生成式人工智能(GenAI)开发者必读15篇关键论文全解析

最新推荐文章于 2025-06-24 17:46:01 发布

Python_金钱豹

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文章标签：人工智能机器学习语言模型自然语言处理机器人

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Python_cocola/article/details/145141945

随着人工智能的快速发展，新的技术和算法不断涌现。对于开发者来说，了解这些最新的研究成果非常重要。这 15 篇论文涵盖了人工智能的多个关键领域，它们所提出的方法和模型在实际应用中取得了很好的效果，能够帮助开发者更好地理解人工智能的原理和应用，提高他们的开发水平，推动人工智能领域的进一步发展。

本文着重介绍了 15 篇对生成式人工智能开发者极为关键的论文，这些论文涉及自然语言处理、计算机视觉等多个重要领域。文中详细阐述了每篇论文的核心内容、关键见解以及其在相应领域的重要意义，为人工智能开发者提供了深入了解前沿技术和算法的宝贵资料，有助于他们提升专业能力并紧跟领域发展趋势。

引言&解读

随着人工智能（AI）领域的不断发展和演变，对于有抱负的人工智能开发者来说，及时了解最新的研究和进展变得越来越重要。实现这一目标的最佳途径之一是阅读面向生成式人工智能开发者的人工智能论文，这些论文能让你深入了解前沿技术和算法。本文将探讨生成式人工智能开发者必须阅读的15篇关键人工智能论文。这些论文涵盖了从自然语言处理到计算机视觉等多个主题。它们将加深你对人工智能的理解，增加你在这个激动人心的领域中获得第一份工作的机会。

研究背景

面向生成式人工智能开发者的人工智能论文使研究人员和专家能够与更广泛的群体分享他们的研究成果、方法和突破。通过阅读这些论文，你可以了解人工智能领域的最新进展，让你在工作中保持领先地位，并做出明智的决策。此外，这类论文通常会对算法和技术进行详细解释，让你更深入地了解它们的工作原理以及如何将其应用于实际问题。

阅读面向生成式人工智能开发者的人工智能论文，对有抱负的人工智能开发者有诸多益处。首先，它能帮助你了解该领域的最新研究和趋势。在申请人工智能相关工作时，这些知识至关重要，因为雇主通常会寻找熟悉最新进展的候选人。此外，阅读人工智能论文可以拓展你的知识面，让你更深入地理解人工智能的概念和方法。这些知识可以应用到你的项目和研究中，使你成为一名更有能力和技能的人工智能开发者。

论文列表

论文1：《Transformer：注意力就是你所需要的一切》
论文2：《BERT：用于语言理解的深度双向Transformer预训练》
论文3：《GPT：语言模型是小样本学习者》
论文4：《CNNs：基于深度卷积神经网络的ImageNet图像分类》
论文5：《GATs：图注意力网络》
论文6：《ViT：一张图片相当于16×16个单词：大规模图像识别的Transformer》
论文7：《AlphaFold2：利用AlphaFold实现高精度蛋白质结构预测》
论文8：《GANs：生成对抗网络》
论文9：《RoBERTa：一种经过稳健优化的BERT预训练方法》
论文10：《NeRF：将场景表示为神经辐射场以进行视图合成》
论文11：《FunSearch：通过大型语言模型进行程序搜索实现数学发现》
论文12：《VAEs：变分自编码器》
论文13：《长短期记忆网络》
论文14：《从自然语言监督中学习可迁移的视觉模型》
论文15：《LoRA：大语言模型的低秩自适应》

技术贡献

Transformer 架构完全基于注意力机制，摒弃循环和卷积，提高了并行性和翻译质量，在机器翻译等任务上取得更好效果，并能推广到其他序列转换任务。
BERT 利用掩码语言模型实现深度双向表示，减少特定任务架构需求，在多个自然语言处理任务上取得新的最先进结果。
GPT-3 通过扩大语言模型规模提高小样本性能，在多种 NLP 任务表现出色，还能生成类似人类的文章。
CNNs 在 ImageNet 图像分类任务中，通过特定的网络架构和训练方法，大幅提高分类准确率，并解决过拟合问题。
GATs 利用掩码自注意力层解决图卷积方法的局限性，在多个图基准测试中取得优异成绩，可应用于不同结构的图数据。
ViT 将 Transformer 直接应用于图像，通过图像切块和大规模预训练，在图像识别任务上超越传统卷积网络。
AlphaFold2 采用基于注意力的架构准确预测蛋白质结构，在蛋白质折叠竞赛中取得高精度，对生物化学领域有重要意义。
GANs 提出对抗框架，通过生成模型和判别模型的博弈，使生成模型能恢复数据分布，为训练深度生成模型提供新方法。
RoBERTa 优化 BERT 预训练过程，包括延长训练时间、调整训练数据等，在多个自然语言处理任务上达到最先进水平。
NeRF 用 5D 神经辐射场表示场景，结合可微渲染、分层采样和位置编码，在视图合成任务中超越现有方法。
FunSearch 结合预训练 LLM 和评估器，通过进化过程解决 LLM 虚构问题，在极值组合学和算法问题上取得新成果。
VAEs 提出随机变分推理和学习算法，通过重参数化和识别模型实现高效的推理和学习，适用于大规模数据集和难处理的后验分布。
长短期记忆网络（LSTM）解决循环神经网络中误差反向传播问题，通过特殊单元和门控机制，在处理长时间延迟任务上表现优异。
从自然语言监督中学习可迁移的视觉模型（如 CLIP），通过自然语言预训练和零样本迁移，在计算机视觉任务上取得有竞争力的性能。
LoRA 针对大语言模型提出低秩自适应方法，冻结预训练权重并引入秩分解矩阵，减少可训练参数和内存需求，保证模型质量。

