大佬喊話，AI寒冬已來？
OpenAI原聯(lián)合創(chuàng)始人-Ilya Sutskever言明AI已遇瓶頸。
OpenAI的原聯(lián)合創(chuàng)始人-Ilya Sutskever指出，使用大量未標(biāo)記數(shù)據(jù)來理解語言模式和結(jié)構(gòu)的訓(xùn)練階段已經(jīng)接近尾聲。
他提到，擴(kuò)展訓(xùn)練的結(jié)果已經(jīng)趨于平穩(wěn)，意味著通過增加數(shù)據(jù)和算力來提升AI模型性能的方法（即Scaling Law）已經(jīng)遇到瓶頸。
像ChatGPT這樣的大型語言模型（LLMs）當(dāng)前擴(kuò)展策略已達(dá)到極限
根據(jù)Ilya Sutskever的說法，簡(jiǎn)單地通過增加更多數(shù)據(jù)和計(jì)算資源來擴(kuò)大規(guī)模已不足以實(shí)現(xiàn)有意義的進(jìn)步。
Ilya表示，雖然增加計(jì)算能力仍然是提升AI性能的一個(gè)方式，但已經(jīng)無法像以前那樣通過不斷堆砌算力和數(shù)據(jù)量來實(shí)現(xiàn)模型的大幅提升。
大模型企業(yè)需要采用更智能的訓(xùn)練技術(shù)，更加重視模型訓(xùn)練的方式和內(nèi)容，而不僅僅是關(guān)注規(guī)模大小。
這種方法的轉(zhuǎn)變代表了人工智能發(fā)展的關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)，超越了“越大越好”的理念。
預(yù)訓(xùn)練階段，大模型被輸入大量未分類數(shù)據(jù)以識(shí)別模式和結(jié)構(gòu)的過程，一直是開發(fā)強(qiáng)大LLMs的基石。
這個(gè)階段，模型通過消化各種文本——從書籍、文章到網(wǎng)站和社交媒體帖子——來學(xué)習(xí)語言表示，使其能夠識(shí)別語法、語法和含義。
從過往發(fā)展上看，這種方法效果很好，通過簡(jiǎn)單地增加數(shù)據(jù)量，LLMs提高性能。
然而，Ilya Sutskever認(rèn)為這種方法現(xiàn)在已經(jīng)趨于平穩(wěn)。增加更多數(shù)據(jù)所帶來的性能提升正在減少，更重要的是，人們?cè)絹碓揭庾R(shí)到模型的有效性不僅取決于它處理的數(shù)據(jù)量，還取決于它接觸到的數(shù)據(jù)的質(zhì)量和結(jié)構(gòu)。
意味著大模型企業(yè)必須重新思考他們的策略，以在LLMs的發(fā)展上取得進(jìn)一步的進(jìn)展，換句話說，大模型進(jìn)一步發(fā)展的大山跨不過去，也許就是一道“生死分割線”。
向“更智能”訓(xùn)練的轉(zhuǎn)變，應(yīng)該更關(guān)注模型的細(xì)膩度
Ilya Sutskever提及研究人員現(xiàn)在需要考慮更先進(jìn)的方法來完善學(xué)習(xí)過程，而不僅僅是增加數(shù)據(jù)集的大小。
包括改進(jìn)訓(xùn)練期間使用的算法，優(yōu)化數(shù)據(jù)管理，并引入更先進(jìn)的技術(shù)，如強(qiáng)化學(xué)習(xí)或多模態(tài)訓(xùn)練，其中模型不僅接觸到文本，還接觸到圖像、視頻或其他形式的數(shù)據(jù)。
Ilya Sutskever關(guān)于未來的LLMs將需要“稍微思考更長(zhǎng)時(shí)間”的評(píng)論強(qiáng)調(diào)了進(jìn)步的另一個(gè)關(guān)鍵方面。
大模型需要在更長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)進(jìn)行更復(fù)雜推理的能力，對(duì)于需要深度理解、多步驟推理或長(zhǎng)期記憶的任務(wù)越來越必要。
隨著復(fù)雜性增長(zhǎng)，大模型必須能夠在更長(zhǎng)的對(duì)話中保持上下文，執(zhí)行更復(fù)雜的任務(wù)，并響應(yīng)數(shù)據(jù)中更微妙的線索。
例如，像ChatGPT當(dāng)前的LLMs可以在單次對(duì)話中生成令人印象深刻的連貫且與上下文相關(guān)的回應(yīng)。
但是很明顯，在長(zhǎng)期交流中的上下文或處理復(fù)雜邏輯推理任務(wù)的時(shí)候，還存在很多困難。
為了克服這一限制，未來的模型將需要實(shí)現(xiàn)更好的記憶機(jī)制和更復(fù)雜的處理能力，以便“思考”更長(zhǎng)時(shí)間。
隨著計(jì)算能力的持續(xù)增長(zhǎng)， 走在前列的大模型企業(yè)關(guān)注的重點(diǎn) 逐漸從簡(jiǎn)單地?cái)U(kuò)展模型轉(zhuǎn)向更高效和更具上下文智能發(fā)展。涉及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法以及人工智能系統(tǒng)處理和保留信息的方式的技術(shù)進(jìn)步的結(jié)合。
