字节跳动 AI Lab 总监李航：语言模型的过去、现在和期望

况下二者之间的叠加不复杂性。他证明，如果根据叠加不复杂性在两个情况下二者之间跳，那么访问两个情况下的频谱将收敛到期望值，这就是一个系统单链的迭代等式。在接下来的几年从前，他扩展到了该框架，并展示出上述推论在极为共通的情况下仍然创立。

这从前并举一个具体情况的例孙子。1913年，一个系统将他提单单的框架运用安条克·普希金的文体小说作品《托马斯·奥涅金》从前面。他去掉注释从前面的空格和标点符号，将小说作品的当年 20000 个俄语字母表分为重音和母音，从而想得到小说作品从前面的重音和母音核苷酸。然后，他用纸和笔计数单单重音和母音二者之间的叠加不复杂性。就此，这些信息被用来验证最直观的一个系统单链的构造。

极为无聊的是，一个系统单链最开始被不宜用的技术的发展领域是母语。一个系统数据分析的这个例孙子就是一个最直观的母语框架。

2哈里斯与母语框架

1948年， Claude Shannon （克劳德·哈里斯）发表了一篇开创者功能性的篇短文 “The Mathematical Theory of Communication”（《通信的代数学方》），开辟了概率论这一数据分析技术的发展领域。在这篇篇短文从前面，哈里斯扩展到了物理量和交叠物理量的方，并数据分析了 n-gram 框架的功能性质。（根据冯·诺依曼的暂时，哈里斯暂借了热力学从前面的“物理量”一辞汇。）

物理量坚称一个不复杂性密度函数的倒数功能性，交叠物理量则坚称一个不复杂性密度函数比起另一个不复杂性密度函数的倒数功能性。物理量是交叠物理量的下限。

假定母语（即一个辞汇组核苷酸）是由随机全过程转化的信息。n-gram 的不复杂性密度函数物理量假定如下：

其从前面 p(w((1)), w((2)), ···, w((n))) 坚称 n-gram w((1)), w((2)), ···, w((n)) 的不复杂性。n-gram 不复杂性密度函数比起信息“想像”不复杂性密度函数的交叠物理量假定如下：

其从前面， q(w((1)), w((2)), ···, w((n))) 坚称 n-gram w((1)), w((2)), ···, w((n)) 的不复杂性，p(w((1)), w((2)), ···, w((n))) 坚称 n-gram w((1)), w((2)), ···, w((n)) 的想像不复杂性。表列出关则有创立：

Shannon-McMillan-Breiman 等式指称单单，当母语的随机全过程满足平稳功能性和迭代功能性先决条件时，表列出关则有创立：

换句话说，当辞汇组核苷酸长度趋于无穷大时，就可以假定母语的物理量。物理量自取一个常以数值，可以从母语信息从前面来进行推估。

如果一种母语框架比另一种母语框架极为能直观地可不测辞汇组核苷酸，那么它不宜该具备高于的交叠物理量。因此，哈里斯的工不作为母语三维备有了一个评估工具。

所需请注意的是，母语框架不仅可以对共存母语来进行三维，还可以对形式母语和半形式母语来进行三维。

3罗素与母语框架

与此同时， 美国母语学家 Noam Chomsky（诺姆·罗素）在 1956 年提单单了罗素文法结构，用做坚称母语的语汇。他指称单单，局限情况下文法以及 n-gram 框架在叙述共存母语全面功能性具备普遍功能性。

罗素的方也许，一种母语由除此以外局限或无限的句孙子均是由，每个句孙子举例来说一则有列长度局限的辞汇组。辞汇组来自局限的辞汇汇库，文法不作为除此以外用做转化句孙子的法则，可以转化母语从前面的所有句孙子。常以与异的文法可以归因于常以与异精细层面的母语，从而常以与关联一个层次结构。

局限情况下文法或正则文法，是指称必需转化局限情况下机可以接受的句孙子的文法。而必需转化非确定功能性都将备用机（non-deterministic pushdown automaton）可以接受的句孙子的文法则是强调式其实质文法。局限情况下文法举例来说在强调式其实质文法从前面。

局限一个系统单链（或 n-gram 框架）背后的「文法」就是局限情况下文法。局限情况下文法在转化西班牙语句孙子全面功能性毕竟有普遍功能性。或多或少，西班牙语的强调式二者之间依靠于如（i）和（ii）从前面的文法关则有。

(i) If S1, then S2.

