問：

2024年大模型LLM還有哪些可研究的方向？

答：

前言

純屬brainstorm，歡迎大家一起探討。想到哪里說到哪里，有遺漏的點歡迎大家在評論區中指出。

個人認為現在LLM能做的點還很多，這個行業距離飽和還有一段距離。這里通過“輸入、模型/范式、輸出、其他”幾個方面來展開，個人覺得比較看好的方向加粗標出：

• 輸入

• 數據優化
• RAG

• 模型/范式
• LLM + Robotics-Agent-統一模態生成-Vision-Language Models-架構設計
• 輸出
• 生成內容安全問題
• 評測問題
• 其他
• NLP經典任務
• 垂類大模型
• 交叉學科

輸入

這一節就跟pre-training、instruction tuning、RLHF的經典三階段比較相關了，其實也可以叫數據，而數據的重要性自然不用多說。

數據優化

目前的工作基本都是“大規模語料 + 人工高質量數據集” 的方式進行暴力求解，在輸入上通過設計進行優化還是有一定可行之處的。

其實CV這邊還是有很多類似做法可以參考的，尤其是做diffusion models的，同樣也是做生成，有很多方面有一定共通之處。比方說最經典的Stable Diffusion，從最早的v1.4到v2.0，再到v2.1，也是通過在256×256、512×512、768×768分辨率上遞進式的fine-tune完成的。

遷移到LLM這一塊，對于pre-training的時候語料的處理，可以做ranking，包括fine-tune的時候做continual learning、active learning等等，理論上可做的事以及相應的效果應該也是相近的。

關于data augmentation方面，之前看過一篇在LLM訓練過程中往intermediate feature加高斯噪聲的工作，證明了能夠帶來性能提升。結論其實是比較有趣的，往intermediate feature加入噪聲的做法可以理解為一種latent space上的data augmentation但如此簡單的做法恰好證明了其有效性，說明在數據增強這一塊可做的設計還有很多。感興趣的朋友可以移步原文：《NoisyTune: A Little Noise Can Help You Finetune Pretrained Language Models Bette》，https://zhuanlan.zhihu.com/p/523865674。

相關回答可以參考：大模型微調技巧-在Embedding上加入噪音提高指令微調效果，https://zhuanlan.zhihu.com/p/662024086

RAG

RAG這一塊屬于是去年比較火的一個點了，尤其是針對大模型“幻覺”的這個痛點，個人認為還可以做，但屬于比較卷的方向，今年的研究應該會有數量上的驟增。可以看下RAG的近幾年的文章情況：

可以看到，2023年RAG的工作已經出現了明顯的大幅增加，而大多數還是集中在做推理，也就是說，預訓練和微調還有研究空間。可以參考下圖匯總目前RAG的研究范式展開：

另一方面可以考慮的是模態信息上的拓展。目前看來做Vision-Language Models（VLM）已經是一個必然趨勢了，而RAG方法主要用于檢索文本證據，檢索其他模態信息來增強生成還是有研究空間的。

模型/范式

“模型/范式”這一方面是個人比較看好的方向。 目前AI巨頭的動作也集中于這一塊，預計2024年這一塊可研究的方向比較多，當然估計也會快速地卷起來。

LLM + Robotics

前段時間OpenAI發布了Figure 01，雖然說熱度可能沒有Sora那么高，不過說明LLM在做planning這件事上已經有了初步的成果，想必這件事情的公布勢必會帶動很多的相關研究。具體的分析可以參考我的往期回答：如何看待與Open AI合作的最新機器人成果Figure 01? https://www.zhihu.com/question/648483312/answer/3432436569

Agent

Figure 01的意義其實不僅限于robotics，其實也證明了agent的想法確實可行，agent勢必會成為今年的一大熱點。其實早在去年，各大廠商都紛紛開始入場agent了.

學術界也不例外，這里舉一些比較經典的例子：比方說早期的HuggingGPT，出自《HuggingGPT: Solving AI Tasks with ChatGPT and its Friends in Hugging Face》，https://arxiv.org/pdf/2303.17580.pdf。

ToolFormer，出自《Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools》，https://arxiv.org/pdf/2302.04761.pdf。

尤其是去年Stanford的西部小鎮，出自《Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior》，https://arxiv.org/pdf/2304.03442.pdf,給人的印象非常深刻：

統一模態生成信息

這一點其實是長久以來CV和NLP研究者關注的問題， 也就是多模態大一統的問題。而在生成這個角度上其實已經有一些統一范式了，無論是Diffusion-Based還是LLM-Based。而LLM-Based的解決方案中，真正的難點在于如何通過token這個概念表征其他模態的數據。

目前統一文本、圖像模態的工作已經有很多，解決方案也很自然，采用VQ-VAE系列的壓縮模型將圖像表征為image token，LLM只需要學會怎么預測image token即可。而下一步的生成面向的必然是視頻和3D。如果能解決好video和3D的token representation問題，那么統一模態生成就能進一步拓展，這其中還是有較大難度的，非常值得深挖。另外結合我個人非常有感觸的一張圖，也同樣能說明這個問題：

Vision-Language Models

對于VLM來說，圖像相關的工作已經日趨飽和了，類似MiniGPT-4、LLaVA、mPlug-owl、CogVLM的經典工作已經有不少了，大多采用“Visual Encoder + LLM”的橋接形式，例如最經典的MiniGPT-4：

而前面說到，視頻和3D必定是下一波熱點的研究方向。將LLM與更多的模態信息“橋接”，肯定是可以做的，不過這樣的idea也很容易想到，個人認為VLM應該會非常卷。加上還要面對OpenAI這個大魔王，應該會有一定的研究壓力。

