新智元报道  

来源：arXiv
编辑：LRS
【新智元导读】问答系统一向是NLP 领域的兵家必争之地，最近艾伦AI 研究所也发布了一个问答模型Macaw（金刚鹦鹉），参数量比GPT-3 小了16 倍，只有110亿，zero-shot问答性能还从57%提升到65%！
虽然 OpenAI 的 GPT-3 系统已被证明在包括问答、文本生成等许多任务上非常有效，但它对于许多组织来说仍然相当于是一个「空气模型」，因为只有经过批准的用户才能付费使用。 
虽然还有其他一些预训练的语言模型可以用，但没有一个系统能与 GPT-3 的小样本问答性能相匹敌。
语言模型又一位霸主登场！
艾伦人工智能研究所（Allen Institute for AI, AI2）最近发布了一个新模型Macaw（金刚鹦鹉），一个多功能的生成式问答系统，能够在广泛的问题类型上表现出强大的零样本zero-shot性能。
Macaw 是一种基于 T5 的语言模型，并且针对问答进行了高度优化，虽然它不如 GPT-3 那样全能，但他的问答能力十分强悍。
https://arxiv.org/pdf/2109.02593.pdf
在Challenge300 数据集中，尽管 Macaw 的参数量比GPT-3 要小一个数量级（110 亿 vs 1750 亿参数），但Macaw 的表现比 GPT-3 高出 10% 以上。
此外，Macaw 既可以根据问题给出答案，也可以根据答案设置问题，甚至能够完成多选问题。更重要的是，Macaw 是免费、公开提供的。 
下面是一些问答中的例子。
Q1：一个小男孩被紧急送往医院急诊室，但急诊医生看到了男孩并拒绝手术。医生说这个男孩是我的儿子，但这个医生却不是男孩的父亲。问：为什么？
这是一道典型的脑筋急转弯问题。
标准答案：医生是男孩的妈妈
Macaw的答案：他把男孩误认为是他自己的儿子。
虽然Macaw的答案并不是我们所期望的解决方案，但这是一个完全合理的回答，可以表明Macaw 至少在表面上处理问题的能力非常厉害。 
Q2: 如何让房子导电？
Macaw的答案：用金属漆涂上它
Q3: 猫是一个动物，这暗含了什么？
Macaw的答案：它有感觉（feeling）。
Q4：猫是动物的错误含义（incorrect implication）是什么？
Macaw的答案：它是人
Q5：新生儿可以从完全生长的辣根植物顶部看吗？
Macaw的答案：不可以，因为植物太高了
Q6：为什么亚里士多德不会使用手机？
Macaw的答案：因为他出生在手机发明之前
Q7：为什么变形虫（amoeba）不能设计软件？
Macaw的答案：因为它缺乏必要的神经元
上面是Macaw 回答的比较好的一些例子，但它在实体跟踪和常识性的问题方面的回答效果却不太理想。
Q8：想象一个空杯子。现在在杯子里放一枚硬币，然后从杯子里取出硬币。现在杯子里有多少硬币？
标准答案：0
Macaw的答案：1
Q9：Sally 最喜欢的母牛昨天死了。牛什么时候能复活？
Macaw的答案：过几天
从例子上很难量化地和GPT-3 进行比较，所以文章作者收集了一个包含300个挑战性问题的数据集，称为Challenge300，并且尝试使用不同类型的问题来难倒Macaw。
研究人员记录了所有尝试过的问题，主要收录标准是Macaw做对与否，而不是优先挑选好的/坏的案例。这些问题可以松散地划分为22个不同类别，但这种分类是近似的，不是十分准确。
研究人员将Macaw 的问答性能与其他三个著名的QA系统进行了比较：OpenAI的GPT-3，谷歌的T5-CBQA，和来自AI21实验室的Jurassic-1。
最终结果Macaw 的得分为75%，而GPT-3和Jurassic-1的得分都是65%，而T5-CBQA 得分为57%。虽然这只是一项测试，但其结果是正向的。
根据类型对问题进行分类，研究人员还测量了模型中最容易（最高分数）的问题类型，最左侧的最容易获得了最高平均分数，到右侧的最难/最低平均分数。
平均而言，这些模型在通用知识（general knowledge）问题上得分最高，例如问“什么是搭便车？”通常可以得到正确答案。但在常识性（commonsense）问题上得分最低，例如都回答不正确“我能用刀切砖头吗？”和一些被精心设计的「假问题」也通常能骗过这些模型，例如“汤姆·汉克斯是哪一年登上月球的？”。
在这次测试中，GPT-3和T5-CBQA对一些问题都给出了完美的zero-shot答案，但同样犯了比Macaw 更多的错误。
Q10：为什么房子有窗户？
GPT-3的答案：这样你就可以把狗赶出去了。
Q11：化油器在汽车发动机中的作用是什么？
GPT-3的答案：这是一种将水转化为汽油的装置。
Q12：法官杀死了嫌疑犯。警察逮捕了谁？
T5-CBQA的答案：他的搭档
Q13：你如何让婚姻更牢固？
T5-CBQA的答案：我会确保自己永远是正确的
Macaw还有另一个很好的功能，可以根据答案设计提出一个问题：
问题：小刀是什么做的？
Macaw的答案：金属
答案：金属
Macaw的问题：给学生一小块有光泽的反光材料。学生处理的最有可能的材料是什么？
艾伦人工智能研究所AI2成立于2014年，其使命是为公益事业开展高影响力人工智能研究和工程。它由微软联合创始人保罗•艾伦（Paul Allen）创建的，由领先的人工智能研究人员奥伦•埃齐奥尼（Oren Etzioni）博士领导。
AI2坐落于联合湖畔，在人工智能领域拥有超过100名全球最优秀的科学和工程人才，吸引了来自全球不同兴趣和背景的个人。AI2以其团队的多样性和协作性而自豪，并采用面向结果的方法来应对AI中的复杂挑战。
除了AI 领域外，保罗艾伦于2014年宣告成立艾伦细胞科学研究所（Allen Institute for Cell Science）。它将以多样的技术与方法，大规模研究细胞这一生命的基本单位，以求理解整合系统中的复杂细胞行为，推进生物医学。
最著名的当属艾伦脑科学研究所，曾经启动过一个庞大的项目，招募了60名年轻的科学家，对总计4000个小鼠大脑进行切片分析，并通过原位杂交技术（ISH）检测不同基因的表达。这项耗时3年才完成的工作生成的“艾伦小鼠脑图谱（Allen Brain Atlas）”包含8500万张图像，600兆兆字节的数据，相当于2003年整个互联网数据的一半。
除学术外，保罗艾伦还拥有2个职业球队：NFL的西雅图海鹰和NBA的波特兰开拓者 。他也是Charter Communications主席、梦工厂股东（应邀加入美国电影艺术与科学学会（AMPAS））、NBA财主之一。他的私家游艇八爪鱼号是全世界最奢华的私家游艇之一。
保罗·艾伦曾于1983年罹患霍奇金氏淋巴瘤，后来痊愈。2009年又罹患非霍奇金氏淋巴瘤，一度痊愈，但最后于美国当地时间2018年10月15日下午因非霍奇金氏淋巴瘤并发症逝世，享寿65岁。
参考资料：
https://arxiv.org/pdf/2109.02593.pdf
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