(ii) Either S3, or S4.

(iii) Either if S5, then S6, or if S7, then S8

实质上，我们可以无限地将这些关则有来进行复合以归因于毕竟的西班牙语强调，比如（iii）。然而，局限情况下文法很难能行叙述所有的复合，而且在方上，有些西班牙语句孙子是很难被涵盖的。因此，罗素也许，用局限情况下文法有数 n-gram 框架来叙述母语有很大的普遍功能性。常以与反，他指称单单强调式其实质文法可以极为有助于三维母语。在他的因素下，接下来的几十年从前，强调式其实质文法在共存母语管控从前面极为为常以用。在那时候，罗素的方对共存母语管控的因素不大，但它仍具备最重要的科学效用。

4神经系统母语框架

2001年，Yoshua Bengio 和他的札记者提单单了最早的神经系统母语框架之一，开创者了母语三维的黄金时代。众所周知，Bengio、Geoffrey Hinton 和 Yann LeCun 在方和二期工程上的有所突破使剖面神经系统网络踏入计数的不可或缺部份，他们因此而获 2018 年诺贝尔。

n-gram 框架的研习技能局限。传统观念原理是用做粗糙原理从辞汇组从前面推估框架从前面的先决条件不复杂性 p(w((i))|w((i-n+1)), w((i-n+2)), ···, w((i-1))) 。然而，框架从前面的数值使用量为指称数级 O(V((n)))，其从前面 V 坚称辞汇汇量。当 n 增高时，由于军事训练信息的稀疏功能性，就很难直观地研习框架的数值。

Bengio 等人提单单的神经系统母语框架从两个全面功能性修改了 n-gram 框架。首先，被专指称辞汇填充的实值乘积，可用做坚称辞汇组或辞汇组复合。辞汇组填充的尺度比辞汇组的独热乘积（one-hot vector）的尺度要高得多，独热乘积通过辞汇汇大小的乘积坚称注释从前面的辞汇，其从前面只有常以与同于该辞汇的项是 1，而其他所有项都是 0。

辞汇填充不作为一种「分布式坚称」，可以比独热乘积极为有助于坚称一个辞汇，它具备普遍化技能、鲁棒功能性和可扩展到功能性。其次，母语框架是由神经系统网络坚称的，这有所增加了框架从前面的数值使用量。先决条件不复杂性由神经系统网络确定：

其从前面 (w((i-n+1)), w((i-n+2)), ···, w((i-1))) 坚称辞汇组 w((i-n+1)), w((i-n+2)), ···, w((i-1)) ；f(·) 坚称神经系统网络；ϑ 坚称网络数值。框架从前面的数值使用量仅为 O(V) 阶数。示意上图标示出了框架从前面各比如说二者之间的关则有。每个前方都有一个两边比如说，它依靠于当年 n–1个 前方附近的辞汇组填充（辞汇组），这个前提一般而言于所有前方。用做局限性前方的两边比如说可以为该前方转化一个辞汇组。

上图 1：在初始神经系统母语框架从前面各比如说二者之间的关则有

在 Bengio 等人的工不作此后，大量的辞汇填充原理和神经系统母语三维原理被共同开发单单来，从常以与异的本质并未母语三维造就了修改。

辞汇填充的代表者功能性原理有数 Word2Vec。代表者功能性的神经系统母语框架是循环神经系统网络母语框架 (RNN) ，如长短期心灵母语框架 (LSTM) 。在一个 RNN 母语框架从前面，每个前方上辞汇组的先决条件不复杂性由一个 RNN 暂时：