技术实现

Transformer 通过多头注意力机制等构建模型结构，在机器翻译任务中以特定语言对的文本数据进行训练和优化。
BERT 基于 Transformer 架构，采用掩码语言模型和下一句预测任务在大规模文本数据上进行预训练，然后针对不同下游任务添加少量层进行微调。
GPT-3 构建巨大的自回归语言模型，在海量文本数据上进行训练，训练过程中不进行特定任务的微调或梯度更新，通过文本交互应用于各种任务。
CNNs 设计包含多个卷积层和全连接层的网络架构，使用非饱和神经元、GPU 加速卷积运算，并采用 dropout 正则化方法，在 ImageNet 等图像数据集上训练。
GATs 利用掩码自注意力层构建图神经网络，节点通过关注邻居特征进行信息传递和学习，在图结构数据上进行训练和优化。
ViT 将图像分割成小块并转换为序列，输入到基于 Transformer 的模型中，先在大规模图像数据集上预训练，再在特定图像识别任务上微调。
AlphaFold2 基于深度学习架构，整合物理和生物知识，在大量已知蛋白质结构数据上训练，用于预测蛋白质的三维结构。
GANs 同时训练生成模型和判别模型，通过反向传播不断优化两个模型的参数，使生成模型生成更逼真的样本。
RoBERTa 对 BERT 的训练过程进行多方面改进，如延长训练时间、改变训练数据的掩码模式等，在大规模文本数据集上训练模型。
NeRF 用全连接网络表示场景，通过最小化观测图像和渲染视图的误差进行优化，利用位置编码和分层采样提高效率。
FunSearch 以预训练 LLM 为基础，结合评估器，通过迭代进化程序的方式在特定问题领域进行搜索和学习。
VAEs 设计特定的重参数化和识别模型结构，利用随机梯度方法在大规模数据集上进行训练和优化。
LSTM 通过引入特殊的记忆单元和门控结构，在时间序列数据上进行训练和学习，控制信息的存储和传递。
从自然语言监督中学习可迁移的视觉模型通过收集大量的图像 - 文本对数据，训练模型学习图像和自然语言之间的关联，实现零样本迁移。
LoRA 在 Transformer 架构的每一层插入可训练的秩分解矩阵，冻结预训练权重，在下游任务数据上进行训练和优化。

实验结果

Transformer 在 WMT 2014 英语到德语翻译任务中达到 28.4 BLEU 分数，英语到法语任务 3.5 天训练后达到 41.8 BLEU 分数，优于现有模型。
BERT 在十一个自然语言处理任务上取得新的最先进结果，如将 GLUE 分数提高到 80.5%等。
GPT-3 在多种 NLP 数据集上表现强劲，但在一些数据集上也存在困难和方法学问题，能生成难以区分的新闻文章。
CNNs 在 ImageNet 分类任务中，测试数据的 top-1 和 top-5 错误率分别达到 37.5%和 17.0%，在 ILSVRC-2012 比赛中 top-5 错误率为 15.3%。
GATs 在 Cora、Citeseer、Pubmed 引文网络数据集和蛋白质 - 蛋白质相互作用数据集上达到或匹配最先进结果。
ViT 在大规模预训练后，在 ImageNet、CIFAR-100 和 VTAB 等基准测试中优于最先进的卷积网络。
AlphaFold2 在 CASP14 评估中准确性与实验结构相当，远超其他方法。
GANs 通过实验证明生成的样本具有一定质量，验证了对抗训练框架的有效性。
RoBERTa 在 GLUE、RACE 和 SQuAD 等任务上取得最先进结果，如在 GLUE 公共排行榜上达到 88.5 分。
NeRF 在视图合成任务中超越现有方法，能生成高分辨率逼真新视图。
FunSearch 在极值组合学的帽集问题上发现新构造，在在线装箱问题上找到新算法。
VAEs 的实验结果表明其在计算效率和可扩展性方面表现良好，适用于大规模数据集和难处理的后验分布。
LSTM 在人工数据实验中，学习速度和成功率优于其他循环网络算法，尤其在长时滞任务上。
从自然语言监督中学习可迁移的视觉模型在 30 多个计算机视觉数据集上表现出竞争力，零样本 CLIP 模型比同等精度的监督 ImageNet 模型更鲁棒。
LoRA 相比 GPT-3 175B 全量微调，可减少 10000 倍可训练参数和 3 倍 GPU 内存需求，在多个模型上质量相当或更好。

