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      OpenAI公關(guān)跳起來捂他嘴:Transformer作者公開承認參與Q*

      谷歌兩次錯失搶先發(fā)布ChatGPT的機會

      夢晨 發(fā)自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI

      Transformer作者中唯一去了OpenAI的那位,公開承認了:

      他參與了Q*項目,是這項新技術(shù)的發(fā)明者之一。

      這幾天除了英偉達老黃組局把Transformer作者聚齊,他們中的幾位還接受了連線雜志的采訪,期間出了這么一個小插曲。

      當記者試圖詢問Lukasz Kaiser更多關(guān)于Q*的問題時時,OpenAI的公關(guān)人員幾乎跳過桌子去捂他的嘴。

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      結(jié)合奧特曼在接受采訪時,毫不遲疑地拒絕了相關(guān)提問,“我們還沒準備好談?wù)撨@個話題”。

      神秘Q*,成了OpenAI當前最需要保守的秘密之一。

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      不過對于Transformer背后的開發(fā)內(nèi)幕,以及谷歌究竟為什么沒能在得到這項技術(shù)之后搶先推出轟動世界的AI產(chǎn)品,作者們透露了不少:

      • Noam Shazeer(現(xiàn)Character.AI創(chuàng)始人)才是貢獻最大的
      • 谷歌早在2012年嘗試手開發(fā)生成式AI搜索
      • 2017年他們就建議訓練萬億參數(shù)大模型,但未被高層采納

      總之,信息量比幾位在老黃的圓桌論壇上商業(yè)互吹要高得多。

      《Attention is all you need》發(fā)表于2017年,到現(xiàn)在被引次數(shù)已超過11萬。

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      它不僅是當今ChatGPT為代表的大模型技術(shù)起源之一,其中介紹的Transformer架構(gòu)和注意力機制也被用在了Sora、AlphaFold等眾多改變世界的AI技術(shù)之中,是當之無愧的傳奇。

      為什么是谷歌能搞出這等成果?谷歌又為什么在后來的大模型競爭中落后?

      整個故事還要從2012年說起。

      谷歌害怕Siri搶飯碗

      2011年底,蘋果正式推出Siri,試圖在對話中提供對問題的答案。

      谷歌高層如臨大敵,認為Siri可能會搶走他們的搜索流量。

      2012年,一個團隊致力于開發(fā)新功能,期望能在搜索頁面上直接回答用戶的問題,而不用點擊鏈接跳轉(zhuǎn)到其他網(wǎng)站。

      最終這項努力催生出了Transformer架構(gòu),能有效在數(shù)據(jù)和算力上擴展,導致了整個AI領(lǐng)域重大突破。

      Jokob Uszkoreit(現(xiàn)AI生物技術(shù)公司Inceptive聯(lián)合創(chuàng)始人)就是在這個時候放棄攻讀博士學位加入了這個團隊,成為Transformer最初的起點。

      他來自德國,碩士畢業(yè)于柏林工業(yè)大學,父親Hans Uszkoreit是著名計算語言學家、歐洲科學院院士。

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      在Uszkoreit(后簡稱烏茲哥)現(xiàn)在看來,谷歌高層當時對Siri的恐慌是沒必要的,Siri從未真正威脅到過谷歌的業(yè)務(wù),但他很高興能有機會深入研究AI和對話系統(tǒng)。

      2012年也是AlexNet在計算機視覺大獲成功、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)復興的時候,谷歌瘋狂地安排員工嘗試類似的技術(shù),希望能開發(fā)出自動補全電子郵件的功能,或相對簡單的客戶服務(wù)聊天機器人。

      當時最被認可的方案是長短期記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM,但這項技術(shù)只能按照順序處理句子,無法有效利用文章后面可能出現(xiàn)的線索。

      直到2014年左右才有了新進展,烏茲哥開始嘗試現(xiàn)在被稱為“自注意力”的方法。

      注意力機制誕生

      烏茲哥認為自注意力模型可能比循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更快、更有效,處理信息的方式也非常適合擅長并行處理的GPU。

      但當時,包括他的學術(shù)大牛父親在內(nèi),許多人都不看好,認為拋棄了循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是一種異端。