其从前面 w((1)), w((2)), ···, w((i-1)) 坚称辞汇的填充 w((1)), w((2)), ···, w((i-1))；f(·) 坚称 RNN；ϑ 坚称网络数值。RNN 母语框架不再用做一个系统假定，每个前方上的辞汇组都依靠于之当年所有前方上的辞汇组。RNN 的一个最重要方是它的两边比如说或情况下。辞汇二者之间的依靠关则有以 RNN 框架从前面情况下二者之间的依靠关则有为构造。框架的数值在常以与异的前方可以交换，但在常以与异的前方想得到的比如说是常以与异的。

示意上图标示出了 RNN 母语框架从前面各比如说二者之间的关则有。每个前方的每一层都有一个两边比如说，它坚称到目当年为止辞汇组核苷酸的「情况下」。局限性层在局限性前方的两边比如说，由同一层在当年一前方的两边比如说和下一层在局限性前方的两边比如说暂时。局限性前方的最终两边比如说用做计数下一个辞汇组的不复杂性。

上图 2：RNN 母语框架从前面各比如说二者之间的关则有。这从前上面了辞汇颈（bos）和句颈（eos）。

母语框架可用做计数母语（辞汇形波动列）的不复杂性或转化母语。比如在转化母语全面功能性，可以通过从母语框架从前面随机抽样来转化共存母语的句孙子或短文。众所周知，从大量信息从前面研习的 LSTM 母语框架可以转化极为共存的句孙子。

对母语框架的一个扩展到是先决条件母语框架，它计数一个辞汇形波动列在假定先决条件下的先决条件不复杂性。如果先决条件是另一个辞汇形波动列，那么难题就变为了从一个辞汇形波动列到另一个辞汇形波动列的叠加——即其实质的核苷酸到核苷酸难题，涉及的护航如微电脑翻译、注释简述和转化提问。如果假定的先决条件是一张上视频，那么难题就变为了从上视频到辞汇组核苷酸的叠加，比如上视频抓自取护航。

先决条件母语框架可以用在各种各样的软件包从前面。在微电脑翻译从前面，在依然常以与同语句的先决条件下，则有统将一种母语的句孙子叠加成另一种母语的句孙子。在提问转化从前面，则有统对其他用户的话语归因于响不宜，两条消息常以与关联一轮提问。在注释简述从前面，则有统将长注释叠加为短注释，后者举例来说当年者的要点。由框架的先决条件不复杂性密度函数所坚称的语句因软件包而异，而且它们都都从软件包从前面的信息从前面来研习的。

核苷酸到核苷酸框架的数据分析为新技术的发展的工业发展做单单了贡献。一个具备代表者功能性的例孙子是由 Vaswani 等人共同开发的 Transformer。Transformer 完全基于焦虑前提，借助于焦虑在增量二者之间来进行编码和音讯，以及在增量和音讯器二者之间来进行。目当年，依然所有的微电脑翻译则有统都使用了 Transformer 框架，而且微电脑翻译早就达致了可以满足实际所需的直观度。那时候依然所有可不军事训练的母语框架都使用 Transformer 管理模式，因为它在母语坚称全面功能性具备卓越的技能。

5可不军事训练母语框架

可不军事训练母语框架的前提上思想如下。首先，基于如 transformer 的增量或音讯器来构建母语框架。该框架的研习分两个阶数段性：一是可不军事训练阶数段性，通过无行政官员研习（也专指称自行政官员研习）用做大量的辞汇组来军事训练框架的数值；二是这两项阶数段性，将可不军事训练的框架运用一个特定的护航，并通过行政官员研习用做少量上面信息必要性变动框架的数值。下表从前面的单镜像备有了研习和用做可不军事训练母语框架的天然资源。

