據(jù)悉，谷歌最新推出AI框架“社交學(xué)習(xí)”，它允許AI語言模型以自然語言相互學(xué)習(xí)，基于無需直接交換敏感信息，使得訓(xùn)練出的模型具備更高的隱私保護(hù)性能。

據(jù)了解，在此款“社交學(xué)習(xí)”框架中，“學(xué)生模型”可向多位已處理指定任務(wù)的“教師模型”請教各類應(yīng)對方案，研究團(tuán)隊主要通過開展“垃圾短信檢測”、“解決小學(xué)數(shù)學(xué)題”及“根據(jù)文本回答問題”等多項試驗，以衡量此框架的運作效果。

科研人員指出，部分AI模型僅需經(jīng)過短時“社交學(xué)習(xí)”框架訓(xùn)練，即可迅速提升任務(wù)完成能力。在“垃圾短信檢測任務(wù)”中，教師模型從用戶標(biāo)注的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，之后再傳授給學(xué)生模型識別垃圾信息。

值得關(guān)注的是，教師模型可以依據(jù)實際數(shù)據(jù)集合成新實例與學(xué)生模型分享，這種合成數(shù)據(jù)可在保持同等教學(xué)效果的基礎(chǔ)上，顯著降低原數(shù)據(jù)隱私泄露風(fēng)險。

此外，研究團(tuán)隊亦將生成指令技術(shù)用于“社交學(xué)習(xí)”，使教師模型能夠針對特定任務(wù)制定一套指令，學(xué)生模型則據(jù)此學(xué)習(xí)執(zhí)行任務(wù)的技巧，頗有幾分“人類遵從他人口授指引，在行動過程中學(xué)以致用”之感。

實驗結(jié)果表明，此類來自教師模型的指令能夠有效提升學(xué)生模型的工作效能，相較于零樣本學(xué)習(xí)，研究者們認(rèn)為，AI模型在遵循指令方面展現(xiàn)出優(yōu)異的能力。