论文1：《Transformer：注意力就是你所需要的一切》

摘要：主流的序列转换模型基于复杂的循环或卷积神经网络，这些网络包含一个编码器和一个解码器。性能最佳的模型还通过注意力机制将编码器和解码器连接起来。我们提出了一种全新的简单网络架构——Transformer，它完全基于注意力机制，完全摒弃了循环和卷积。在两个机器翻译任务上的实验表明，这些模型在质量上更优，同时具有更高的并行性，并且训练所需的时间显著减少。我们的模型在WMT 2014英语到德语的翻译任务上达到了28.4的BLEU分数，比现有的最佳结果（包括集成模型）高出超过2个BLEU分数。在WMT 2014英语到法语的翻译任务上，我们的模型在使用8个GPU训练3.5天后，建立了新的单模型最先进BLEU分数41.8，这只是文献中最佳模型训练成本的一小部分。我们通过将Transformer成功应用于使用大量和有限训练数据的英语成分句法分析，表明它可以很好地推广到其他任务。

论文总结：本文介绍了Transformer，这是一种用于序列转换任务（如机器翻译）的新型神经网络架构。与基于循环或卷积神经网络的传统模型不同，Transformer完全依赖注意力机制，无需循环和卷积。作者认为，这种架构在翻译质量、并行性和减少训练时间方面具有卓越的性能。

链接： https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf

对生成式人工智能开发者的关键见解

注意力机制：Transformer完全基于注意力机制构建，使其能够捕捉输入和输出序列之间的全局依赖关系。这种方法使模型能够考虑元素之间的关系，而不受序列中元素之间距离的限制。
并行化：Transformer架构的一个主要优势是其更高的并行性。传统的循环模型存在顺序计算的问题，使得并行化具有挑战性。Transformer的设计允许在训练期间进行更高效的并行处理，从而减少训练时间。
卓越的质量和效率：本文展示了在机器翻译任务上的实验结果，表明Transformer比现有模型具有更高的翻译质量。它在很大程度上优于以前的最先进结果，包括集成模型。此外，Transformer在显著减少训练时间的情况下取得了这些成果。
翻译性能：在WMT 2014英语到德语的翻译任务中，该模型的BLEU分数达到28.4，比现有最佳结果高出超过2个BLEU分数。在英语到法语的任务中，该模型在使用8个GPU训练仅3.5天后，就建立了新的单模型最先进BLEU分数41.8。
对其他任务的泛化能力：作者证明了Transformer架构可以很好地泛化到机器翻译以外的任务。他们成功地将该模型应用于英语成分句法分析，展示了其对不同序列转换问题的适应性。

论文2：《BERT：用于语言理解的深度双向Transformer预训练》

摘要：我们引入了一种新的语言表示模型，称为BERT，即来自Transformer的双向编码器表示。与最近的语言表示模型（Peters等人，2018a；Radford等人，2018）不同，BERT旨在通过在所有层中同时基于左右上下文进行联合调节，从未标记的文本中预训练深度双向表示。因此，预训练的BERT模型只需添加一个额外的输出层，就可以针对广泛的任务（如问答和语言推理）进行微调，创建最先进的模型，而无需进行大量特定任务的架构修改。BERT在概念上简单，在实证上强大。它在十一个自然语言处理任务上取得了新的最先进结果，包括将GLUE分数提高到80.5%（绝对提高7.7个百分点），MultiNLI准确率提高到86.7%（绝对提高4.6个百分点），SQuAD v1.1问答测试F1值提高到93.2（绝对提高1.5个点），SQuAD v2.0测试F1值提高到83.1（绝对提高5.1个点）。

论文总结：语言模型预训练已被证明对改进各种自然语言处理任务是有效的。本文区分了应用预训练语言表示的基于特征的方法和微调方法。引入BERT是为了解决微调方法中的局限性，特别是标准语言模型的单向性约束。本文提出了一种受完形填空任务启发的“掩码语言模型”（MLM）预训练目标，以实现双向表示。还使用了“下一句预测”任务来联合预训练文本对表示。

链接： https://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdf

对生成式人工智能开发者的关键见解

双向预训练的重要性：本文强调了双向预训练对于语言表示的重要性。与以前的模型不同，BERT利用掩码语言模型实现深度双向表示，超越了以前工作中使用的单向语言模型。
减少特定任务架构：BERT表明，预训练的表示减少了对大量工程化特定任务架构的需求。它成为第一个基于微调的表示模型，在各种句子级和标记级任务中实现了最先进的性能，优于特定任务的架构。
最先进的进展：BERT在十一个自然语言处理任务上取得了新的最先进结果，展示了其多功能性。值得注意的改进包括GLUE分数的大幅提高、MultiNLI准确率的提升以及SQuAD v1.1和v2.0问答任务的增强。

论文3：《GPT：语言模型是小样本学习者》

论文总结：本文讨论了通过扩大语言模型规模在自然语言处理（NLP）任务中取得的改进，重点关注GPT - 3（生成式预训练Transformer 3），这是一个具有1750亿参数的自回归语言模型。作者强调，虽然最近的NLP模型通过预训练和微调取得了显著进展，但它们通常需要包含数千个示例的特定任务数据集进行微调。相比之下，人类可以通过少量示例或简单指令执行新的语言任务。

