以畫畫水平高超而風(fēng)靡全球的 DALL-E 2，語文水平被質(zhì)疑了。
比如 bat 這個(gè)多義詞，就把它給考住了。
a bat is flying over a baseball stadium（一只蝙蝠 / 球棍從棒球場(chǎng)上飛過）。
結(jié)果它畫出來的圖，蝙蝠和球拍都在天上飛。
而且這不是偶然的失誤，如果輸入“a person is hearing a bat”，畫出來的還是蝙蝠和球棒都存在。
換成另一種情況，輸入 a fish and a gold ingot（一條魚和一個(gè)金錠）。
好嘛，直接把兩種東西都鑄金了，變成真金?魚。
可不能低估了這些失誤，因?yàn)樗鼈円馕吨?DALL-E 2 在根據(jù)文本生成圖像的過程中，對(duì)語言中符號(hào)到實(shí)體的基本映射關(guān)系。
即一個(gè)詞對(duì)應(yīng)一個(gè)實(shí)體。
以 bat 舉例，畫出蝙蝠或者球棍，都算 DALL-E 2 理解正確，但是如果兩個(gè)都給，那就有問題了。
這就好比本身是單選題，填 A 或 B 都對(duì)，可是把兩個(gè)都寫上就違反了規(guī)則。
更何況有時(shí)候它還把不同物體的修飾詞弄錯(cuò)，“上一道題的解法用在下一道上”。
發(fā)現(xiàn)這一問題的，是來自巴伊蘭大學(xué)、艾倫人工研究智能所的學(xué)者們，并且專門寫了篇論文分析。
有趣的是，研究人員約阿夫?高柏（Yoav Goldberg）還提到，這種情況在 mini DALL-E 和 Stable Diffusion 中并不常見。
我猜這可能是因?yàn)樗^的逆規(guī)?，F(xiàn)象（inverse scaling）。
簡單理解就是“模型越大性能越差”。
論文具體說了啥？
幾位學(xué)者在發(fā)現(xiàn)問題后，又反復(fù)進(jìn)行了多次試驗(yàn)，并把問題主要?jiǎng)澐譃槿N情況：
第一、一個(gè)單詞被解釋為兩個(gè)不同的事物
第二、一個(gè)單詞被解釋為兩個(gè)不同事物的修飾詞
第三、一個(gè)單詞在被解釋為一個(gè)事物的同時(shí)，又被理解成另一種事物的修飾詞
前兩種情況開頭已經(jīng)提過。
第三種情況舉例來說，輸入“一匹斑馬和一條街道”，輸出的結(jié)果中一直都有斑馬線。
在這里，DALL-E 2 把斑馬同時(shí)解釋了兩次。
在針對(duì)這些情況都重復(fù)試驗(yàn)后，作者計(jì)算出 DALL-E 2 在三種情況下，出現(xiàn)失誤的概率都超過 80%。
其中第二種情況的失誤率最高，達(dá)到 97.2%。
第三種情況下，如果給另一個(gè)名詞前加上新的修飾詞，可以避免失誤發(fā)生。
即輸入一匹斑馬和一條碎石路，路面上就沒有斑馬線出現(xiàn)了。
而在用 DALL-E mini 和 Stable Diffusion 時(shí)，這些重復(fù)解釋的情況并不常見。
作者解釋，未來可以考慮研究模型的文本編解碼器來追溯這些問題，并且可以研究這些問題和模型大小、框架是否有關(guān)系。
作者之一 Yoav Goldberg 是巴伊蘭大學(xué)的杰出教授，也是艾倫人工智能研究院以色列分院的研究主任。
之前，他在紐約的谷歌研究中心做博士后。研究興趣方向?yàn)?NLP 和機(jī)器學(xué)習(xí)，尤其對(duì)語法解析感興趣。
還曾發(fā)現(xiàn) DALL-E 2 自創(chuàng)語言
不過就在幾個(gè)月之前，一位計(jì)算機(jī)專業(yè)的博士小哥發(fā)現(xiàn)，給 DALL-E 2 喂一些奇怪的語言，它也能生成同一類的圖像。
而這些詞，正是來自 DALL-E 2 生成圖像中的。
比如輸入“兩個(gè)農(nóng)民談?wù)撌卟?，帶字幕（Two farmers talking about vegetables, with subtitles）”后，DALL-E 2 給出的圖像中，出現(xiàn)了一些“亂碼”的詞匯。
而如果再把圖像中的新詞 Vicootes”當(dāng)作描述丟給模型，沒想到，出來這樣一堆圖像：
有蘿卜、有南瓜、有小柿子…… 難道“Vicootes”就代表蔬菜？
如果再把上圖氣泡中一串“Apoploe vesrreaitais”扔給 DALL-E 2，一堆鳥圖出現(xiàn)了：
“難道說，這個(gè)單詞代表‘鳥’，所以農(nóng)民們似乎在談?wù)撚绊懰麄兪卟说镍B類？”
當(dāng)時(shí)，這位博士小哥把自己的發(fā)現(xiàn)發(fā)布在網(wǎng)絡(luò)上后，立刻引起熱議。
有人試圖分析 DALL-E 2 是如何加密語言的，還有人覺得這只是噪聲。
不過總的來說，在語言理解方面，DALL-E 2 總能搞出點(diǎn)讓人意想不到的事。
你覺得這背后原因到底是什么呢？
論文地址：
https://arxiv.org/pdf/2210.10606.pdf
參考鏈接：
https://twitter.com/yoavgo/status/1583088957226881025
本文來自微信公眾號(hào)：量子位 （ID：QbitAI），作者：明敏
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