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現(xiàn)在的大型語(yǔ)言模型，能力個(gè)個(gè)都挺強(qiáng)。

但，它們的計(jì)算能力都不太行：

比如GPT-3，沒(méi)法做超過(guò)三位數(shù)的加法。

再比如它們當(dāng)中的大多數(shù)都可以寫(xiě)代碼，但是理解代碼卻很費(fèi)勁——稍微遇到點(diǎn)帶循環(huán)的程序就gg。

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不過(guò)，來(lái)自MIT和谷歌的研究人員發(fā)現(xiàn)：

不用修改模型的底層架構(gòu)，只需訓(xùn)練它們學(xué)會(huì)像程序員debug時(shí)那樣“打斷點(diǎn)”，讀代碼的能力就唰唰唰地漲上去了。

將同樣的思路用于大數(shù)加法、多項(xiàng)式計(jì)算，那就更不在話(huà)下了。

所以，語(yǔ)言模型的數(shù)學(xué)能力終于也要跟上了？！

教語(yǔ)言模型用“打斷點(diǎn)”的方法做加法、讀程序

前面說(shuō)的“打斷點(diǎn)”，其實(shí)指的是在計(jì)算步驟較多的程序中，讓模型把每一步都編碼為文本，并將它們記錄到一個(gè)稱(chēng)為“便簽”的暫存器中，或者叫“草稿紙”。

聽(tīng)起來(lái)是個(gè)“笨”方法，但正是這樣才使得模型的計(jì)算過(guò)程變得清晰有條理，性能也就比以往直接計(jì)算的方式提升了很多。

具體操作也很簡(jiǎn)單。

就比如在簡(jiǎn)單的加法計(jì)算中，計(jì)算“29+57”的方式就是像這樣的：

其中C表示進(jìn)位，#表注釋。

先計(jì)算9+7，進(jìn)位1；再計(jì)算2+5+進(jìn)位1，最后得出86。

從上可以看出，這個(gè)訓(xùn)練示例由“輸入”和“目標(biāo)”組成。

訓(xùn)練時(shí)將兩者都喂給模型；測(cè)試時(shí)，模型就能根據(jù)“輸入”預(yù)測(cè)出正確的“目標(biāo)”。

而“目標(biāo)”就是要發(fā)送到臨時(shí)暫存器上的內(nèi)容，通過(guò)關(guān)注其上下文就可以引用；實(shí)際操作中，還可以對(duì)“草稿”內(nèi)容進(jìn)行檢查糾錯(cuò)。

顯著提高語(yǔ)言模型的計(jì)算能力

研究人員選用了僅含解碼器結(jié)構(gòu)的Transformer語(yǔ)言模型來(lái)實(shí)驗(yàn)，其參數(shù)規(guī)模介于200萬(wàn)到1370億之間。

原則上，任何序列模型都可以使用這個(gè)方法，包括編-解碼器模型或循環(huán)網(wǎng)絡(luò)等。

首先，他們按這種“打斷點(diǎn)”的方式訓(xùn)練語(yǔ)言模型進(jìn)行1-8位數(shù)的整數(shù)加法。

訓(xùn)練包含10萬(wàn)個(gè)示例，并進(jìn)行了5000步的微調(diào)，batch size為32。

然后分別用1萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)來(lái)測(cè)試訓(xùn)練分布內(nèi)的加法；1千個(gè)數(shù)據(jù)來(lái)測(cè)試訓(xùn)練分布之外，也就是9位和10位數(shù)的加法。

將結(jié)果分別與直接運(yùn)算的語(yǔ)言模型進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)：

即使超出臨界模型大小，用了“打斷點(diǎn)”法的模型也能夠進(jìn)行加法運(yùn)算，而直接運(yùn)算的基線(xiàn)模型就沒(méi)法做到這一點(diǎn)。

而在分布外的任務(wù)中，直接運(yùn)算的基線(xiàn)模型完全掛掉——“沒(méi)練過(guò)就不會(huì)做”，而用了“斷點(diǎn)”法的模型隨著規(guī)模的增大hold住了9-10位數(shù)的加法。

好，大數(shù)加法搞定。

接下來(lái)上多項(xiàng)式。

他們生成了一個(gè)包含1萬(wàn)個(gè)多項(xiàng)式的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和2000個(gè)數(shù)據(jù)的測(cè)試集。

其中項(xiàng)數(shù)一般不超過(guò)3項(xiàng)，系數(shù)范圍在-10到+10之間，結(jié)果在-1000到+10000之間。

多項(xiàng)式的訓(xùn)練示例如下：

結(jié)果發(fā)現(xiàn)：無(wú)論是微調(diào)還是少樣本訓(xùn)練之后，“斷點(diǎn)”法的性能都優(yōu)于直接預(yù)測(cè)。

最后就是讀Python代碼了。

代碼的訓(xùn)練示例中，記錄了正在執(zhí)行的是哪行代碼，以及此時(shí)各變量的值，用json格式表示。

此前的語(yǔ)言模型讀代碼的能力都表現(xiàn)不佳。“打斷點(diǎn)”的方式可以讓它們一改常態(tài)么？

首先，經(jīng)過(guò)200個(gè)程序（都是人工編寫(xiě)的，包括簡(jiǎn)單的while循環(huán)和if語(yǔ)句）的測(cè)試發(fā)現(xiàn)，“斷點(diǎn)法”整體執(zhí)行精度更高。

與直接執(zhí)行的模型相比，微調(diào)還可以將模型性能從26.5%提高到41.5%。

一個(gè)真實(shí)例子：

“斷點(diǎn)”法經(jīng)過(guò)3次while循環(huán)，最終給出了正確的變量值。

接著，他們又用包含了1000個(gè)程序的MBPP數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試。

這些程序涉及多種數(shù)據(jù)類(lèi)型的計(jì)算，包括整數(shù)、字符串、浮點(diǎn)數(shù)等，以及涉及循環(huán)、API調(diào)用和遞歸等流程結(jié)構(gòu)。

并添加訓(xùn)練數(shù)據(jù)之外的“single line”程序集和CodeNet程序集進(jìn)行測(cè)試。

結(jié)果發(fā)現(xiàn)，模型也可以很好地?cái)U(kuò)展。

當(dāng)然，這個(gè)方法也有局限性：

比如復(fù)雜的計(jì)算可能需要很“長(zhǎng)”的暫存器，這可能需要進(jìn)一步改進(jìn)Transformer生成窗口的大小。好在這也是NLP領(lǐng)域的一個(gè)活躍研究領(lǐng)域。

而在未來(lái)，他們可能會(huì)嘗試在無(wú)監(jiān)督情況下用強(qiáng)化學(xué)習(xí)讓語(yǔ)言模型學(xué)會(huì)“打斷點(diǎn)”。

總之，語(yǔ)言模型的計(jì)算能力、讀代碼的能力會(huì)越來(lái)越強(qiáng)。

論文地址：

https://arxiv.org/abs/2112.00114