      烏茲哥花了一些力氣說服幾位同事一起試驗新想法,并于2016年發(fā)表了一篇相關(guān)論文。

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      在這項研究中只使用了極小的文本訓練(SNLI數(shù)據(jù)集,包含57萬個人類寫的英語句子)。

      烏茲哥希望進一步推進他們的研究,但他的合作者都不感興趣再繼續(xù)了。

      其他研究人員就像在答題闖關(guān)中剛答對了一道題就帶著微薄的獎金離開,但烏茲哥堅持認為自注意力機制可以發(fā)揮更大的作用,開始在公司里到處找人安利他的想法。

      2016年的一天,他終于遇到志同道合的人Illia Polosukhin(現(xiàn)區(qū)塊鏈公司NEAR Protocol創(chuàng)始人)。

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      集齊8位圓桌騎士

      Polosukhin(后簡稱菠蘿哥)當時已在谷歌工作三年,被分配到為搜索問題直接提供答案的團隊。

      菠蘿哥的進展不順利,因為從用戶體驗出發(fā),需要在幾毫秒內(nèi)對問題產(chǎn)生回應,當時還沒有這么高性能的解決方案。

      烏茲哥與菠蘿哥共進午餐的時候聽說這事,毫不猶豫的安利起他的自注意力機制。

      菠蘿哥曾透露,他后來覺得A自注意力就像科幻小說《你一生的故事》以及改編電影《降臨》里外星人“七肢桶”的語言,沒有先后順序,而是像幾何圖案一樣排列。

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      總之,菠蘿哥后來不僅同意嘗試,還拉來了第三位成員Ashish Vaswani合作(先后創(chuàng)辦了Adept AI和Essential AI)。

      Vaswani(后簡稱瓦斯哥)來自印度,博士畢業(yè)于南加州大學后加入谷歌大腦,相信神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將促進人類整體的理解能力。

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      三位研究人員共同起草了Transformer的設(shè)計文檔,他們從第一天開始就選擇了同樣代表“變形金剛”的這個名字,因為“系統(tǒng)會改變接收到的信息”,也因為菠蘿哥小時候喜歡玩變形金剛玩具。

      不過菠蘿哥沒過多久就從谷歌離開去創(chuàng)業(yè)了,同時,其他成員陸續(xù)加入這個小隊伍。

      2017年初,第四位成員Niki Parmar(后簡稱帕姐)加入,他與瓦斯哥同樣來自印度、也都畢業(yè)于南加大,后來兩人也成了創(chuàng)業(yè)伙伴。

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      后面幾位成員的加入多少都帶點戲劇性。

      第五位Llion Jones(后簡稱囧哥)來自英國,2009年碩士畢業(yè)于伯明翰大學,但有好幾個月找不到工作靠救濟金工作。2012年他先加入Youtube團隊,后進入谷歌研究院。

      他是團隊中最晚從谷歌離職的,去年在日本成立了Sakana AI。

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      囧哥是從另一位同事Mat Kelcey(他就出現(xiàn)一次,不用簡稱了)那里聽說Transformer的,不過Kelcey自己當時并不看好這個項目。

      Kelcey信奉貝葉斯,他的頭像是AI預測他是技術(shù)宅的概率為60%。后來他認為沒加入Transformer團隊這是他一生中最大的預測失誤。

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      話說回來,第六位Aidan Gomaz(后簡稱割麥子,現(xiàn)AI公司Cohere創(chuàng)始人)是最年輕的,他在多倫多大學讀大三時加入Hinton的實驗室,主動給谷歌里各種寫過有意思論文的人發(fā)郵件申請合作。

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      第七位Lukasz Kaiser(后簡稱凱哥,現(xiàn)OpenAI研究員)邀請了割麥子參與實習。直到幾個月后,割麥子才知道這實習本來是針對博士生的,而不是他一個本科生。

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      凱哥來自波蘭,本來做的是理論計算機工作,后來發(fā)現(xiàn)自注意力對他們當時正在解決的問題(可分布式計算的大型自回歸模型)是一種有前途且更激進的方案,兩人就加入了Transformer團隊。