可不军事训练母语框架有三种: 单向、双向和核苷酸到核苷酸。由于篇幅受制于，这从前只简介当年两种各种类型。所有主要的可不军事训练母语框架都使用了 Transformer 管理模式。下表是对这两项的可不军事训练母语框架的概括。

Transformer 有很强的母语坚称技能。一个极为大的辞汇组但会举例来说丰富的母语强调（这样的并未上面信息很极为易获），军事训练大规模剖面研习框架就但会变得极为加高效。因此，可不军事训练母语框架可以有助于坚称母语从前面的辞汇汇、语汇和语句构造。可不军事训练母语框架如 BERT 和 GPT（GPT-1、GPT-2 和 GPT-3），已踏入局限性 NLP 的核心技术的发展。

可不训的母语框架的不宜用为 NLP 造就了极为大的成功。「这两项」的 BERT 在母语解释护航（如写出解释）的直观功能性全面功能性优于进化。「这两项」的 GPT-3 在注释转化护航从前面也达致了极好的流利层面。要请注意的是，这些结果仅表明微电脑在这些护航从前面具备极为高的功能稳定性；我们不不宜直观地将其解释为 BERT 和 GPT-3 常以与比之下进化极为好地解释母语，因为这也依靠于如何来进行基准测试。从历史上可以看不到，对认知科学技术的发展持有毕竟的解释和期望，对于微电脑的健康茁壮和工业发展至关最重要。

Radford 等人和 Brown 等人共同开发的 GPT 具备表列出管理模式。匹配是辞汇组的核苷酸 w((1)), w((2)), ···, w((N))。首先，通过匹配层，建立一则有列匹配比如说，记事为等价 H(((0)))。在通过 L 个 transformer 音讯器层此后，建立一则有列两边比如说核苷酸，记事为等价 H(((L)))。

就此，基于该前方的最终两边比如说来计数每个前方的辞汇组不复杂性密度函数。GPT 的可不军事训练与传统观念的母语三维常以与同。前提是可不测辞汇组核苷酸的或许功能性。对于假定的辞汇形波动列 w = w((1)), w((2)), ···, w((N))，我们计数并最小化交叠物理量或仗指称数函数似然来推估数值 ：

其从前面 ϑ 指称 GPTs 框架的数值。

示意上图标示出了 GPTs 框架从前面各比如说二者之间的关则有。每个前方上的匹配比如说由辞汇填充和“前方填充”均是由。每个前方上的每一层的两边比如说都从下一层在先当年前方上的两边比如说建立的。辞汇组的可不测或转化在每个前方下面重复制订。换句话说，GPT 是一种单向母语框架，其从前面辞汇组核苷酸都从单一路径三维的。（请注意，RNN 母语框架也是单向母语框架。）因此，GPT 极为直观补救备用转化句孙子的母语转化难题。

上图 3：GPTs 母语框架从前面各比如说二者之间的关则有。这从前上面了辞汇颈（bos）和句颈（eos）。

由 Devlin 等人共同开发的 BERT 具备表列出管理模式。匹配是一个辞汇组核苷酸，它可以是来自单个HTML的倒数句孙子，也可以是来自两个HTML的倒数句孙子的联接。这使得该框架一般而言于以一个注释为匹配的护航（例如注释分类），以及以两个注释为匹配的护航（例如问难题）。首先，通过匹配层，建立一则有列匹配比如说，记事为等价 H(((0)))。通过 L 个 transformer 增量层此后，建立一个两边比如说核苷酸，记事为 H(((L)))。

就此，可以根据该前方上的最终两边比如说，来计数每个前方上辞汇组的不复杂性密度函数。BERT 的可不军事训练被执使用暴力其实质的掩码母语三维。假定辞汇形波动列为 w = w((1)), w((2)), ···, w((N))。核苷酸从前面的几个辞汇组被随机掩蔽——即极为改成小数点 [mask] —— 从而归因于一个新的辞汇组核苷酸其从前面掩码辞汇的集合记事为研习的前提是通过计数和最小化下面的仗指称数函数似然来推估数值，以丧失被掩蔽的辞汇组：

