80M參數(shù)打平GPT-4！蘋果發(fā)超強(qiáng)上下文理解模型，聰明版Siri馬上就來
會讀心的Siri想不想要？
今天，蘋果發(fā)布了自家的最新模型ReALM，僅需80M參數(shù)，就能在上下文理解能力上打平甚至超越GPT-4！
論文地址：??https://arxiv.org/pdf/2403.20329.pdf??
ReALM可以將任何形式的上下文轉(zhuǎn)換為文本來進(jìn)行理解，比如解析屏幕、多輪對話、以及上下文中的引用。
在此基礎(chǔ)上，用戶正在關(guān)注什么，甚至是想些什么，都逃不過AI的法眼。
有了這個技術(shù)，你的Siri會反應(yīng)更快，而且更加智能。
比如你讓Siri推薦一些披薩店，在看到列表后，你可能希望選擇其中一個，打電話叫個外賣。
以前憨憨的Siri并不能執(zhí)行后面這個操作，但有了ReALM之后，就可以通過分析設(shè)備數(shù)據(jù)等操作，理解你的指示。
在幾項相關(guān)基準(zhǔn)測試中，ReALM的性能表現(xiàn)非常亮眼，連最小的80M參數(shù)模型也能媲美GPT-4，而更大的模型分?jǐn)?shù)則更高。
模糊指令
讓AI模型根據(jù)模糊的語言指令（比如「這個」、「那個」），來執(zhí)行任務(wù)是一個相當(dāng)復(fù)雜的問題。
不過，看起來蘋果已經(jīng)找到了方法，讓AI模型能夠綜合各種模態(tài)、各種維度的信息，像人類一樣思考和工作。
人類在交談時，會聯(lián)系到相當(dāng)多的信息，——玩手機(jī)時也一樣（比如后臺任務(wù)、其他界面的顯示、非對話實體）。
傳統(tǒng)的模型很難理解這么復(fù)雜的參考信息，而蘋果通過將所有內(nèi)容轉(zhuǎn)換為文本來簡化了這個問題。
下面是一個對話場景轉(zhuǎn)換為文本的例子：
在這方面，即使是ReALM最小的模型都表現(xiàn)得足夠好（GPT-4級別），而且僅僅80M的參數(shù)非常適合在終端設(shè)備上使用。
——做更適合iPhone等設(shè)備的智能，這顯然是蘋果想要開辟的道路。
以解析屏幕為例，GPT-4等模型依賴圖像識別，背后是基于大量圖像訓(xùn)練數(shù)據(jù)而產(chǎn)生的大量參數(shù)。
而ReALM選擇將圖像轉(zhuǎn)換為文本，節(jié)省了高級圖像識別所需的參數(shù)，從而變得更小、更高效。
此外，蘋果還通過限制解碼、使用簡單的后處理等方法來避免幻覺問題。
近期，蘋果的人工智能研究不斷發(fā)表，而6月將要召開的WWDC，會讓我們看到蘋果更多面向未來的布局。
論文細(xì)節(jié)
首先給出一圖流總結(jié)：
數(shù)據(jù)集
論文使用的數(shù)據(jù)集由合成數(shù)據(jù)，以及在注釋者幫助下創(chuàng)建的數(shù)據(jù)組成。
每個數(shù)據(jù)點都包含用戶查詢和實體列表，以及與相應(yīng)用戶查詢相關(guān)的真值實體（或?qū)嶓w集）。
反過來，每個實體又包含有關(guān)其類型和其他屬性的信息，如名稱和與實體相關(guān)的其他文本細(xì)節(jié)（如警報的標(biāo)簽和時間）。
對于存在相關(guān)屏幕上下文的數(shù)據(jù)點，上下文的形式包括實體的邊界框、實體周圍的對象列表以及這些周圍對象的屬性（如類型、文本內(nèi)容和位置）。
下表給出了訓(xùn)練集和測試集的情況：
會話數(shù)據(jù)
在這種情況下，將收集用戶與代理交互相關(guān)的實體的數(shù)據(jù)。
為此，會向測評員展示帶有綜合實體列表的屏幕截圖，并要求測評員提供能明確引用綜合列表中任意挑選的實體的查詢。
例如，可能會向測評員提供企業(yè)或警報的綜合列表，并要求他們引用該列表中的特定實體。
例如，可能會向測評員顯示一個綜合構(gòu)建的企業(yè)列表，然后讓他們引用所提供的列表中的特定企業(yè)。
例如，他們可能會說「帶我去倒數(shù)第二的那個」或「打電話給主街上的那個」。
合成數(shù)據(jù)
另一種獲取數(shù)據(jù)的方法是依靠模板合成數(shù)據(jù)。
這種方法對基于類型的引用特別有用，因為用戶查詢和實體類型足以解析引用，而不需要依賴描述。
需要注意的是，此數(shù)據(jù)集的合成性質(zhì)并不排除它包含可以將多個實體解析為給定引用的數(shù)據(jù)點：例如，對于查詢「play it」，「it」可以解析為「音樂」和「視頻」類型的所有實體。
有兩個模板可以生成合成數(shù)據(jù)。第一個「基礎(chǔ)」模板包括引用、實體和必要時可能的槽值（slot values）。
第二個「語言」模板導(dǎo)入了基礎(chǔ)模板，并添加了不同的查詢變量，這些查詢可用于基礎(chǔ)模板中定義的引用的目標(biāo)案例。
