清华刘知远：大模型「十问」，寻找另行范式下的研究方向

待揭示的难题。

3 能效：如何使大新方法论来得加高效？

第三个难题，大新方法论的效率难题。随着大新方法论越逆就越，对数值和读取成本的消耗自然地也越发大。不太可能有人指出GreenAI的种概念，即必须重新考虑数值能耗的状况来综合结构设计和基础训练人工智能新方法论。定位这个难题，我们确信，随着新方法论逆大，AI都会越发必须跟数值机管理系统进行时联结，从而指出一个来得高效定位大新方法论的支持者体系。一着重，我们必须去建设来得加高效分布式基础训练的解法，在这着重国内外都有来得加多的就其揭示，之外欧美国家相比较驰名的DeepSpeed 以及真如开发团队在合作开发的一些加速解法。

另一个着重，大新方法论一旦基础训练好去用于时，新方法论的“大”都会让侦探处理过程逆得十分极快，因此另外一个21世纪侧向就是如何高效将新方法论进行时尽不太可能的压缩，在加速侦探的同时保有它的视觉效果。这着重的主要技术该线之外 剪枝、烘烤、量化等等。同时不太可能我们找到，大新方法论中都都面带有来得加不强的稀疏派发的成因，这对于新方法论的高效压缩和数值有着来得加大的帮助，这着重必须一些除此以外解法的支持者。

4 并行：大新方法论如何并行到河段基础训练任务？

第四个难题，大新方法论一旦训好之后如何并行到河段的基础训练任务？新方法论就越，在目前为止基础训练任务上视觉效果越好，同时也展示出支持者未定义过的复杂基础训练任务的潜力。同时我们都会找到随着大新方法论逆得越发大，并行到河段基础训练任务的数值和读取开销都会值得注意增大。大家看我们统计结果从2020年到2021年覆以都会上的学术论文，你都会找到越发多的学术论文在用于未及基础训练新方法论， 但是毫无疑问去用于大新方法论的学术论文还是处在来得加低的水平。

来得加极为重要的原因就在于即使全世界早已Apache了来得加多的大新方法论，但是对于很多研究课题独立机构来讲，他们回事还是未急于较好把大新方法论并行到河段基础训练任务上，这着重是大新方法论一个来得加极为重要的研究课题21世纪，一个来得加极为重要的侧向回事就是是不是唐开元杰导师有说明的Prompt Tuning，通过把河段基础训练任务表现形式来得改成一个跟未及基础训练处理过程中都是非masked language model相同的表现形式，让并行处理过程逆得来得加平滑和很难。

另外来得加极为重要的一个21世纪回事就是parameter-effcient learning或者Delta Tuning，整体思就让就是只去调整大新方法论中都都来得加小的一些数值，从而让这个新方法论来得加快的并行到河段基础训练任务，都会让并行处理过程不都会逆得那么紧迫，这着重是我们确信如何去把大新方法论短时间并行到河段基础训练任务的关键难题，这是一个来得加21世纪的侧向。是不是唐开元导师说明，我们回事Apache了两个工具之外OpenPrompt和OpenDelta来支持者这个着重的短时间研究课题，也是欢迎大家用于、就其意见和提议甚至可以助益。

5 都从性：如何实现大新方法论的都从作用于？

第五个难题，大新方法论的都从作用于。迄今大新方法论早已可以作用于一些在此之后注释或图表，但如何精确地将我们就让的情况下或者拘束投身于到作用于处理过程中都，这是大新方法论来得加极为重要的研究课题侧向。

这个侧向也有很多技术方案，其中都之外唐开元导师说明的渐进，把一些prompt投身于进来，让作用于的处理过程无法接受我们共享的情况下。

这着重也有一些持续性难题，比如如何建立一个为统一的都从作用于新方法论，如何实现相比较好的的测试新方法，对作用于的注释进行时种概念性甚至事实性的自洽扫描，以及如何针对在此之后统计数据进行时就其的作用于。