链接： https://arxiv.org/pdf/2005.14165.pdf

对生成式人工智能开发者的关键见解

扩大规模提高小样本性能：作者证明，扩大语言模型规模可以显著提高与任务无关的小样本性能。GPT - 3由于其庞大的参数规模，有时在无需特定任务微调或梯度更新的情况下，就能与最先进的微调方法相媲美。
广泛的适用性：GPT - 3在各种NLP任务中表现出色，包括翻译、问答、完形填空任务，以及需要即时推理或领域适应的任务。
挑战和局限性：虽然GPT - 3显示出卓越的小样本学习能力，但作者指出了它在某些数据集上遇到困难的情况，并强调了与在大型网络语料库上训练相关的方法学问题。
类似人类的文章生成：GPT - 3可以生成新闻文章，人类评估者很难将其与人类撰写的文章区分开来。
社会影响和更广泛的考虑：本文讨论了GPT - 3的能力对社会的更广泛影响，特别是在生成类似人类文本方面。从实际应用和潜在挑战的角度考虑了其在各种任务中的性能影响。
当前NLP方法的局限性：作者强调了当前NLP方法的局限性，特别是它们对特定任务微调数据集的依赖，这带来了诸如需要大量标记数据集以及过度拟合狭窄任务分布的风险等挑战。此外，人们对这些模型在其训练分布之外的泛化能力表示担忧。

论文4：《CNNs：基于深度卷积神经网络的ImageNet图像分类》

论文总结：本文描述了开发和训练一个大型、深度卷积神经网络（CNN），用于在ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）数据集上进行图像分类。与以前的最先进方法相比，该模型在分类准确率上有了显著提高。

**链接：
**https://proceedings.neurips.cc/paper/2012/file/c399862d3b9d6b76c8436e924a68c45b-Paper.pdf

对生成式人工智能开发者的关键见解

模型架构：本研究中使用的神经网络是一个具有6000万个参数和65万个神经元的深度CNN。它由五个卷积层（部分后面跟着最大池化层）和三个全连接层组成，最后是一个用于分类的1000路softmax层。
训练数据：该模型在来自ImageNet ILSVRC - 2010竞赛的120万张高分辨率图像的大量数据集上进行训练。训练过程包括将图像分类为1000个不同的类别。
性能：该模型在测试数据上的top - 1和top - 5错误率分别为37.5%和17.0%。这些错误率比以前的最先进水平有了很大的改善，表明了所提出方法的有效性。
对过拟合的改进：本文介绍了几种解决过拟合问题的技术，包括非饱和神经元、用于更快训练的高效GPU实现，以及在全连接层中称为“dropout”的正则化方法。
计算效率：尽管训练大型CNN存在计算需求，但本文指出，当前的GPU和优化实现使得在高分辨率图像上训练此类模型成为可能。
贡献：本文强调了该研究的贡献，包括在ImageNet数据集上训练了最大的卷积神经网络之一，并在ILSVRC竞赛中取得了最先进的结果。

论文5：《GATs：图注意力网络》

论文总结：本文介绍了一种用于图结构数据中节点分类的基于注意力的架构，展示了其在各种基准测试中的效率、多功能性和有竞争力的性能。注意力机制的引入被证明是处理任意结构图形的强大工具。

**链接：
**https://proceedings.neurips.cc/paper/2012/file/c399862d3b9d6b76c8436e924a68c45b-Paper.pdf

对生成式人工智能开发者的关键见解

图注意力网络（GATs）：GATs利用掩码自注意力层来解决以前基于图卷积的方法的局限性。该架构允许节点关注其邻居的特征，隐式地为不同节点指定不同的权重，而无需依赖昂贵的矩阵运算或图结构的先验知识。
解决基于谱的挑战：GATs同时解决了基于谱的图神经网络中的几个挑战。图注意力网络（GAT）的挑战包括空间局部化滤波器、高强度计算和非空间局部化滤波器。此外，GATs依赖于拉普拉斯特征基，这有助于其适用于归纳和转导问题。
跨基准测试的性能：GAT模型在四个已建立的图基准测试中达到或匹配了最先进的结果：Cora、Citeseer和Pubmed引文网络数据集，以及一个蛋白质 - 蛋白质相互作用数据集。这些基准测试涵盖了转导和归纳学习场景，展示了GATs的多功能性。
与以前方法的比较：本文全面概述了以前的方法，包括递归神经网络、图神经网络（GNNs）、基于谱和非谱的方法，以及注意力机制。GATs结合了注意力机制，允许在节点 - 邻居对之间进行高效并行化，并应用于不同度数的节点。
效率和适用性：GATs提供了一种可并行化、高效的操作，可以通过为邻居指定任意权重应用于不同度数的图节点。该模型直接适用于归纳学习问题，使其适用于需要泛化到完全未见图的任务。
与以前模型的关系：作者指出，GATs可以重新表述为MoNet的一个特殊实例，与关系网络有相似之处，并与使用邻居注意力操作的工作相关联。本文将所提出的注意力模型与Duan等人（2017）和Denil等人（2017）等相关方法进行了比较。

论文6：《ViT：一张图片相当于16×16个单词：大规模图像识别的Transformer》

论文总结：本文指出，尽管Transformer架构在自然语言处理任务中已成为事实上的标准，但其在计算机视觉中的应用仍然有限。在视觉领域，注意力机制要么与卷积网络结合使用，要么用于替换卷积网络的某些组件，同时保持其整体结构不变。我们表明，这种对CNN的依赖并非必要。