數(shù)據(jù)生成腳本采用基礎(chǔ)模板和語言模板，并通過用基礎(chǔ)模板中定義的提及和槽值替換引用，生成語言模板中給出的可能查詢。
它遍歷所有受支持的實體。對于與模板中的實體匹配的實體類型，它會連接引用和實體，否則它只會添加沒有引用的實體類型。
屏幕數(shù)據(jù)
屏幕數(shù)據(jù)是從存在電話號碼、電子郵件或者實際地址信息的各種網(wǎng)頁中收集的。
論文對屏幕數(shù)據(jù)進(jìn)行了兩個階段的注釋處理。
第一階段是根據(jù)屏幕提取查詢，第二階段是識別給定查詢的實體和提及。
在第一個分級項目中，測評員會得到一張帶有綠色和紅色方框的屏幕截圖（圖 1a），以及綠色框中包含的信息，并要求他們將綠色方框中的數(shù)據(jù)歸類為其中一個實體，如電話號碼、電子郵件地址等。
然后，要求測評員對綠框中的數(shù)據(jù)提供三個唯一的查詢結(jié)果。
在第二個注釋項目（圖1b）中，將第一步收集到的查詢以列表形式逐一展示給評分員，并附帶相應(yīng)的屏幕截圖（無邊界框）和所有屏幕實體。
測評員被問及該查詢是否提到了給定的視覺實體之一，查詢是否聽起來自然。此外，他們還被要求提供所給查詢中提及的列表實體，并標(biāo)記查詢中提及該實體的部分。
模型
基線
論文將其提出的模型ReALM與兩種基線方法進(jìn)行了比較：一種是基于MARRS中提出的參考解析器的重新實現(xiàn)（這種方法不使用LLM）；另一種是基于ChatGPT。
研究方法
在論文的具體實施中使用以下流程對LLM（FLAN-T5模型）進(jìn)行微調(diào)。
將解析后的輸入提供給模型，并對其進(jìn)行微調(diào)。
需要注意的是，與基線不同，論文沒有在FLAN-T5模型上運行廣泛的超參數(shù)搜索，而是堅持使用默認(rèn)的微調(diào)參數(shù)。
對于由用戶查詢和相應(yīng)實體組成的每個數(shù)據(jù)點，我們都會將其轉(zhuǎn)換為句子格式，以便提供給LLM進(jìn)行訓(xùn)練。
會話引用
為了完成這項工作，論文假設(shè)會話引用有兩種類型：基于類型的引用和描述性引用。
基于類型的引用在很大程度上依賴于將用戶查詢與實體類型結(jié)合使用，以確定哪個實體（一組實體中的哪一個）與相關(guān)的用戶查詢最相關(guān)：
例如，如果用戶說「play this」，我們就知道他們指的是一首歌或一部電影這樣的實體，而不是電話號碼或地址；「call him」同樣指的是一組電話號碼或聯(lián)系人中的第一個，而不是警報器。
相比之下，描述性引用傾向于使用實體的某個屬性來唯一標(biāo)識它：例如，「The one in Times Square」可能是指一組地址或企業(yè)中的一家。
需要注意的是，通常情況下，引用可能同時依賴于類型和描述來明確指代一個對象：考慮示例「play the one from Abbey Road」與「directions to the one on Abbey Road」，這兩種情況都依賴于實體類型和描述，來識別第一種情況下的歌曲，以及第二種情況下的地址。
在論文提出的方法中，簡單地對實體的類型和各種屬性進(jìn)行編碼。
解析屏幕
對于屏幕上的引用，先假設(shè)存在能夠解析屏幕文本以提取實體的上游數(shù)據(jù)檢測器。
然后，獲得這些實體的類型、邊界框和相關(guān)的非實體文本元素列表。
使用下面給出的算法，將這些實體（以及屏幕的相關(guān)部分）以僅涉及文本的方式編碼到模型中：
研究人員假設(shè)所有實體及其周圍對象的位置都可以通過各自邊界框的中心來表示。
然后先從上到下（垂直，沿y軸）對這些中心（以及相關(guān)對象）進(jìn)行排序，并在保持穩(wěn)定的情況下，從左到右（水平，沿x軸）排序。
接下來，邊距內(nèi)的所有對象都被視為在同一行上，并用制表符彼此分隔，邊距外更下方的對象被放置在下一行。
重復(fù)進(jìn)行上面的操作，就可以有效地將屏幕信息從左到右、從上到下編碼為純文本。
實驗結(jié)果
下表展示了ReALM和其他SOTA模型PK的結(jié)果：
總體而言，ReALM在所有類型的數(shù)據(jù)集中都優(yōu)于MARRS模型，并且干掉了參數(shù)量大幾個數(shù)量級的GPT-3.5。
在屏幕相關(guān)的數(shù)據(jù)集上，ReALM采用的文本編碼方法能夠表現(xiàn)得幾乎與GPT-4（采用屏幕截圖）一樣好。
最后，研究人員嘗試了不同尺寸的模型?？梢钥吹?，隨著模型大小的增加，所有數(shù)據(jù)集的性能都有所提高，而屏幕相關(guān)數(shù)據(jù)集的差異最為明顯，因為這項任務(wù)在本質(zhì)上更加復(fù)雜。
本文轉(zhuǎn)自 新智元 ，作者：新智元
