聊聊谷歌Pathways带来的想象力

声明：本文原创首发于公众号 夕小瑶的卖萌屋 ，作者Severus
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今年清明节，Google 搞了一点小动作，在 arxiv 上放出了自己的新工作，PaLM[1] （PaLM: Scaling Language Modeling with Pathways）。这是自去年，Jeff Dean 谈论下一代 AI，提出 Pathways[2] 架构之后，其第一次秀出了自己的成绩。既然秀肌肉的一件工作，我们不必怀疑，其在各大不同的基准任务上，能展现出什么样的非凡能力。论文发出之后，各家大V迅速跟进，各种解读铺天盖地，关于它是什么样子的，它的实现细节，它展现了什么样的效果，已不必赘述。今天，我想要谈一谈，Pathways 及其背后的思想，可能会开启什么新的纪元？为什么 Jeff Dean 认为它是下一代的 AI 架构？

缘起：Swtich Transformer

事情还是要回到去年1月份。彼时以 GPT-3 为首，预训练语言模型界刮起了大模型之风。当然，这股风浪到现在也没有过去，千亿级别的大模型，仍然是你方唱罢我登场。而在那个时候，Google 一篇 Switch Transformers[3] 引起了我的注意。说来惭愧，当时我注意到这篇工作，还是因为某公众号提出了“万亿”这一关键词。而彼时由于大模型的风刮了太久，对这种工作我充满了不屑，且 Google 是出了名的“大力出奇迹”，我也仅仅是将其当成了卷出新高度的工作，打开看了一眼。

我承认，我被打脸了，Switch Transformers 想要秀出来的，不只是 Google 的厨力有多强，更在于，他们翻出了一个古老而优美的架构——Geoffrey Hinton 于1991年提出的，混合专家模型[4]（Mixture Of Experts，下称 MoE）。

MoE，与我们通常所理解的 DNN模型的很大区别是，其内部不是由一个统一的模型组成，而是由若干个小模型组成，一次计算会使用哪些小模型，由一个稀疏门控系统决定[5]。当时我注意到的是，把大模型变成若干个小模型，技术上的意义则是，计算量会降低，运算效率会变快，自然，模型的总参数量也就可以变得更大。

需要说明的是，在这个时候，我对 MoE 前景的理解是极其浅薄的，那个时候的我根本没有看到，其后面的巨大价值。

而到了去年10月底，也就是 Pathways 发布临近，马后炮地说，我在和同事畅想未来的时候，也提出了类似的设想，并将之放在了我11月的技术分享中，作为“未来篇”的结尾。现在想来，这是一个美好的巧合，从当前 AI 技术的发展步调来看，却也是一个历史的必然。

以我老 CS 人的嗅觉，我发现，MoE 的潜在价值在于其工程思想，这一架构，给多任务，乃至多模态提供了一个新的、且我认为更加靠谱的方向。

无限统合

首先，既然 MoE 的各个专家由稀疏门控制，则专家之间相互可看作是独立的。那么我们就可以做一个非常朴素的猜测，不同的任务，可以由门控系统分配给不同的专家来处理，这样任务之间就不会有太大的影响。这一点个人认为是比较重要的，因为不同的任务，大概率会有相互之间冲突的地方，虽然大模型可以依靠大规模参数所带来的记忆能力，缓解这一问题。

通常多任务学习的前提假设是，多个任务之间，是可以互相增益的，其潜在逻辑在于，多个任务所应用到的知识，存在共通的地方。实际上，预训练模型或预训练特征（word2vec等），就是找到一种看上去所有任务都会用到的自监督特征，使用大量的语料训练出来，保证覆盖，使之在迁移学习上成立。

而独立，则可以真正地让一个系统处理多个任务。

而如我上面所提，那不是就意味着，多个任务之间共通的那部分特征也就独立，造成不必要的冗余了呢？实际上，哪怕只有一个任务输入到 MoE 系统中，也不可能只激活一个专家，单个任务，也有可能同时激活多个专家， 那么，我们是否可以认为，激活的这多个专家，实际上已经把这个任务给拆解开了呢？理想状况下，被激活的各个专家各司其职，分别抽取一部分特征，再通过某种方式结合起来，决定了模型的输出。