论文承认，尽管Transformer架构在自然语言处理中取得了成功，但卷积架构在计算机视觉中仍占据主导地位。受Transformer在NLP中的效率和可扩展性的启发，作者对图像进行了最小限度的修改后，将标准Transformer直接应用于图像。

他们引入了视觉Transformer（ViT），其中图像被分割成多个小块，这些小块的线性嵌入序列作为Transformer的输入。该模型通过有监督的方式在图像分类任务上进行训练。最初，当在像ImageNet这样的中等规模数据集上进行训练且没有强大的正则化时，ViT的准确率略低于可比的ResNets。

然而，作者发现大规模训练对于ViT的成功至关重要，这克服了由于缺乏某些归纳偏差而带来的限制。当在大规模数据集上进行预训练时，ViT在多个基准测试中优于最先进的卷积网络，包括ImageNet、CIFAR - 100和VTAB。本文强调了在计算机视觉中使用Transformer架构实现显著结果时，缩放的重要性。

链接： https://arxiv.org/pdf/2010.11929.pdf

对生成式人工智能开发者的关键见解

Transformer在计算机视觉中的应用：本文挑战了计算机视觉任务中对卷积神经网络（CNNs）的普遍依赖。它表明，一个纯粹的Transformer，当直接应用于图像小块序列时，可以在图像分类任务中取得优异的性能。
视觉Transformer（ViT）：作者引入了视觉Transformer（ViT），这是一种利用与NLP中的Transformer类似的自注意力机制的模型。ViT可以在各种图像识别基准测试中取得有竞争力的结果，包括ImageNet、CIFAR - 100和VTAB。
预训练和迁移学习：本文强调了在大量数据上进行预训练的重要性，这与NLP中的方法类似，然后将学习到的表示迁移到特定的图像识别任务中。当在大规模数据集（如ImageNet - 21k或JFT - 300M）上进行预训练时，ViT在各种基准测试中优于最先进的卷积网络。
计算效率：ViT在训练过程中使用的计算资源比最先进的卷积网络少得多，但却能取得显著的结果。当模型在大规模上进行预训练时，这种效率尤为明显。
缩放的影响：本文强调了在计算机视觉中使用Transformer架构实现卓越性能时，缩放的重要性。在包含数百万到数亿张图像的数据集上进行大规模训练，有助于ViT克服CNNs中存在的一些归纳偏差的不足。

论文7：《AlphaFold2：利用AlphaFold实现高精度蛋白质结构预测》

论文总结：《AlphaFold2：利用AlphaFold实现高精度蛋白质结构预测》这篇论文介绍了AlphaFold2，这是一种能够准确预测蛋白质结构的深度学习模型。AlphaFold2利用了一种新颖的基于注意力的架构，在蛋白质折叠领域取得了突破性进展。

链接： https://www.nature.com/articles/s41586-021-03819-2

对生成式人工智能开发者的关键见解

AlphaFold2使用带有注意力机制的深度神经网络，从蛋白质的氨基酸序列预测其三维结构。
该模型在大量已知蛋白质结构的数据集上进行训练，并在第14届蛋白质结构预测关键评估（CASP14）蛋白质折叠竞赛中取得了前所未有的准确性。
AlphaFold2的准确预测有可能彻底改变药物发现、蛋白质工程和其他生物化学领域。

论文8：《GANs：生成对抗网络》

论文总结：本文解决了训练深度生成模型的挑战，并引入了一种创新的方法，称为对抗网络。在这个框架中，生成模型和判别模型进行一场博弈，生成模型旨在生成与真实数据无法区分的样本，而判别模型则要区分真实样本和生成样本。对抗训练过程导致了一个独特的解决方案，生成模型能够恢复数据分布。

链接： https://arxiv.org/pdf/1406.2661v1.pdf

对生成式人工智能开发者的关键见解

对抗框架：作者引入了一个对抗框架，其中同时训练两个模型：一个生成模型（G），用于捕捉数据分布；一个判别模型（D），用于估计一个样本来自训练数据而不是生成模型的概率。
极小极大博弈：训练过程涉及最大化判别模型犯错的概率。这个框架被表述为一个极小极大双人博弈，其中生成模型旨在生成与真实数据无法区分的样本，而判别模型旨在正确分类一个样本是真实的还是生成的。
独特的解决方案：对于G和D的任意函数，存在一个独特的解决方案，其中G恢复训练数据分布，D在任何地方都等于1/2。通过对抗训练过程可以达到这个平衡。
多层感知器（MLPs）：作者证明，当G和D由多层感知器表示时，整个系统可以使用反向传播进行训练。这消除了在训练和生成样本时对马尔可夫链或展开的近似推理网络的需求。
无需近似推理：所提出的框架避免了在最大似然估计中近似难以处理的概率计算的困难。它还克服了在生成环境中利用分段线性单元的好处时所面临的挑战。

论文9：《RoBERTa：一种经过稳健优化的BERT预训练方法》

论文总结：本文解决了BERT训练不足的问题，并引入了RoBERTa，这是一个性能超越BERT的优化版本。RoBERTa训练过程中的修改以及使用新的数据集（CC - NEWS），使其在多个自然语言处理任务中取得了最先进的结果。这些发现强调了设计选择和训练策略在语言模型预训练有效性中的重要性。发布的资源，包括RoBERTa模型和代码，为研究社区做出了贡献。

