提升语言理解能力：遗忘的力量
在训练过程中删除关键信息使得机器学习模型能够快速无障碍地掌握新语言
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Forgetfulness Boosts AI Learning
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一队计算机科学家通过独特的创新，彻底改变了机器学习模型：遗忘的能力。虽然这种新方法不会取代支撑我们喜爱的应用程序的庞大模型，但它有潜力揭示这些程序如何理解语言。
目前的人工智能语言引擎严重依赖人工神经网络。这些网络包括“神经元”，接收信号、进行计算，并在多个层次中将信号传递给其他神经元。通过训练，这些神经元之间的连接得到改进，使网络能够适应提供的数据。例如，为了创建一个双语模型，研究人员使用大量文本来训练它，允许模型在不同语言之间建立单词之间的联系。
然而，这种训练过程需要大量计算且缺乏灵活性。如果模型不符合预期或用户需求发生变化，要使其适应是具有挑战性的。从零开始也不是一个理想的解决方案，特别是在处理多语言模型时。
为了克服这些限制，Mikel Artetxe及其同事开创了一种新方法。他们首先在一种语言中训练神经网络，然后抹去它对词汇单元的知识。通过有选择地消除嵌入层（存储单词的单元）的内容，并在第二种语言上重新训练模型，研究人员发现模型可以有效地学习和处理新语言。
他们的理论是，虽然嵌入层保存特定于语言的信息，但网络的更深层存储了帮助模型理解不同语言的更抽象概念。正如研究的主要作者Yihong Chen所解释的那样，“我们生活在同一个世界。我们用不同语言中的不同词来概念化相同的事物。”
尽管这种基于遗忘的方法展示了令人鼓舞的结果，但随后的重新训练过程仍然资源密集。为了解决这个问题，Chen提出在初始训练阶段定期重置嵌入层。这样，整个模型习惯于重置，使其更容易扩展到其他语言。
研究人员通过将周期性遗忘技术应用到常用的语言模型Roberta，来测试他们的想法。与标准的非遗忘方法相比，遗忘模型在语言准确性方面略微得分较低。然而，在使用更小数据集对其他语言重新训练后，遗忘模型明显优于非遗忘模型。
团队得出结论，周期性遗忘增强了模型学习更广泛语言的能力。根据Mila的研究员Evgenii Nikishin的说法，这表明语言模型在超越单词含义的更深层理解语言。
这种令人着迷的方法反映了我们自己大脑运作方式。人类记忆往往记住经历的主要内容，而不是存储大量详细信息。神经科学家Benjamin Levy建议为AI模型赋予更类似人类的过程，如适应性遗忘，以提升灵活性和性能。
除了揭示语言理解的奥秘，这一突破还有巨大潜力将AI进步带给更多语言。尽管由于训练资料丰富，AI模型在西班牙语和英语方面表现出色，但它们在巴斯克语等语言上表现不佳。因此，采用灵活的遗忘技术调整现有模型可以弥合这种语言鸿沟。
展望未来，这一愿景并不仅限于单一的主导语言模型。相反，未来可能会出现针对各种领域量身定制的语言模型大量涌现。正如Chen所设想的，“如果有个制造语言模型的工厂，你需要这种技术。它有一个基础模型，可以快速适应。”
💡 Q&A Section
Q: 逐期遗忘如何提高模型的语言学习能力？
A: 在初始训练阶段定期重置嵌入层使模型更擅长学习新语言。通过使模型习惯于重置，将其扩展到其他语言的过程变得更加顺畅。
Q: 遗忘模型在准确性方面与标准方法相比如何？
A: 与标准的非遗忘方法相比，遗忘模型在语言准确性方面得分略低。然而，当使用更小数据集对其他语言重新训练时，遗忘模型明显优于标准模型。
Q: 在AI领域采用灵活遗忘模型有哪些潜在影响？
A: 灵活的遗忘模型有望将AI的突破带给更多语言。由于大型科技公司的现有模型经常在某些语言上出现问题，采用遗忘方法调整这些模型开启了更好的语言处理能力之门。
Q: 遗忘方法是否与人类记忆工作方式相似？
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A: Yes, the forgetting approach simulates human memory to some extent. Similar to how humans remember the essence of experiences, language models that incorporate forgetting focus on abstract concepts rather than storing vast amounts of detailed information.
Q: How can the forgetting technique contribute to more diverse language models in the future?
A: Rather than relying on a single dominant language model, implementing the forgetting technique allows for the creation of numerous language models tailored for different domains. This way, AI can adapt quickly to new areas and provide efficient solutions.
未来发展与分析
将周期性遗忘引入机器学习模型代表了该领域的重大进展。随着研究团队不断调整他们的方法，他们观察到模型的语言处理能力显著提高。
考虑到这一领域的持续发展，可以想象，灵活的遗忘将对语言理解和人工智能的采用产生重大影响。通过增强模型的适应性，语言障碍可以更有效地克服。这不仅使个人和企业受益，而且有助于人工智能领域的多样性和包容性。
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- 量子杂志 – 原始故事
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- 安贝尔 – 用于取代棕榈油的垃圾利用初创公司获得盖茨基金会支持
- Github – Jea Kwon
- Github – Yihong Chen
- Github – Mikel Artetxe
- Github – Evgenii Nikishin
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本文由计算机技术和编程专家撰写，以其生动有趣的方式分享宝贵的知识和见解。
Lebron, James. (2021). 提升语言理解：遗忘的力量。 科技中心杂志。 检索自 链接到techhub.article。
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