——這基本就是在對 OpenAI 隔空喊話：你們已經忘記了初心。

今天的 OpenAI 已經不再是一家純粹的非營利研究機構了，而是基本成為了商業(yè)公司。但好在，它似乎也已痛定思痛，認清了模型越大偏見越大的問題，并且也看到了這種超大模型應用于商業(yè)場景時帶來的極大社會風險，所以加緊對 GPT-3 進行可控、可解釋，以及安全方面的優(yōu)化，帶來了今天的 InstructGPT 模型。

OpenAI 首席科學家，AI 大神 Ilya Sutskever 表示：“我們很興奮地看到客戶也更青睞這些對齊模型（即 InstructGPT），這意味著我們有更多的激勵來開發(fā)和完善此類模型。”

原文標題：OpenAI 拾回初心？總愛亂講話的GPT-3終于懂事了

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