另外一個比較值得研究的問題是：跨模態信息對齊之后能做什么？其實去年一些工作已經證明，LLM除了常見的Visual QA、captioning這些任務，也能一定程度完成vision-oriented的任務，例如有些研究會用VLM在object detection上做驗證，以此體現VLM的visual understanding能力，這其實說明LLM的應用并不局限于text-oriented的下游任務。

架構設計

架構設計方面，其實近段時間的一些工作動向也證明了目前LLM在架構設計上還有較大創新空間。比方說去年比較驚艷的Mistral-7b，包括前不久馬斯克宣布開源的Grok-1等等，基本都采用MoE的架構在做，個人覺得這其實是一個比較好的開始。LLM的模型架構自2022年以來就雷打不動，絕大部分研究都在沿用前人的默認設定，而對于這些默認設定上存在的問題，絕對是有研究可做的。

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其實反觀diffusion models的發展也類似，從2020年DDPM推出以來，4年時間絕大部分的研究都在沿用U-Net的默認架構，今年的Sora，包括Stable Diffusion 3中首次不約而同用到了Diffusion Transformer，證明了模型架構上確實是有值得創新之處。類比到LLM上也同理。

關于Diffusion Transformer相關的講解，可以參考我的往期文章：Diffusion Transformer Family：關于Sora和Stable Diffusion 3你需要知道的一切，??https://zhuanlan.zhihu.com/p/684448966。??

另一方面，Scaling Law肯定是一個值得研究的方向。 類似的還有關于LLM的可解釋性，目前LLM大部分研究都是靠數據和算力的堆積來暴力求解，如果能夠摸索出一定的理論依據，對于工業界或者是學術界來說都會是非常難得的研究。類似的方向還有LLM幻覺問題上的相關研究。

輸出

生成內容安全問題

生成內容的安全問題其實也在逐漸受到近期研究的關注了，比方說LLaMa 2中就有特別關注這個問題。其實生成內容的安全問題涉及很多其他的應用，比方說垂類應用。無論是金融、法律、醫療，這些特定領域在內容安全性上都會比general domain的要求要更高。能給出安全性問題的一定解決方案，對于整個社區來說肯定是有貢獻的。

具體解決安全問題其實跟前面提到的幾個點有一定交叉，例如從數據層面上做優化、微調階段做優化、RAG，等等，這里就不再展開了。

評測問題

個人認為evaluation其實是LLM研究中最值得研究的一個點，但是同時也是很難的一點。無論是現在的打榜、human evaluation、GPT打分，其實都很難全面去評價LLM，導致LLM在實際應用過程中并沒有指標體現出來的那樣好用。

而如果能有一個自動化的評測指標，最好能夠結合LLM的理論基礎進行設計，我覺得是目前社區比較需要的一個方向。 當然，前面也說到，LLM的可解釋性也是一個待解決的問題，相關指標的設計也同樣具有挑戰。

其他

NLP經典任務

這可能是一個比較小眾的點。其實也是個人一直在思考的一個問題，LLM時代下究竟怎么樣做NLP的經典任務？ 比方說parsing、句法相關的任務，LLM的設計跟這些任務之間肯定是存在一些gap的，而怎樣將language models在大規模數據上獲得的能力遷移在這些經典任務上，其實相關的工作仍比較少。

垂類大模型

無論是工業界還是學術界，垂類大模型一直以來都是研究熱點之一。垂類大模型中與前面說到的數據優化、內容安全、評測問題都高度耦合。對于不同的垂直領域，垂類大模型面臨的最大問題還是domain gap。具體來說就包括很多方面了，例如特定領域數據上的問題，通常具有領域特性，但數據量有限；內容安全上，比方說金融、法律、醫療大模型，對安全性的需求都比通用大模型要高；評測問題，就拿醫療大模型舉例，還需要跟專業的醫療知識結合才能有效評測，等等；技術上還涉及LLM fine-tuning、domain adaptation，等等，甚至一些領域對于context length、memory、continual learning、active learning等技術有特定需求。可做的點還是比較豐富的。

交叉學科

這點其實也是比較有“學術味道”的一類研究，文章工作本身更傾向于分析類而并非實驗。通常將LLM與其他學科交叉進行分析，例如語言學、政治學、社會學、心理學，等等。這類分析文章實驗代價通常相對較小，更側重統計、可視化、消融實驗等分析性質的實驗，但同時也需要掌握相關學科的專業知識，有一定的門檻。

比較有代表性的工作在ACL 2023的best paper就有，例如《Do Androids Laugh at Electric Sheep? Humor “Understanding” Benchmarks from The New Yorker Caption Contest》，https://aclanthology.org/2023.acl-long.41.pdf.研究LLM是否能理解幽默：

ACL 2023 best paper的另一篇則是對LLM的政治偏見進行研究，出自《From Pretraining Data to Language Models to Downstream Tasks: Tracking the Trails of Political Biases Leading to Unfair NLP Models》，https://aclanthology.org/2023.acl-long.656.pdf，雖然小眾但是還挺有意思的：

值得一提的是，ACL 2023 best paper剩下一篇文章是對Stable Diffusion Cross-Attenion機制的研究。 包括Stanford西部小鎮 《Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior》，https://arxiv.org/pdf/2304.03442.pdf,中也有關于AI agents交互與社會傳播學的研究，例如下圖中就是關于特定任務的一個case study：

本文轉自 AI生成未來 ，作者：叫我Alonzo就好了

原文鏈接:???https://mp.weixin.qq.com/s/LJ4bcsrhUWBFvXSi-LcoQw?????