"是我创造了第一个LLM"，Kaggle前首席科学家一句话引发AI学术圈考古行动

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论如何在技术圈争论中一句话噎到对方：

哥们，是我创造了第一个大语言模型。

发言者Jeremy Howard为澳大利亚昆士兰大学名誉教授、曾任Kaggle创始总裁和首席科学家，现answer.ai与fast.ai创始人，。

事情的起因是有人质疑他最近的项目llms.txt在帮助大模型爬取互联网信息上并没太大作用，从而引发了这段争论，迅速引起众人围观。

闻讯而来的“赛博考古学家们”一番考据之后，发现第一个大语言模型这个说法还真有理有据：

2018年初，Jeremy Howard发表的论文ULMFiT，使用非监督预训练-微调范式达到当时NLP领域的SOTA。

甚至GPT-1的一作Alec Radford，在发表GPT-1时也公开承认过ULMFiT是灵感来源之一。

有人搬出综述论文，指出从“遗传学”视角看，ULMFiT是所有现代大模型“最后的共同祖先”。

还有好事者App工程师Jonathon Belotti，专门写了一篇完整考据《谁才是第一个大语言模型》

大语言模型起源考据

首先来先容一下ULMFiT这篇论文，入选ACL 2018：

提出有效迁移学习方法，可应用于NLP领域的任何任务，并先容了微调语言模型的关键技术，在六个文本分类任务上的表现明显优于当时的SOTA方法，在大多数数据集上将错误率降低了18-24%。此外，仅使用100个带标签的示例，它的性能就与在100倍以上数据上从头开始训练的模型性能相当。

那么ULMFit算不算第一个大语言模型呢？Jonathon Belotti考据遵循这样的思路：

首先找一个大家都公认肯定算大语言模型的成果，GPT-1肯定符合这个标准。

再从GPT-1和后续GPT-2、GPT-3中提取一个模型成为成为大语言模型的标准：

首先要是一个语言模型，根据输入预测人类书面语言的组成部分，不一定是单词，而是token

核心方法是自监督训练，数据集是未标记的文本，与此前特定于任务的数据集有很大不同

模型的行为是预测下一个token

能适应新的任务：不需要架构修改，就有few-shot甚至one-shot能力

通用性：可以先进的性能实行各种文本任务，包括分类、问答、解析等

接下来分析GPT-1引用的几个重要模型：原版Transformer，CoVe，ELMo和ULMFiT。

Transformer虽然是现代主流大模型的架构基础，但原版只用于机器翻译任务，还不够通用。同时非Transformer架构如LSTM、Mamba甚至Diffusion也可被视作大型语言模型。

CoVE提出了语境化词向量，是迁移学习领域的一项重要创新，但它通过监督学习训练（英语翻译德语）创建向量，不符合自监督学习的条件。

ELMo使用了自监督预训练和监督微调范式，但在few-shot能力上还差点意思。

总之在编辑Jonathon Belotti看来，CoVE和ELMo都还没达到大语言模型的门槛。

最后再来看ULMFiT，其名字代表在文本分类任务微调的通用语言模型（Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification）。

它是一个在WikiText数据上自监督训练的LSTM模型，能够以低成本适应新任务，无需更改架构即可实行大量文本分类任务，且达到当时的SOTA性能。

与GPT-1相比，只差在微调不够方便，以及应用任务的广度。

GPT-1论文原文中，也指出“最接近大家工作的”就是ULMFiT与GOOGLE的半监督序列学习（Semi-supervised Sequence Learning）了。

GPT-1论文还声称，把LSTM换成Transformer后能拓展预训练模型的预测能力，比ULMFit任务适应性更高。

考据者Jonathon Belotti最后总结到：

成为第一重要么？我认为有一点重要。App行业和学术界敬重其创始人，大家都是开源社区中构建开拓智域学问（homesteads the noosphere）的一部分。

而Jeremy Howard本人对此的后续回应是大家创造了第一个“通用语言模型”，但后续论文没有沿用，反而创造了“大型语言模型”这个新术语。

苹果工程师Nathan Lawrence认为，虽然今天大家对谁是第一个LLM可能存在争议，但最终大家都会把ULMFiT视为一个转折点。

当时即使我这样的怀疑论者，也快开始意识到大规模通用训练将成为NLP的未来。

也有人建议Jeremy Howard以后说ULMFit是第一个“通用预训练模型”。

“我发明了ChatGPT中的GP”，这句话说起来也很酷，一点也不夸张。

参考链接：

[1]https://x.com/jeremyphoward/status/1905763446840607164

[2]https://thundergolfer.com/blog/the-first-llm


来源：36kr