Galactica 先进技术架构解析：超越 GPT-3 的科学任务处理能力

Meta 团队推出的 Galactica 堪称科学领域的大语言模型新标杆。这个专为科学研究设计的模型，凭借独特的技术架构和训练策略，在多个科学任务上展现出超越 GPT-3 的强大能力。它是如何做到的？让我们深入探究。

Galactica 的核心突破在于提出了 “高质量数据 + 多轮迭代” 的训练方法。它整合了 4800 万篇科研论文、教材和知识库的内容，通过 4.25 轮深度训练，验证了这种方法优于传统的 “大规模数据 + 单轮训练” 模式。这种多轮迭代训练不仅让模型对科学知识的理解更加深入，还能有效避免过拟合，提升模型的泛化能力。

在数据处理上，Galactica 设计了独特的 Tokenization 策略。它统一处理科研领域的多模态数据，包括数学公式、化学结构、蛋白质序列等。例如，对于蛋白质序列，采用基于字符的 Tokenization；对于 DNA 序列，将每个核苷酸碱基视为一个 Token，并使用特殊符号标记起始和结束。此外，还引入了 Reference Token 和 Work Token，分别用于构建知识图谱和支持多步推理，这使得模型能够更好地处理复杂的科学问题。

Galactica 在多个科学任务上的表现令人瞩目。在 LaTeX 方程式理解任务中，其准确率达到 68.2%，比 GPT-3 的 49.0% 高出近 20 个百分点。在数学推理方面，Galactica 在 MMLU mathematics 基准上的表现显著优于 Chinchilla，在 MATH 数据集上的表现也大大优于基础 PaLM 模型。

在医学领域，Galactica 在 PubMedQA 和 MedMCQA 开发等下游任务上创下了 77.6% 和 52.9% 的性能新高。即使没有接受过通用语料库的训练，它在 BIG-bench 上的性能也优于 BLOOM 和 OPT-175B。这些数据充分证明了 Galactica 在科学任务处理上的卓越能力。

Galactica 不仅擅长文本处理，还能执行涉及化学公式和蛋白质序列的多模态任务。例如，在化学反应中，它仅根据反应物就能预测反应的产物，并以 LaTeX 格式输出结果。这种多模态处理能力为药物发现、材料科学等领域提供了强大的支持。

为了实现多模态数据的有效处理，Galactica 对不同的模态进行了专门的 Token 化处理。例如，对于 SMILES 公式，使用特殊符号包装序列并应用基于字符的 Tokenization；对于数字，将其分成单独的 Token 进行处理。这些设计使得 Galactica 能够无缝地处理多种形式的科学数据。

Galactica 在 Transformer 架构的基础上进行了多项优化。它采用 GeLU 激活函数，学习位置嵌入，并遵循 PaLM 的做法，在密集内核或层规范中不使用偏置。此外，不同大小的模型均使用 2048 长度的上下文窗口，这有助于模型更好地理解长文本内容。

在训练过程中，Galactica 还采用了重复 Token 的方法，这不仅提高了下游和上游任务的性能，还在一定程度上缓解了过拟合问题。例如，拥有 120B 参数的模型在第五个 epoch 开始时才开始过拟合，而 30B 和 120B 的模型在 epoch-wise 后表现出双下降效应，即验证损失达到平稳（或上升）后再次下降。

Galactica 的应用场景十分广泛。它可以总结学术文献、解决数学问题、生成百科文章、编写科学代码等。例如，它能够自己归纳出一篇综述论文，这对于人类学者来说是具有挑战性的任务，但 Galactica 却能很好地完成。

在地球科学领域，上海交通大学的团队将 Galactica 引入，开发了 300 亿参数的地学大语言模型 GeoGalactica。通过在地球科学领域的专业语料上进行进一步预训练和微调，GeoGalactica 展现出了更高水平的地学科学语言生成能力，能够为地球科学科学家们解读和摘要科学论文，提升研究效率。

尽管 Galactica 在科学任务处理上取得了显著成就，但它也面临一些挑战。例如，生成的文本可能存在一定的不严谨性，在基础教育等基准测试中表现不佳。此外，模型的通用性相对较弱，在非科学领域的表现可能不如通用大模型。

不过，Galactica 为专业领域大模型的发展提供了重要范式。未来，随着技术的不断进步，我们可以期待更强大的科学大模型出现。这些模型将在更多领域发挥作用，推动科学研究的发展，为人类解决更多复杂的科学问题。

Galactica 的出现标志着大语言模型在科学领域的应用进入了一个新的阶段。它的先进技术架构和卓越性能为科学研究带来了新的机遇和可能。相信在不久的将来，Galactica 及其后续模型将在科学领域发挥更加重要的作用，助力人类探索未知，推动科学进步。

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