未來有了更智能、思考更長(zhǎng)時(shí)間的模型，人工智能可以變得更適應(yīng)性，允許與用戶進(jìn)行更個(gè)性化、更準(zhǔn)確、更有洞察力的互動(dòng)。
當(dāng)然如果技術(shù)有進(jìn)一步落地，人工智能應(yīng)用也將會(huì)實(shí)現(xiàn)在從醫(yī)療保健到金融到客戶服務(wù)等多個(gè)行業(yè)的突破。
總之，Ilya Sutskever強(qiáng)調(diào)了人工智能研究中一個(gè)關(guān)鍵時(shí)刻：隨著LLMs的預(yù)訓(xùn)練階段達(dá)到其極限，未來的進(jìn)展取決于開發(fā)更智能的訓(xùn)練技術(shù)和提高模型在更長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)保持上下文的能力。
在當(dāng)下，對(duì)于大模型企業(yè)來說，正確選擇擴(kuò)展的方向比以往任何時(shí)候都更為重要。
大模型企業(yè)必須重新思考處理模型擴(kuò)展的方法，少關(guān)注簡(jiǎn)單地增加更多數(shù)據(jù)和計(jì)算資源，更多地關(guān)注完善訓(xùn)練過程和開發(fā)能夠更深入、更連貫地推理的模型。
llya驚起千層浪，他的SSI什么來頭？
SSI（Safe Superintelligence）由Ilya Sutskever、Daniel Levy和Daniel Gross三人創(chuàng)立，旨在開發(fā)遠(yuǎn)超人類能力的安全人工智能系統(tǒng)。Ilya Sutskever曾強(qiáng)調(diào)，他們的首要產(chǎn)品將是關(guān)于超級(jí)智能的安全。
SSI在沒有發(fā)布任何產(chǎn)品的情況下，三個(gè)多月就已經(jīng)籌集了10億美元現(xiàn)金，公司估值達(dá)到50億美元。
Ilya Sutskever 是 OpenAI 的聯(lián)合創(chuàng)始人之一，在2024年5月離開。他是人工智能領(lǐng)域最具影響力的技術(shù)專家之一，曾師從被稱為“人工智能教父”的 Geoffrey Hinton，也是擴(kuò)展假設(shè)的早期倡導(dǎo)者。
Daniel Gross曾擔(dān)任蘋果公司AI技術(shù)負(fù)責(zé)人，也曾是前Y Combinator合伙人，而 Daniel Levy則是 OpenAI 的前員工。
SSI以常規(guī)的營(yíng)利性結(jié)構(gòu)運(yùn)營(yíng)，現(xiàn)在約10名員工，分布在加利福尼亞州的帕洛阿托以及以色列特拉維。
SSI的投資者包括頂級(jí)風(fēng)險(xiǎn)投資公司 Andreessen Horowitz、Sequoia Capital、DST Global 和 SV Angel，以及由 Nat Friedman 和 SSI 首席執(zhí)行官 Daniel Gross 運(yùn)營(yíng)的投資合伙企業(yè) NFDG。
SSI是否能掀起大模型界的“研究山峰”
當(dāng)然在這次眾人關(guān)注的對(duì)話中，Ilya也提到，SSI已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了一個(gè)新的研究領(lǐng)域，有可能改變我們對(duì)人工智能的理解。
他將這一研究領(lǐng)域比作一座山，表示一旦攻克這座山，AI的“范式”將發(fā)生根本性的改變。 讓大家對(duì)SSI未來的技術(shù)突破賦予期待，他們有可能帶來一場(chǎng)AI領(lǐng)域的“革命”。
然而，具體的研究方向和細(xì)節(jié)仍未公開。
另一方面，也基于Ilya過往的工作經(jīng)歷，他多次表明他和SSI的目標(biāo)不僅僅是推動(dòng)AI技術(shù)的邊界，更重要的是通過確保超級(jí)智能的安全，避免可能帶來的倫理和社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)。 盡管Scaling Law可能已遇到瓶頸，但SSI的探索表明，AI領(lǐng)域的進(jìn)展依然充滿潛力，且正在朝著更加復(fù)雜和安全的方向發(fā)展。
從目前來看，AI的進(jìn)步不再是單純的技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)，更多的是如何平衡技術(shù)發(fā)展、安全、商業(yè)化之間的關(guān)系，無疑是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的長(zhǎng)期課題。
隨著新方法和新領(lǐng)域的突破，未來的人工智能可能會(huì)以一種全新的方式與我們相遇。
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