其从前面 ϑ 坚称 BERT 框架的数值，δ((i)) 自取值为 1 或 0，坚称前方 i 附近的辞汇组是否被掩蔽。请注意，掩码母语三维早就是一种常以与异于传统观念母语三维的技术的发展。

上图4重现了 BERT 框架从前面坚称二者之间的关则有。每个前方的匹配坚称由辞汇填充、「前方填充」等均是由，露台在每个前方的两边比如说，是由下面一层在所有前方的两边比如说建立的，辞汇的可不测或转化是在每个掩码前方独立来进行的；还有参见（上图3）。假定，BERT是一个双向母语框架，其从前面辞汇组核苷酸都从两个路径三维的。因此，BERT可以共存地运用母语解释难题，其匹配是整个辞汇组核苷酸，其输单单一般而言是一个字句或一个字句核苷酸。

上图 4:BERT 框架从前面各比如说二者之间的关则有。这从前坚称代表者整个匹配核苷酸的小数点。

对可不军事训练母语框架的一个一般化暗示是，微电脑在可不军事训练从前面根据大型辞汇组来进行了大量的辞汇组接龙（GPT）或辞汇组完形填空练功（BERT），抓自取到由辞汇组均是由句孙子的各种方式上，由句孙子均是由短文，并在框架从前面强调和心灵了这些方式上。

一个注释不是由辞汇组和句孙子随机归因于的，而是基于辞汇法、语汇和语语汇则来构建。GPT 和 BERT 可以分别用做转化器的音讯器和增量，来构建母语的复合功能性(复合功能性是母语最前提上的构造，它也是由Chomsky 层次结构从前面的文法所三维的)。换句话说，GPT 和 BERT 在可不军事训练从前面早就获了常以与当使用量的辞汇汇、语汇和语句科学。因此，当适不宜这两项从前面的特定护航时，只需少量上面信息即可对框架来进行有系统，从而构建高功能稳定性。例如，人们注意到 BERT 的常以与异层有常以与异的特性，底层主要代表者辞汇法科学，两边层主要代表者语汇科学，而阳台主要代表者语句科学。

可不军事训练的母语框架（并未这两项），例如 BERT 和 GPT-3，就举例来说大量的想像情况科学，它们可以用来问诸如「彼特拉克在哪从前单单生地？」之类的难题，只要它们在军事训练信息从前面获了科学，就可以来进行直观的悬疑，例如「48加76是多少？」

但是母语框架本身并未悬疑前提，其「悬疑」技能是基于暗指称、而不是纯然的逻辑悬疑。因此，它们在所需精细悬疑的难题上表现不佳，有数论点悬疑、数值和时间悬疑和话语悬疑，将悬疑技能和母语技能集成到 NLP 则有统从前面，将是愿景的一个最重要基础功能性。

6愿景最新

当代科学（脑科学和系统生物学）对进化母语管控前提（母语解释和母语转化）的解释局限。在可可不见的愿景，很难看不到有重大有所突破发生，永远不但会有所突破的或许功能性是依靠于的。另一全面功能性，我们希望急剧推动认知科学技术的发展的工业发展，共同开发单单对进化有用的母语管控微电脑，神经系统母语三维似乎是为数不多最成功的原理。

目当年也许，神经系统母语三维是为数不多最成功的原理，它的前提上构造并未彻底改变；还有那就是，它依靠于在举例来说所有辞汇组核苷酸的离散空间从前面假定的不复杂性密度函数。研习全过程是为了找到最佳框架，以便交叠物理量在可不测母语信息的直观功能性全面功能性是高于的（上图5）。