链接： https://arxiv.org/pdf/1907.11692.pdf

对生成式人工智能开发者的关键见解

BERT训练不足：作者发现，广泛使用的语言模型BERT存在显著的训练不足问题。通过仔细评估超参数调整和训练集大小的影响，他们表明BERT可以被改进，以匹配或超越所有在其之后发布的模型的性能。
改进的训练方法（RoBERTa）：作者对BERT的训练过程进行了修改，产生了RoBERTa。这些改变包括延长训练时间、使用更大的批次、去除下一句预测任务、在更长的序列上进行训练，以及动态调整训练数据的掩码模式。
数据集贡献：本文引入了一个名为CC - NEWS的新数据集，其大小与其他私人使用的数据集相当。包含这个数据集有助于更好地控制训练集大小的影响，并有助于在下游任务中提高性能。
性能成就：经过建议的修改后，RoBERTa在各种基准任务中取得了最先进的结果，包括GLUE、RACE和SQuAD。它在MNLI、QNLI、RTE、STS - B、SQuAD和RACE等任务上匹配或超越了所有BERT之后的方法的性能。
掩码语言模型预训练的竞争力：本文重申，通过正确的设计选择，掩码语言模型预训练目标与其他最近提出的训练目标相比具有竞争力。
发布的资源：作者发布了他们的RoBERTa模型，以及在PyTorch中实现的预训练和微调代码，为研究结果的可重复性和进一步探索做出了贡献。

论文10：《NeRF：将场景表示为神经辐射场以进行视图合成》

论文总结：我们提出了一种方法，通过使用一组稀疏的输入视图来优化一个底层的连续体场景函数，从而在合成复杂场景的新视图方面取得了最先进的结果。我们的算法使用一个全连接（非卷积）的深度网络来表示场景，其输入是一个单一的连续5D坐标。

优化过程包括最小化具有已知相机姿态的观测图像与从连续场景表示渲染的视图之间的误差。本文通过引入位置编码来处理高频函数，并提出一种分层采样过程来减少充分采样所需的查询数量，从而解决了与收敛和效率相关的挑战。

链接： https://arxiv.org/pdf/2003.08934.pdf

对生成式人工智能开发者的关键见解

连续场景表示：本文提出了一种使用基本多层感知器（MLP）网络将复杂场景表示为5D神经辐射场的方法。
可微渲染：所提出的渲染过程基于经典的体渲染技术，允许使用标准RGB图像进行基于梯度的优化。
分层采样策略：引入了一种分层采样策略，将MLP的容量优化到具有可见场景内容的区域，从而解决收敛问题。
位置编码：使用位置编码将输入的5D坐标映射到更高维的空间，使得能够成功地优化神经辐射场以处理高频场景内容。

所提出的方法超越了最先进的视图合成方法，包括拟合神经3D表示和训练深度卷积网络。本文引入了一种连续的神经场景表示，用于从自然场景中的RGB图像渲染高分辨率的逼真新视图，补充视频中展示的额外比较突出了其在处理复杂场景几何形状和外观方面的有效性。

论文11：《FunSearch：通过大型语言模型进行程序搜索实现数学发现》

论文总结：本文介绍了FunSearch，这是一种利用大型语言模型（LLMs）解决复杂问题，特别是在科学发现领域的新颖方法。主要解决的挑战是LLMs中出现的虚构（幻觉）问题，这会导致看似合理但不正确的陈述。FunSearch将预训练的LLM与系统评估器相结合，通过进化过程克服了这一限制。

链接： https://www.nature.com/articles/s41586-023-06924-6

对生成式人工智能开发者的关键见解

使用LLMs解决问题：本文解决了LLMs在生成复杂问题的新颖想法和正确解决方案时出现虚构或无法生成有效方案的问题。强调了寻找新的、可验证正确的想法的重要性，特别是对于数学和科学挑战。
进化过程 - FunSearch：FunSearch将预训练的LLM与评估器结合在一个进化过程中。它迭代地将低得分程序进化为高得分程序，确保新知识的发现。该过程包括最佳单次提示、进化程序框架、保持程序多样性和异步扩展。
在极值组合学中的应用：本文展示了FunSearch在极值组合学中的帽集问题上的有效性。FunSearch发现了大帽集的新构造，超越了已知的最佳结果，并在20年来对渐近下界进行了最大的改进。
算法问题 - 在线装箱：FunSearch被应用于在线装箱问题，从而发现了新的算法，在经过充分研究的感兴趣的分布上优于传统算法。其潜在应用包括改进作业调度算法。
程序与解决方案：FunSearch专注于生成描述如何解决问题的程序，而不是直接输出解决方案。这些程序往往更易于解释，便于与领域专家进行交互，并且比其他类型的描述（如神经网络）更易于部署。
跨学科影响：FunSearch的方法可以探索广泛的问题，使其成为一种具有跨学科应用的通用方法。本文强调了其使用LLMs进行可验证科学发现的潜力。

