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15篇NeurIPS’22杰出論文重磅出爐，具體亮點都是啥？

來來來，大佬已經(jīng)幫你總結(jié)好了！

師從李飛飛，現(xiàn)在在英偉達(dá)工作的大佬，用49條推文，帶你回顧過去一年AI圈的重要研究。

雖然到不了NeurIPS’22的現(xiàn)場，但也能提前在推特上體驗下大會的盛況。

總結(jié)推文發(fā)出之后，立刻在網(wǎng)上掀起一陣熱度，眾多AI大佬都在轉(zhuǎn)發(fā)。

還有人從中看出了今年的技術(shù)趨勢。

每篇亮點都是啥？

總結(jié)這一線程的老哥名叫Linxi”Jim”Fan（以下簡稱Jim）。

對于每篇論文，他都給出了一句話提煉亮點，并簡要解釋了自己的看法，還將論文地址和相關(guān)拓展鏈接一并附上。

具體都講了啥，我們一篇篇來看~

1、訓(xùn)練計算最優(yōu)的大語言模型

一句話總結(jié)：提出一個700億規(guī)模的新語言模型“Chinchilla”，效果比千億級別GPT-3、Gopher更強(qiáng)。

Jim表示，通過這個模型，研究人員證明了想要實現(xiàn)“計算最優(yōu)”，模型大小和訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模必須同等縮放。

這意味著，目前大多數(shù)大語言模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)是不夠的。

再考慮到新的縮放定律，即使將模型參數(shù)擴(kuò)大到千萬億級，效果恐怕也不及將訓(xùn)練token提升4倍。

2、谷歌Imagen的強(qiáng)，在于文本編碼器

一句話總結(jié)：Imagen是一個大型從文本到圖像的超分辨率擴(kuò)散模型，可以生成逼真圖像，并且在評級中擊敗了Dall·E 2。

Jim指出，和Dall·E 2相比，Imagen使用了更為強(qiáng)大的文本編碼器T5-XXL，這直接影響了它的語言理解能力。

比如同題對比中，左邊是谷歌Imagen選手眼中的“貓貓絆倒人類雕像”，右邊DALL·E 2選手的創(chuàng)作則是醬嬸兒的：

3、ProcTHOR：房間模型模擬器

一句話總結(jié)：ProcTHOR是一個可以生成大量定制化、可實際應(yīng)用房間模型的AI。

和Chinchilla一樣，ProcTHOR也需要大量數(shù)據(jù)來訓(xùn)練，然后從中摸索出自己的生成方案。

該成果由艾倫人工智能實驗室提出，在此之前他們還為家用機(jī)器人提出了一些模型，如AI2THOR 和 ManipulaTHOR，可以讓他們感知房間環(huán)境。

4、MineDojo：看70000小時《我的世界》視頻學(xué)會人類高級技巧

一句話總結(jié)：該研究提出一個由3個智能體（agent）組成的“具身GPT-3”，可以感知無限世界并在其中行動。

研究團(tuán)隊認(rèn)為，想要訓(xùn)練出通才agent需要具備3方面因素：

第一、一個開放的環(huán)境，可以包含無限不同種類的任務(wù)（比如地球就是個開放環(huán)境）；

第二、一個大規(guī)模知識庫，可以教會AI做什么事、該做哪些事；

第三、足夠靈活的代理框架，能將知識轉(zhuǎn)化為實際操作。

綜上，《我的世界》是一個絕佳的訓(xùn)練場地。研究團(tuán)隊讓AI看了70000小時《我的世界》視頻后，它學(xué)會了使用鉆石鎬、打造“簡易避難所”等人類玩家的高級操作。

值得一提的是，該成果的模擬套件、數(shù)據(jù)庫、算法代碼、預(yù)訓(xùn)練模型，甚至注釋工具，全部對外開源！

5、LAION-5B：史上最大規(guī)模公共開放的多模態(tài)圖文數(shù)據(jù)集

一句話總結(jié)：一個包含58.5億個CLIP過濾的圖像-文本對數(shù)據(jù)集。

LAION-5B不用過多介紹了，Stable Diffusion使用正是它。

該數(shù)據(jù)集獲得了今年NeurIPS最杰出數(shù)據(jù)集論文獎。

目前Stable Diffusion 2也已經(jīng)上線了。

6、超越神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)縮放定律：通過數(shù)據(jù)集修剪擊敗冪律

一句話總結(jié)：通過仔細(xì)篩選訓(xùn)練示例、而不是盲目收集更多數(shù)據(jù)，有可能大大超越神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的縮放定律。

該研究中，Meta和斯坦福的學(xué)者們通過數(shù)據(jù)蒸餾，縮小數(shù)據(jù)集規(guī)模，但是保持模型性能不下降。

實驗驗證，在剪掉ImageNet 20%的數(shù)據(jù)量后，ResNets表現(xiàn)和使用原本數(shù)據(jù)時的正確率相差不大。

研究人員表示，這也為AGI實現(xiàn)找出了一條新路子。

7、讓AI自己調(diào)超參數(shù)

一句話總結(jié)：使用超級隨機(jī)梯度下降法，實現(xiàn)自動調(diào)超參數(shù)。

谷歌大腦設(shè)計了一個基于AI的優(yōu)化器VeLO，整體由LSTM（長短期記憶網(wǎng)絡(luò)）和超網(wǎng)絡(luò)MLP（多層感知機(jī)）構(gòu)成。