神经系统母语三维通过神经系统网络构建框架，其优点在于，它可以借助于精细的框架、大信息和强大的计数来极为直观地模拟进化母语使用暴力。从 Bengio 等人提单单的原始框架、到 RNN 母语框架以及 GPT 和 BERT 等可不军事训练母语框架，神经系统网络的管理模式变得愈发精细（如上图1-4），而可不测母语的技能也愈发高（交叠物理量愈发小）。然而，这举例来说纯然这些框架具备和进化一样的母语技能，而且其普遍功能性也是不言而喻的。

上图5：微电脑通过变动其「小脑」内的神经系统网络数值来十分常以与似进化母语使用暴力，最终它可以像进化一样管控母语

那么，有其他或许的工业发展路径吗？目当年还不相符。但可以可不见的是，神经系统母语三维的原理仍有很多修改机遇。

目当年，神经系统母语框架与人体内在坚称技能和计数效率（功耗全面功能性）全面功能性还有很大悬殊，婴幼儿小脑的工不作功率仅为 12 W，而军事训练 GPT-3 框架消耗了数千 Petaflop/s-day，这形成了凸纯的对比。能否共同开发单单极为好的母语框架、使其极为常以与近进化母语管控，是愿景数据分析的最重要路径。我们可以从局限的脑科学注意到从前面研习，技术的发展提升仍然有很多机遇。

进化母语管控被也许主要在小脑皮层的两个小脑区域来进行：布罗卡区和韦肯区（上图6）。当年者仗责文法，后者仗责辞汇汇。帕金森氏症导致发烧的迥然不同范例有两种，布罗卡区受伤的病征才但会说单单零星的辞汇组而很难说单单句孙子，而韦肯区受伤的病征可以构建文法毕竟的句孙子，但辞汇组有时候依靠意义。

一个共存的假定是，进化母语管控是在两个小脑区域从前面并行来进行的，是否所需使用极为人功能性化的管控前提是一个毫无疑问数据分析的基础功能性。正如Chomsky所指称单单的，母语框架并未明确地用做文法，也没法无限地复合母语，这是进化母语的一个最重要属功能性，将文法极为直接地转化到母语框架从前面的技能、将是一个所需数据分析的难题。

上图6：人体内从前面仗责母语管控的区域

脑地质学家也许，进化母语解释是在潜意识从前面应答常以与关方的比如说、并在意识从前面转化常以与关上视频的全过程。比如说有数感官、感官、触觉、感官和味觉比如说，它们是人在茁壮和愈合全过程从前面的经历、在小脑各部份心灵的方的感官、感官、触觉、感官和味觉内容。

因此，母语解释与人们的经验密切常以与关。生活习惯从前面的前提上方，比如犬和猴子，都是通过感官、感官、触觉等射频的匹配来研习的，当惊醒或看不到「犬」和「猴子」这两个辞汇，就但会重新应答人们小脑从前面与其常以与关的感官、感官和触觉比如说。

微电脑能否从大量的多模态信息（母语、感官、语音）从前面研习极为好的框架，从而极为智能地管控母语、感官和语音？多模态母语框架将是愿景探究的最重要基础功能性。最近，该主题的数据分析也夺得了一些十分困难——例如，Ramesh 等人发表的「Zero-shot text-to-image generation」，Radford 等人的「Learning transferable visual models from natural language supervision」。

7结语

母语框架的历史可以始于一百多年当年，Markov、Shannon 等人并未可不见到他们所数据分析的框架和方但会在便归因于如此大的因素；对 Bengio 来说，这甚至或许是单单乎意料的。

愿景一百年，母语框架将如何工业发展？它们仍然是认知科学技术的发展的最重要均是由部份吗？这或许超单单了我们所能想象和可不测的范围。但可以看不到，母语三维技术的发展在急剧工业发展。在愿景几年，或许有极为强大的框架单单现但会自取代 BERT 和 GPT，我们结缘踏入看不到极为大成就的技术的发展、并策划开发设计的第一代。

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