论文12：《VAEs：变分自编码器》

摘要：在存在具有难以处理的后验分布的连续潜在变量以及大规模数据集的情况下，我们如何在有向概率模型中进行高效的推理和学习？我们引入了一种随机变分推理和学习算法，该算法可以扩展到大规模数据集，并且在一些温和的可微性条件下，即使在难以处理的情况下也能工作。我们的贡献有两个方面。首先，我们表明对变分下界进行重参数化可以得到一个下界估计器，该估计器可以使用标准随机梯度方法直接进行优化。其次，我们表明对于每个数据点都具有连续潜在变量的独立同分布数据集，通过使用所提出的下界估计器将一个近似推理模型（也称为识别模型）拟合到难以处理的后验分布上，可以使后验推理特别高效。

链接： https://arxiv.org/pdf/1312.6114.pdf

论文总结：《变分自编码器》这篇论文解决了在具有连续潜在变量的有向概率模型中进行高效推理和学习的挑战，特别是当后验分布难以处理并且处理大规模数据集时。作者提出了一种随机变分推理和学习算法，该算法对于大规模数据集具有良好的扩展性，并且在难以处理的后验分布情况下仍然适用。

对生成式人工智能开发者的关键见解

变分下界的重参数化：本文展示了对变分下界的重参数化，得到了一个下界估计器。这个估计器可以使用标准随机梯度方法进行优化，从而在计算上是高效的。
连续潜在变量的高效后验推理：作者为每个数据点具有连续潜在变量的数据集提出了自动编码变分贝叶斯（AEVB）算法。该算法利用随机梯度变分贝叶斯（SGVB）估计器来优化识别模型，通过祖先采样实现高效的近似后验推理。这种方法避免了对每个数据点使用像马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）这样昂贵的迭代推理方案。
理论优势和实验结果：实验结果反映了所提出方法的理论优势。论文表明，重参数化和识别模型带来了计算效率和可扩展性，使得该方法适用于大规模数据集以及后验分布难以处理的情况。

论文13：《长短期记忆网络》

论文总结：本文解决了在循环神经网络中学习长时间存储信息的挑战。它引入了一种新的、高效的基于梯度的方法，称为“长短期记忆”（LSTM），克服了误差反向传播不足和衰减的问题。LSTM通过“恒定误差环”强制恒定的误差流，并使用乘法门单元来控制访问。由于其局部时空复杂度（每个时间步和权重的复杂度为O(1)），实验结果表明，LSTM在学习速度和成功率方面优于现有算法，特别是对于具有长时间延迟的任务。

链接： https://www.bioinf.jku.at/publications/older/2604.pdf

对生成式人工智能开发者的关键见解

问题分析：本文详细分析了循环神经网络中与误差反向传播相关的挑战，强调了误差信号随时间爆炸或消失的问题。
LSTM的引入：作者引入LSTM作为一种新的架构，旨在解决梯度消失和梯度爆炸的问题。LSTM通过专门的单元实现恒定的误差流，并使用乘法门单元来调节对该误差流的访问。
实验结果：通过对人工数据的实验，本文证明LSTM优于其他循环网络算法，包括BPTT、RTRL、循环级联相关、Elman网络和神经序列分块。LSTM在解决具有长时间延迟的复杂任务时，学习速度更快，成功率更高。
时空局部性：LSTM被描述为一种时空局部的架构，每个时间步和权重的计算复杂度为O(1)。
适用性：所提出的LSTM架构有效地解决了以前的循环网络算法无法成功处理的复杂、人工长时间延迟任务。
局限性和优势：本文讨论了LSTM的局限性和优势，为所提出架构的实际适用性提供了见解。

论文14：《从自然语言监督中学习可迁移的视觉模型》

摘要：最先进的计算机视觉系统被训练来预测一组固定的预定对象类别。这种受限形式的监督限制了它们的通用性和可用性，因为需要额外的标记数据来指定任何其他视觉概念。直接从原始……

与任务无关的目标，如自回归和掩码语言建模，在计算、模型容量和数据方面已经扩展了多个数量级，稳步提高了模型的能力。“文本到文本”作为一种标准化的输入 - 输出接口的发展（McCann等人，2018；Radford等人，2019；Raffel等人，2019），使得与任务无关的架构能够零样本迁移到下游。

论文总结：本文探索了通过直接从关于图像的原始文本中学习，而不是依赖固定的预定对象类别集合，来训练最先进的计算机视觉系统。作者提出了一个预训练任务，即预测哪个字幕对应给定的图像，使用从互联网上收集的4亿对（图像，文本）数据集。由此产生的模型，CLIP（对比语言 - 图像预训练），展示了高效且可扩展的图像表示学习。在预训练之后，自然语言可以引用视觉概念，使得模型能够零样本迁移到各种下游任务。CLIP在30多个计算机视觉数据集上进行了基准测试，展示了在无需特定任务训练的情况下的有竞争力的性能。