那么，多任务场景之下，理想状况下，就可以认为，任务之间共通的知识，由相同的专家学到，而任务之间差异的知识，则由不同的专家捕捉，二者有机结合，形成了一个统合的多任务系统。

说到这，我们就可以把脑洞开的更大一些了，多任务可以解决，多模态能否解决呢？

我认为，Pathways 所代表的思想，是一种更加有力的多模态解决方案。

多模态与 Pathways

当前多模态最大的困境是什么呢？实际上是数据空间无法对齐。以文本与图片为例，请小伙伴们同我思考，当我说出“一匹马”的时候，你的脑海中会想象出多少张图片？

而当我让你描述这样一张图片的时候，你的脑海中又能蹦出多少种描述方式？

我想这两个问题的答案，都是无限，对吧？这也就意味着，通用意义上，或当任务空间足够大的时候，图片和文本数据，是不可能对齐的。数据无法对齐，训练过程中，多模的知识自然也会趋向过拟合式的绑定，这也就意味着，单个 dense 网络结构的多模态模型，仅仅可以处理足够窄场景的多模任务，如某音的短视频搜索。

而到了 MoE 中，如我前面所说，不需要做数据对齐，同时也没有直接去硬性组合最终的输出，而是在中间层的抽象特征上，做了映射和组合。这样一种结构，不敢说通用，至少处理更大场景、更多元的多模任务时，看上去更加合理一些。

那么我们可以大胆设想，预训练-微调可以是这个样子的：训练一个包罗万象的大模型，由这个大模型，则可以导出各种处理专用任务的小模型，这可能才是有钱有算力的机构的使命所在。由于大模型是保罗万象的，内部是由多个独立专家组成的，我们不必再担心 fine-tuning 会破坏模型原本学到的知识，预训练阶段学到的知识也能够得到更好的利用。

最后一部分，我想要从另一个角度，谈一下为什么我相信 Pathways。

从认知科学的角度

人工智能研究的目标之一，是真正做出一个强智能，而由于目前，我们能够参考的唯一一个真正的强智能，只有我们自己，所以接下来，我将以我对人脑粗浅的认识为类比，继续聊一聊 Pathways。

我们继续以多模态为例。首先，人处理信息的时候，一定是多模态的，这个已经是一个常识了。所以多模态也一定是 AI 的趋势。但是，单个 dense 模型的多模态研究，前文已提到，需要的是数据的对齐，而用认知的话来讲，则是用一个感知系统去处理多种感知信号（需要说明的是，这里所说的感知系统与器官不是等同概念）。

是的，人是多模的，但是，人不是这么处理感知信号的，对于不同形式的感知信号，人是有不同的感知系统对应处理的，而同时又有认知系统进一步处理感知信号，形成我们对世界的认知。

人脑是有多个感知系统的，而感知系统之间，又是相对独立的，不同的感知系统有可能分布在不同的脑区。同时，去年我关注到毕彦超老师关于知识的双重编码理论的工作[6]，他们的实验结论表明，先天盲人也是能够通过认知系统，学习到“红色”这一概念的，也就说明了，即使对于颜色的感知系统缺失了，人依旧能够学会颜色概念。同时，通过核磁共振成像，也可以观察到，在提到颜色概念时，先天盲人被激活的脑区，和视觉正常的人被激活的脑区，是不一样的。也就说明，感知系统和认知系统也分布在不同的脑区，且相互独立。

这种结构，保证了很好的容错能力。即，人的某一个感知系统出现问题了，一般不会影响到其他的感知系统（双目失明的人同样可以听到声音，尝到味道）；而某一感知系统缺失，也可以不影响人的认知。

那么，我们将这些对应到我上文所讲到，Pathways 的前景上，是不是可以说，相比于单纯的堆砌神经元数量，它和目前认知科学所理解到的，大脑的运行机制，非常像呢？不同的感知系统，对应不同的专家网络，而从感知到认知，则在系统中作为抽象特征组合，也由更高层次的专家网络处理，部分通用的知识，也由认知系统存储了下来；且不同的模态，或不同的特征可以缺省，增强了整体的容错能力。从这个角度来看，的确，下一代的智能可能就应该是这个样子的。

我不敢妄言具象的 Pathways 一定就是未来，从最抽象的意义上讲，它提出了一条可行的路径，或许可以通往智能。

当然，做这个东西的大前提是，有钱……

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