      六人(菠蘿哥已經(jīng)創(chuàng)業(yè)去了)聚到一起后,團隊開始把試驗方向定在機器翻譯,使用BLEU基準測試來把模型翻譯結(jié)果與人工翻譯做比較。

      早期Transformer原型表現(xiàn)不錯,但只是與LSTM方案差不多,并沒有更好。

      此時,第八位關(guān)鍵成員Noam Shazeer(后簡稱沙哥)出場了,他畢業(yè)于杜克大學,2000年加入谷歌,當時全公司只有200人左右,

      后來他成為谷歌內(nèi)部的傳奇人物,參與了谷歌搜索的拼寫糾正功能,也負責過早期廣告系統(tǒng),2021年離開谷歌后創(chuàng)辦了Character.AI。

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      據(jù)沙哥回憶,當時他正在辦公樓走廊里走,經(jīng)過凱哥的工位時聽到激烈的對話:瓦斯哥正在談?wù)撊绾问褂米宰⒁饬?,而帕姐對此很興奮。

      沙哥覺得這是一群有趣的聰明人在做有前途的工作,最終被凱哥說服加入。

      至此,8位傳奇人物終于全部登場。

      沖刺NIPS

      沙哥的加入至關(guān)重要,他用自己的想法重新編寫了整個代碼,把整個系統(tǒng)提升到了一個新的水平。

      團隊一下充滿動力,開始拼命卷自己,想在2017年NIPS(后改名NeurIPS)截止的5月19日之前完成。

      Deadline前的最后兩周,他們大部分時間都在咖啡機附近的辦公室,很少睡覺。

      割麥子作為實習生不斷地瘋狂調(diào)試,試驗各種技巧和網(wǎng)絡(luò)模塊的排列組合。

      最終在沙哥的幫助下,人們現(xiàn)在所知道的Transformer架構(gòu)誕生了,相比試驗中的其他方案顯得非常“極簡主義”。他們這樣評價:

      Noam(沙哥)是一個巫師。

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      沙哥厲害,但是沙哥并不自知??吹秸撐牟莞宓臅r候,他發(fā)現(xiàn)自己是一作還很驚訝。

      討論一番后,最終他們決定打破學術(shù)界一作二作通訊作的規(guī)則,隨機排序,并給每個人名字后都打上星號,腳注標明都是平等貢獻者。

      在給論文取名字的階段,來自英國的囧哥提議借用披頭士樂隊的歌曲《All You Need Is Love》,改成《Attention is all you need》,其他人也同意了。

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      他們訓練了基礎(chǔ)和大杯兩個模型,其中65M基礎(chǔ)版就擊敗了所有同級競爭對手,213M大杯版甚至破了BLEU測試的記錄,同時計算效率也更高。

      直到截止日期最后幾分鐘,他們還在繼續(xù)收集實驗結(jié)果,英法翻譯的數(shù)據(jù)是最后5分鐘出來的,論文在最后兩分鐘提交。

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      當時學術(shù)會議審稿人的反應不一,一個評價積極,一個評價非常積極,第三個評價是只是“還算ok”。

      到了12月會議正式線下舉辦的時候,這篇論文引起了轟動。4小時的會議上擠滿了想要了解更多的科學家。

      參會的幾位作者一直聊到嗓子嘶啞,最后場地閉館時仍然人頭攢動,最后被保安清場。

      從整個Transformer誕生歷程來看,谷歌當年的開放包容的文化是必不可少的:

      這八個人聚在一起,是靠走廊里的偶遇和午餐時聊天。

      OpenAI摘桃子

      回到論文撰寫過程中的某一天,瓦斯哥累得癱倒在辦公室的沙發(fā)上,盯著窗簾看出了幻覺,覺得布料上的圖案就像突觸和神經(jīng)元。

      那天他突然意識到,他們正在做的事情將超越機器翻譯。

      最終就像人腦一樣,將所有語音、視覺等所有模態(tài)統(tǒng)一在一個架構(gòu)下。

      沙哥則在應用方向上有驚人的遠見,論文發(fā)表前后就給谷歌高管去了一封信。

      他提議公司放棄整個搜索索引,并用Transformer架構(gòu)訓練一個巨大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)替代,基本上是在建議谷歌改變整個信息組織的方式。

      當時團隊里凱哥都還認為這個想法很荒謬。但如今看來,谷歌正在朝這個方向努力,只是個時間問題了。

      烏茲哥后來復盤,在2019年或者2020年谷歌就有機會推出GPT-3,甚至是GPT-3.5等級的模型,還發(fā)出靈魂提問:

      我們看到了可能性,但為什么不采取行動呢?

