白交 發自 凹非寺
量子位 | 公衆号 QbitAI
突然間，整個大模型圈都在談論同一件事。
微軟論文裡一張「乍一看不足為奇」的統計圖，洩露了“天機”。
引領全球風暴的ChatGPT，背後大模型參數竟隻有200億？？？
論文一經釋出，就吸引了國内外衆多關注。
不少網友還不相信：确定不是拼寫錯了？
有網友表示：難怪OpenAI對開源這麼緊張。又或者，這也許是為OpenAI開源做準備。
無獨有偶，就在前幾天有網友在GitHub Copilot的API中發現了疑似GPT-4新型号：copilot-gpt-4-2，所擁有的知識更新到了2023年3月。
這篇論文說了啥？
除了洩露機密，這篇論文本身也值得一看：業内首個用擴散模型做代碼生成。
研究團隊設想了這樣一個場景：
如果開發人員隻能修改最後一行代碼，那麼需要多少次從頭開始編寫一個函數才能完成呢？
用自然語言生成代碼的自回歸模型也有類似的局限性：不太容易重新考慮之前生成的tokens。
微軟研究員提出了采用編碼-解碼架構的CODEFUSION，主要包括編碼器、解碼器、去噪器以及Classification Head，将自然語言輸入編碼為連續表示，然後将其附加條件輸入Diffusion模型中用高斯噪聲進行疊代去噪。
為了生成文法正确的代碼，去噪後輸入解碼器中獲得代碼tokens，通過針對代碼的連續段落去噪(CPD)任務預訓練CODEFUSION。
在Python、Bash和Excel條件格式化（CF）規則三個語言任務上評估了CODEFUSION。
結果顯示其7500萬參數規模CODEFUSION性能，同200億參數的GPT-3.5-turbo接近，而且還生成更加多樣化的代碼。
與純文字生成的diffusion模型相比，CODEFUSION生成更多文法正确的代碼；與自動回歸模型相比，生成更加多樣化的候選代碼。
與最先進的自回歸系統（350M-175B 參數）相比，在前 1 名的準确率方面表現相當，而在前 3 名和前 5 名的準确率方面，由于其在多樣性與品質之間取得了更好的平衡，其表現優于自回歸系統。
結果這原本隻是一次再正常不過的性能比較，沒想到引起軒然大波。
也有人開始了陰謀論，或許這是OpenAI開源的“前菜”，故意而為之——
因為不少大模型已經追趕上來了，而且早在今年5月，路透社就曾爆料OpenAI準備開源新大語言模型。
One More Thing
值得一提的是，早在今年2月份福布斯一則新聞報道裡，就曾透露過ChatGPT隻有200億參數。
當時标題是「越大越好嗎？為什麼 ChatGPT VS GPT-3 VS GPT-4 的 “戰鬥 “隻是一次家庭聊天？」
隻是當時沒有太多人在意。
參考連結：
[1]https://twitter.com/felix_red_panda/status/1718916631512949248
[2]https://x.com/teortaxesTex/status/1718972447024623898?s=20
[3]https://www.reddit.com/r/singularity/comments/17jrepb/microsoft_paper_claims_chatgpt_35_has_20_billion/
[4]https://www.zhihu.com/question/628395521
[5]https://www.reddit.com/r/ChatGPT/comments/17ht56t/new_leaks_about_upcoming_developments_with_openai/?share_id=txV27HR0zw0TjV8dLXf4l
[6]https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2023/02/17/is-bigger-better-why-the-chatgpt-vs-gpt-3-vs-gpt-4-battle-is-just-a-family-chat/amp/
— 完 —
量子位 QbitAI · 頭條号簽
關注我們，第一時間獲知前沿科技動态約