其中每個LSTM負(fù)責(zé)設(shè)置多個MLP的參數(shù)，各個LSTM之間則通過全局上下文信息進(jìn)行相互協(xié)作。

采用元訓(xùn)練的方式，VeLO以參數(shù)值和梯度作為輸入，輸出需要更新的參數(shù)。

結(jié)果表明，VeLO在83個任務(wù)上的加速效果超過了一系列當(dāng)前已有的優(yōu)化器。

8、利用自然語言和程序抽象讓機(jī)器學(xué)會人類歸納性偏好

一句話總結(jié)：利用自然語言描述和引導(dǎo)程序，讓智能體的行為更像人類。

論文表明，語言和程序中存儲了大量人類抽象先驗知識，智能體可以在元強(qiáng)化學(xué)習(xí)設(shè)置中學(xué)到這些歸納性偏好。

如下是是否使用人類抽象先驗知識的對比：

9、新方法提高擴(kuò)散模型生成結(jié)果

一句話總結(jié)：英偉達(dá)通過對擴(kuò)散模型的訓(xùn)練流程進(jìn)行分析，得到新的方法來提高最后生成的結(jié)果。

此次研究提出了很多實用的方法改進(jìn)了模型的生成效果：

• 一個新的采樣過程，大大減少了合成過程中的采樣步數(shù)；
• 改進(jìn)了訓(xùn)練過程中噪聲水平的分布；
• 其他一些改進(jìn)方法，如non-leaking增強(qiáng)，即不會將生成分布暴露給生成器。

10、神經(jīng)語料庫索引器（NCI）

一句話總結(jié)：NCI可以直接為特定的查詢生成相關(guān)的文檔標(biāo)識符，并顯著提高信息檢索性能。

傳統(tǒng)的檢索系統(tǒng)是基于文檔向量嵌入和最近鄰搜索。

而NCI則使用了一個端到端的可微模型，極大地簡化了搜索管道，并且有可能在單個框架中統(tǒng)一檢索、排序和Q&A。

11、一種新的采樣方法

一句話總結(jié)：加州大學(xué)設(shè)計出一個最有效的算法從多個分布中進(jìn)行采樣，按需采樣。

研究利用隨機(jī)零和博弈的方法研究了多重分布學(xué)習(xí)問題。

多重分布學(xué)習(xí)在機(jī)器學(xué)習(xí)公平性、聯(lián)邦學(xué)習(xí)以及多主題協(xié)作中都有著重要的應(yīng)用。

在這其中，分布可能是不平衡或重疊的，所以最佳的算法應(yīng)該按需采樣。

12、分布外樣本（OOD）檢測是可學(xué)習(xí)的嗎？

一句話總結(jié)：OOD檢測在某些條件下是不可學(xué)習(xí)的，但是這些條件不適用于一些實際情況。

Jim表示，具體來講，我們所熟悉的監(jiān)督式學(xué)習(xí)的測試數(shù)據(jù)是內(nèi)部分發(fā)的，但現(xiàn)實世界卻是混亂的。

而這個研究運用PAC學(xué)習(xí)理論，提出了3個具體的不可能性定理，推斷應(yīng)用于實際環(huán)境中確定OOD檢測的可行性。

更重要的是，此項工作還為現(xiàn)有的OOD檢測方法提供了理論基礎(chǔ)。

13、基于黎曼得分的生成模型（RSGMs）

一句話總結(jié)：這是一類將模型擴(kuò)展到黎曼流形的生成模型（與歐幾里德空間中的數(shù)據(jù)相反）。

擴(kuò)散模型目前已經(jīng)在人工智能領(lǐng)域取得了很大的進(jìn)展，不過大多數(shù)模型都被假設(shè)是一個扁平的流形。

但在機(jī)器人學(xué)、地球科學(xué)或蛋白質(zhì)折疊等領(lǐng)域，數(shù)據(jù)也能很好地在黎曼流形上描述。

這項研究使得Stable Diffusion有望應(yīng)用在氣候科學(xué)上。

14、SGD的高維極限定理

一句話總結(jié)：研究用一個統(tǒng)一的方法，了解在高維情況下具有恒定步長的隨機(jī)梯度下降的縮放極限。

其核心貢獻(xiàn)是發(fā)展一個統(tǒng)一的方法，在連續(xù)步長之下，使我們了解SGD在高維的比例限制。

研究團(tuán)隊還在目前正流行的模型中證明了這個方法，示例也展示了很好的效果：

包括收斂的多模態(tài)時間尺度以及收斂到次優(yōu)解決方案，概率從隨機(jī)初始化開始有界地遠(yuǎn)離零。

15、RODEO：減小估計梯度方法REINFORCE的方差。

一句話總結(jié)：利用Stein算子控制變量來增強(qiáng)REINFORCE的性能。

離散變量使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不可微，所以估計梯度的一種常見方法是REINFORCE，但這種方法又存在很大的方差。

本文提出了一種利用Stein算子控制變量增強(qiáng)REINFORCE的高性能方法：“ RODEO”。

并且，這種控制變量可以在線調(diào)整以最小化方差，并且不需要對目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行額外的評估。

在基準(zhǔn)生成建模任務(wù)中，例如訓(xùn)練二進(jìn)制變分自動編碼器，在具有相同數(shù)量的函數(shù)估計的情況下，研究的梯度估計器實現(xiàn)了有史以來最低的方差。

大佬來自英偉達(dá)，師從李飛飛

總結(jié)這一超強(qiáng)線程的大佬Jim，現(xiàn)就職于英偉達(dá)。

他的研究方向是開發(fā)具有通用能力的自主智能體，如上讓AI學(xué)會《我的世界》人類玩家技巧的論文，正是他的成果。

他博士就讀于斯坦福大學(xué)視覺實驗室，師從李飛飛。

曾在谷歌云、OpenAI、百度硅谷AI實驗室等實習(xí)。