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Galactica 的性能在一系列科学任务上优于现有模型。在 LaTeX 方程式等技术知识的探索任务上,Galactica 与 GPT-3 的性能是 68.2% VS 49.0%。Galactica 在推理方面也表现出色,在数学 MMLU 基准上的表现显著优于 Chinchilla。
尽管没有接受过通用语料库的训练,Galactica 在 BIG-bench 上的性能也优于 BLOOM 和 OPT-175B。此外,它还在 PubMedQA 和 MedMCQA 开发等下游任务上创下了 77.6% 和 52.9% 的性能新高。
简单来说,该研究将逐步推理封装在特殊的 token 中,以模仿内部工作原理。这允许研究人员使用自然语言与模型进行交互,下图是 Galactica 的试用界面。
值得一提的是,除了文本生成,Galactica 还可以执行涉及化学公式和蛋白质序列的多模态任务。这将为药物发现领域做出贡献。
实现细节
本文的语料库包含 1060 亿个 token,这些 token 来自论文、参考文献、百科全书以及其他科学资料。可以说该研究将自然语言资源(论文、参考书)与自然界中的序列(蛋白质序列、化学形式)都囊括了。表 1 和表 2 中显示了语料库的细节。
语料库有了,接下来是对数据怎么操作。一般来讲,对 tokenization 的设计是非常重要的。例如,蛋白质序列是根据氨基酸残基来编写的,那么基于字符的 tokenization 是合适的。为了实现 tokenization,该研究对不同的模态进行了专门的 token 化。具体表现在(包括但不仅限于):
如下图 4 显示了对一篇论文的引用进行处理的示例。在处理引用时使用全局标识符和特殊 token[START_REF]和 [END_REF] 来表示引用的地方。
数据集处理好之后,接下来就是怎么实现。Galactica 在 Transformer 架构的基础上进行了以下修改:
表 5 列出了不同大小模型以及训练超参数。
实验
重复的 token 被认为是无害的
从图 6 可以看出,在经过四个 epoch 的训练之后,验证损失继续下降。拥有 120B 参数的模型在第五个 epoch 开始时才开始过拟合。这是出乎意料的,因为现有的研究表明重复的 token 可能对性能有害。该研究还发现,30B 和 120B 的模型在 epoch-wise 后表现出双下降效应,即验证损失达到平稳(或上升),然后是下降。这种效果在每个 epoch 后都变得更强,最明显的是 120B 模型在训练结束时。
图 8 结果显示实验没有出现过拟合迹象,这表明重复 token 能够提高下游和上游任务性能。
其他结果
键入公式太慢了,现在用提示就能生成 LaTeX:
在化学反应中,要求 Galactica 在化学方程 LaTeX 中预测反应的产物,模型仅根据反应物就能进行推理,结果如下:
表 7 中报告了一些其他结果:
Galactica 的推理能力。该研究首先在 MMLU mathematics 基准上进行评估,并在表 8 中报告了评估结果。Galactica 与较大的基础模型相比表现强劲,并且使用 token 似乎可以提高 Chinchilla 的性能,即使对于较小的 30B Galactica 模型也是如此。
该研究还对 MATH 数据集进行了评估,以进一步探索 Galactica 的推理能力:
从实验结果可以得出:Galactica 在思维链和提示方面都大大优于基础 PaLM 模型。这表明 Galactica 在处理数学任务上是个更好的选择。
在下游任务的评估结果如表 10 所示。Galactica 显着优于其他语言模型,并且在大多数任务中优于更大的模型(Gopher 280B)。与 Chinchilla 相比,性能表现差异更大,Chinchilla 在子集任务上似乎更强:特别是高中科目以及数学较少、记忆密集型任务。相比之下,Galactica 往往在数学和研究生水平的任务中表现更好。
该研究还评估了 Chinchilla 在给定输入上下文的情况下预测引用的能力,这是对 Chinchilla 组织科学文献能力的一个重要测试。结果如下:
更多实验内容,请参考原论文。
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