链接： https://arxiv.org/pdf/2103.00020.pdf

对生成式人工智能开发者的关键见解

使用自然语言进行计算机视觉训练：本文探索了使用自然语言监督来训练计算机视觉模型，而不是传统的在像ImageNet这样的众包标记数据集上进行训练的方法。
预训练任务：作者提出了一个简单的预训练任务：预测哪个字幕对应给定的图像。这个任务被用于在从网上收集的4亿对（图像，文本）的大规模数据集上从头学习最先进的图像表示。
零样本迁移：在预训练之后，模型利用自然语言来引用学习到的视觉概念或描述新的概念。这使得模型能够零样本迁移到下游任务，而无需对特定数据集进行训练。
在各种任务上的基准测试：本文在30多个不同的计算机视觉数据集上评估了所提出方法的性能，涵盖了诸如OCR、视频中的动作识别、地理定位和细粒度对象分类等任务。
有竞争力的性能：该模型在各种任务上与完全监督的基线相比表现出有竞争力的性能，通常能够匹配或超过在特定任务数据集上训练的模型的准确性，而无需额外的针对特定数据集的训练。
可扩展性研究：作者通过训练一系列具有不同计算资源水平的八个模型，研究了他们方法的可扩展性。发现迁移性能是计算量的一个平滑可预测的函数。
模型的鲁棒性：本文强调，零样本CLIP模型比具有同等准确性的监督ImageNet模型更鲁棒，这表明对与任务无关的模型进行零样本评估，能更具代表性地衡量模型的能力。

论文15：《LoRA：大语言模型的低秩自适应》

摘要：自然语言处理的一个重要范式是在通用领域数据上进行大规模预训练，然后适配到特定任务或领域。随着我们预训练的模型越来越大，对所有模型参数进行重新训练的全量微调变得越来越不可行。以拥有1750亿参数的GPT-3为例，部署经过微调的独立模型实例，成本高得令人望而却步。我们提出了低秩自适应（LoRA）方法，该方法冻结预训练模型的权重，并将可训练的秩分解矩阵注入到Transformer架构的每一层中，从而大幅减少了针对下游任务的可训练参数数量。与使用Adam对GPT-3 175B进行全量微调相比，LoRA可将可训练参数数量减少10000倍，将GPU内存需求降低3倍。尽管LoRA的可训练参数更少、训练吞吐量更高，且与适配器不同的是，不会增加推理延迟，但在RoBERTa、DeBERTa、GPT-2和GPT-3等模型上，其模型质量与全量微调相当甚至更优。我们还对语言模型适配中的秩亏问题进行了实证研究，这为LoRA的有效性提供了见解。我们发布了一个便于将LoRA与PyTorch模型集成的软件包，并在https://github.com/microsoft/LoRA上提供了针对RoBERTa、DeBERTa和GPT-2的实现和模型检查点。

论文总结：本文提出LoRA作为一种高效的方法，用于将大型预训练语言模型适配到特定任务，解决了由于模型规模不断增大而带来的部署挑战。该方法大幅减少了可训练参数和GPU内存需求，同时在各种基准测试中保持或提高了模型质量。开源实现进一步促进了LoRA在实际应用中的采用。

链接： https://arxiv.org/pdf/2106.09685.pdf

对生成式人工智能开发者的关键见解

问题陈述：在自然语言处理中，大规模预训练后进行微调是一种常见方法。但随着模型规模不断扩大，尤其是像GPT-3这样拥有1750亿参数的模型，全量微调变得越来越不可行。
提出的解决方案：低秩自适应（LoRA）：论文引入LoRA，该方法冻结预训练模型的权重，并在Transformer架构的每一层中引入可训练的秩分解矩阵。这显著减少了针对下游任务的可训练参数数量。
LoRA的优势

参数减少：与全量微调相比，LoRA可将可训练参数数量减少多达10000倍，使其在计算上更加高效。
内存高效：LoRA相比全量微调，可将GPU内存需求降低多达3倍。
模型质量：尽管可训练参数更少，但LoRA在RoBERTa、DeBERTa、GPT-2和GPT-3等多种模型上，在模型质量方面与全量微调相当或更优。

克服部署挑战：论文通过引入LoRA解决了部署参数众多模型的挑战，允许在不重新训练整个模型的情况下高效地切换任务。
效率和低推理延迟

LoRA便于共享预训练模型，为不同任务构建多个LoRA模块，减少了存储需求和任务切换开销。
训练效率更高，使用自适应优化器时，可将硬件门槛降低多达3倍。

兼容性和集成

LoRA与各种先前方法兼容，可以与它们结合使用，例如前缀微调。
所提出的线性设计允许在部署时将可训练矩阵与冻结权重合并，与全量微调模型相比，不会引入额外的推理延迟。

实证研究：论文对语言模型适配中的秩亏问题进行了实证研究，为LoRA方法的有效性提供了见解。
开源实现：作者提供了一个便于将LoRA与PyTorch模型集成的软件包，并发布了针对RoBERTa、DeBERTa和GPT-2的实现和模型检查点。

结论

总之，深入研读本文所强调的这15篇面向生成式人工智能开发者的关键人工智能论文，对任何有抱负的开发者而言，不仅是一种建议，更是一项具有战略意义的必要举措。这些人工智能论文为我们提供了一次全面的旅程，带领我们领略人工智能领域的多样风貌，其内容涵盖自然语言处理、计算机视觉等关键领域，以及其他诸多方面。通过沉浸于这些论文中所呈现的见解与创新成果，开发者能够深刻理解该领域的前沿技术与算法。

如何学习大模型 AI ？

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