谷歌推出创新社会学习框架，引领AI模型间相互教学新潮流
谷歌公开了一种名为“社会学习”的AI框架，它允许AI语言模型通过自然语言互相学习。
这种学习方式不需要直接交换敏感关键信息，因此可以训练出更具隐私保护性的AI模型。在这个框架中，“学生模型”会向多个已知特定任务解法的“教师模型”学习问题的解决方案。研究人员设计了多项测试，如“垃圾短信检测”、“解决小学数学问题”和“根据特定文字回答问题”，来评估框架的成效。部分AI模型经过短暂的“社会学习”框架训练后，能够获得良好的任务解决能力。例如，在“垃圾短信检测任务”中，教师模型首先从用户标记的数据中学习，然后教会学生模型区分垃圾和非垃圾信息。教师模型可以合成新的范例与学生模型共享，这些合成数据集与原始数据完全不同，降低了隐私内容泄露的风险。此外，教师模型还可以生成一系列指令，学生模型依据这些指令学习执行任务的方式，类似于人类遵循口头指令学习做事。实验证明，教师模型生成的指令能够提高学生模型执行任务的效率。与零样本学习相比，这显示出AI模型在遵循指令方面的强能力。
这种基于“社会学习”框架的方法显示出了更高的效率和更强的学习能力。谷歌的这一创新不仅为AI模型之间的互学提供了新的可能性，也为隐私保护树立了新的标杆。随着技术的不断进步，未来AI在更多领域的应用将更加广泛，同时也更加安全可靠。
