“狂飙”两年,大语言模型已至拐点?
学习科技周边要努力,但是不要急!今天的这篇文章《“狂飙”两年,大语言模型已至拐点?》将会介绍到等等知识点,如果你想深入学习科技周边,可以关注我!我会持续更新相关文章的,希望对大家都能有所帮助!
ChatGPT问世两年来,生成式AI的蓬勃发展让许多人相信,随着算力的提升和海量数据的涌入,通用AI指日可待。然而,一些专家对此表达了担忧。谷歌CEO皮查伊预测2025年AI发展将放缓,大型语言模型的研发似乎已达拐点。
AI模型的规模膨胀
ChatGPT的成功点燃了科技公司对大型语言模型的研发热情。谷歌、亚马逊、Meta以及微软等巨头投入巨资,纷纷推出各自的生成式AI应用,这些模型能够生成高质量的文本、图像、视频,并具备语音对话功能。 OpenAI等公司也因此名利双收,其估值更是高达1570亿美元。 纽约大学神经科学教授加里·马库斯指出,这种高估值很大程度上源于一种信念:只要持续增加数据和算力,AI模型就能无限强大,最终实现与人类智能匹敌的“通用AI”。
智能提升速度放缓
然而,这种乐观预期是否现实?马库斯认为这只是美好的幻想。CNBC报道指出,谷歌、Anthropic和OpenAI等公司在大型语言模型研发方面似乎已遭遇瓶颈。 OpenAI股东安德烈森-霍罗威茨公司联合创始人本·霍罗威茨也承认,尽管算力持续提升,但AI模型的智能水平并未显著提高。OpenAI联合创始人伊尔亚·苏茨克维也表示,利用大量未标记数据训练AI模型的阶段已趋于稳定。 专家指出,可用于训练的数据已近乎枯竭。 Spellbook公司CEO斯科特·史蒂文森认为,单纯依靠文本数据扩展AI模型注定会遇到瓶颈,问题不在于知识量,而在于机器理解句子或图像含义的能力。 “抱抱脸”研究员莎拉·卢乔尼也强调,“以大为美”的路线最终会触及极限。
迫切需要变革
OpenAI负责人萨姆·奥尔特曼承认GPT-4的后续模型进展不如预期,并延迟了其发布。 作为转型尝试,OpenAI推出了专注于复杂问题解答(特别是数学问题)的o1模型,旨在提升推理能力而非单纯增加数据量。史蒂文森认为,这预示着AI模型研发领域将迎来一场“深刻变革”。 OpenAI、“深度思维”等公司正在探索“高效扩展”技术,目标是让大型语言模型模拟人类思维方式,而非依赖“蛮力”。 史蒂文森将AI技术发展比作火的出现,认为业界应该创造出类似蒸汽机那样的变革性技术,而非仅仅依赖增加数据和算力。 斯坦福大学教授沃尔特·德·布劳沃则将当前的先进大型语言模型比作高中生,认为它们容易出错,但具有跳跃思维能力的机器即将到来。
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