6 可用性：如何改善大新方法论中都的安全和观念难题？

第六个难题，现在的大新方法论本身在安全和观念着重重新考虑的相比较多于。实际上都会很难经常出现大新方法论被攻击的状况，不太可能稍微改一改可用就不work。另外，大新方法论的用于处理过程也都会存在一定的观念难题，这些难题都必须我们对大新方法论进行时有全面性的拘束。

在这个着重，之外黄民烈导师等开发团队也在开展一些岗位，我们找到大新方法论除此以外很难被有意识地植入一些后门（backdoor），从而让大新方法论除此以外在某些特定故事情节下做到特定自发，这是来得加极为重要的可用性难题。

另外，此前的研究课题说明了新方法论越逆就越之后，都会逆得越发有偏见，越发不有一点被信任，这种MLT-降低的趋势就是我们必须揭示的难题。

7 思维：如何使大新方法论赢得高级思维能够？

第七个难题，人的高级思维能够是否可以让大新方法论见识？能无法让大新方法论像人一样完成一些基础训练任务？人去完成基础训练任务一般都会进行时几个着重的岗位：一，我们都会把这项基础训练任务更进一步拆分成若干个简单基础训练任务，第二，针对这些基础训练任务去做一些就其的资讯的获取，再次我们都会进行时是非的高级侦探，从而完成来得加复杂的基础训练任务。

这也是一个来得加有一点揭示的21世纪侧向，在欧美国家有WebGPT等新方法的更进一步早已开始让大新方法论学都会用于搜索引擎等等。我们甚至都会答道，怎么说让大新方法论学都会像人一样Facebook冲浪，去有全面性地获取一些就其的资讯，进而完成基础训练任务。

8 广泛应用：大新方法论有哪些革新近广泛应用？

第八个难题，大新方法论在众多课题的革新近广泛应用。近来《Nature》内页文章早已经常出现了五花八门的各种广泛应用，大新方法论也开始在这之中都扮演至关极为重要的角色。这着重一个家喻户晓的岗位就是AlphaFold，对整个氨基酸在结构上未及测产生了天翻地覆的冲击。

未来在这个侧向上，关键难题就是如何将课题经验投身于AI酷爱的大规模统计数据建模以及大新方法论作用于处理过程中都，这是借助大新方法论进行时革新近广泛应用的极为重要断言。

9 审核：如何审核大新方法论的效率？

第九个难题，大新方法论建得越发大，在结构上大类、统计数据源大类、基础训练目标大类也越发多，这些新方法论的效率增强是不是有多多于？在哪些着重我们仍必需希望？有关大新方法论效率评价的难题，我们必须一个科学的标准化去判断大新方法论的都能和严重不足，在这着重智源也有相应的希望，因此我们指出了“智源标准化普尔”的种概念。

10 图形化：如何降低大新方法论的用于比率？

再次，我们确信大新方法论早已在为统一新方法论和为统一新方法论支持者下展示出来得加弱小的实力，未来有希望广泛广泛应用在各种各样的故事情节中都。 而为了来得广泛的广泛应用，必须妥善解决的难题是如何降低它的用于比率。在这着重，我们必要受到历史上统计数据库管理系统以及大统计数据量化管理系统的新近奇，必须构建大新方法论的管理系统，并在底层就其数值设备、管理系统的支持者、客户端接口以及广泛应用普世性等着重进行时为统一的全面性。

在这着重，在清华大学和智源研究课题院支持者下，我们不太可能在合作开发一套定位大新方法论的支持者管理系统，在基础训练、变更、侦探到后处理等各个着重都能共享全程序的高效数值支持者，该管理系统未及计将在3月底正式公布。现在个别套件早已可以在Facebook获取，欢迎大家借助大新方法论管理系统，来得好地遨游在大新方法论的一时期，做到21世纪的揭示和广泛应用。

阐释来看，上述十个难题是我确信来得加极为重要有一点揭示的侧向，希望来得多同学、来得多研究课题者在大新方法论的一时期去找到有一点研究课题的难题。这是一个全在此之后一时期，有些外公的难题消亡了，也有来得多在此之后难题经常出现，期望我们一齐去揭示它们。

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