      結(jié)果卻是對手OpenAI的首席科學家Ilya Sutskever在論文發(fā)表當天就意識到“它給了我們想要的一切”,并建議同事Alec Radford開始動手研究。

      Radford先開發(fā)了GPT的原型,然后OpenAI調(diào)動更多人從機器人、DOTA游戲等項目轉(zhuǎn)型,參與進來開發(fā)了GPT-1、GPT-2……這就是另外一個故事了。

      打造一種能同時在數(shù)據(jù)和算力上擴展的模型,是Transformer架構(gòu)的出發(fā)點,也是其成功的關(guān)鍵。

      但少了頂層設(shè)計和推動,谷歌也就只能止步于此,單靠員工自發(fā)已經(jīng)無法組織起滿足Scaling Law發(fā)展下去需要的人力物力財力。

      OpenAI的組織形態(tài)既有自下而上的靈活、又有自上而下的專注,能在這條路上走的更遠幾乎是不可避免的。

      OpenAI CEO奧特曼曾評價,谷歌高層當時似乎沒人認識到Transformer真正意味著什么。

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      如今8位作者也陸陸續(xù)續(xù)從谷歌離職,既然公司遲遲不肯用Transformer搞事情,那就自己去搞。

      除了最早離開的菠蘿哥的區(qū)塊鏈公司之外,其它成員的的去向都和Transformer相關(guān)。

      2019年,實習生割麥子畢業(yè)沒多久,就先帶頭創(chuàng)辦Cohere,為企業(yè)提供大模型解決方案,目前估值22億美元。

      2021年開始,成員集中出走。

      瓦斯哥和帕姐先后攜手創(chuàng)辦Adept AI(估值10億美元)、Essential AI(融資800萬美元),都是自動化工作流程方向。

      沙哥創(chuàng)辦AI角色扮演聊天平臺Character.AI,現(xiàn)在估值約50億美元,用戶活躍度和留存率比OpenAI都高。

      烏茲哥回到德國創(chuàng)辦的生物AI技術(shù)公司Inceptive,估值3億美元。甚至烏茲哥透露,他的計算語言學家老父親也在籌辦一家新的AI公司,同樣基于Transformer。

      只有凱哥沒有創(chuàng)業(yè),2021年他加入了OpenAI,后來參與了GPT-4,以及Q*項目。

      最后離開的是囧哥,23年他到日本創(chuàng)辦的Sakana AI估值2億美元,最新成果是用擅長不同領(lǐng)域的大模型融合,結(jié)合進化算法,搞出更強的模型。

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      ……

      許多谷歌老員工批評谷歌慢慢從一個以創(chuàng)新為中心的游樂場,轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€注重利潤的官僚機構(gòu)。

      甚至在2020年,谷歌Meena聊天機器人發(fā)布后,沙哥又發(fā)了一封內(nèi)部信“Meena吞噬世界”,其中的關(guān)鍵結(jié)論是:

      語言模型將以各種方式越來越多地融入我們的生活,并且將在全球算力中占主導地位。

      這太有前瞻性了,幾乎準確預言了后來ChatGPT時代發(fā)生的事,也就是現(xiàn)在進行時。

      但當時谷歌高層仍舊不為所動,關(guān)鍵決策者忽略甚至嘲笑他。

      谷歌曾擁有整個AI王國的所有鑰匙,卻弄丟了鑰匙鏈。

      參考鏈接:
      [1]https://www.wired.com/story/eight-google-employees-invented-modern-ai-transformers-paper/
      [2]https://www.youtube.com/watch?v=zBK2CPka5jo
      [3]https://www.semianalysis.com/p/google-gemini-eats-the-world-gemini

      版權(quán)所有,未經(jīng)授權(quán)不得以任何形式轉(zhuǎn)載及使用,違者必究。
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