11月12日消息，像OpenAI這樣的人工智能公司正致力于開發(fā)新型訓練技術(shù)，以便克服在構(gòu)建更大規(guī)模語言模型時遇到的意外延遲和挑戰(zhàn)。這些技術(shù)旨在使算法以更類似于人類的方式“思考”。
多位人工智能領(lǐng)域的科學家、研究人員和投資者認為，OpenAI最新發(fā)布的o1模型，其背后的技術(shù)可能會重塑人工智能領(lǐng)域的競爭格局，并影響人工智能公司對資源（如能源和芯片類型）的持續(xù)需求。
OpenAI對此未予置評。自聊天機器人ChatGPT發(fā)布以來，眾多科技公司從人工智能熱潮中受益，估值大幅上升。這些公司公開宣稱，通過增加數(shù)據(jù)和計算能力來“擴大”模型規(guī)模，可以持續(xù)改進人工智能技術(shù)。
然而，一些頂尖科學家現(xiàn)在公開指出，模型“越大越好”的理念存在局限性。OpenAI前首席科學家、Safe Superintelligence（SSI）創(chuàng)始人伊利亞·蘇茨克維（Ilya Sutskever）表示，擴大預訓練方式已進入瓶頸期。預訓練是指訓練人工智能模型的階段，模型使用大量未標記的數(shù)據(jù)來理解語言模式和結(jié)構(gòu)。
蘇茨克維曾倡導通過增加數(shù)據(jù)和計算能力來推動生成式人工智能的進步，并因此創(chuàng)造了ChatGPT。今年早些時候，蘇茨克維離開OpenAI，并成立了SSI。他指出：“2010年代是模型規(guī)模擴張的時代，而現(xiàn)在我們又回到了奇跡和發(fā)現(xiàn)的時代。每個人都在尋找下一個突破點，現(xiàn)在選擇正確的擴展方式比以往任何時候都更為重要。”
蘇茨克維未透露SSI團隊在探索的新方法的具體細節(jié)，僅表示團隊正在研究擴大預訓練規(guī)模的替代途徑。
據(jù)三位知情人士透露，主要人工智能實驗室的研究人員在試圖發(fā)布超越OpenAI GPT-4模型性能的大語言模型時，遇到了延遲和一些不盡如人意的結(jié)果，而GPT-4模型至今已推出近兩年。
這些大模型的“訓練運行”不僅成本高昂，可能達到數(shù)千萬美元，而且需要同時運行數(shù)百個芯片，系統(tǒng)復雜，硬件故障風險也較高。此外，研究人員通常要等上數(shù)月才能評估模型的最終性能，這增加了開發(fā)過程中的不確定性。
更為棘手的是，大語言模型對數(shù)據(jù)的需求量極大，當前人工智能模型已幾乎耗盡全球所有易獲取的數(shù)據(jù)資源。同時，電力短缺也成為限制訓練運行的另一大難題，因為這一過程需要巨大的能源支持。
為應對這些挑戰(zhàn)，研究人員正積極探索“測試時間計算”技術(shù)，該技術(shù)在模型的“推理”階段增強其性能。例如，模型能夠?qū)崟r生成并評估多種可能性，最終選擇最佳路徑，而非立即給出答案。
這種方法允許模型將更多的處理能力用于具有挑戰(zhàn)性的任務，如數(shù)學或編碼問題，或是需要類似人類推理和決策的復雜操作。
OpenAI研究員諾姆·布朗（Noam Brown）上個月在舊金山舉行的TED人工智能大會上表示：“事實證明，讓機器人在撲克牌游戲中思考20秒，與將模型擴大訓練10萬倍的效果相當。”
OpenAI在其新發(fā)布的o1模型中采用了“測試時間計算”技術(shù)，該模型原名Q*和“草莓”，能以多步驟方式“思考”問題，類似于人類的推理方式。同時，o1模型還結(jié)合了博士和行業(yè)專家的數(shù)據(jù)與反饋。其核心是在GPT-4等“基礎(chǔ)”模型之上進行了額外的訓練。OpenAI表示，計劃將此技術(shù)應用于更多、更大的基礎(chǔ)模型。
與此同時，據(jù)五名知情人士透露，Anthropic、xAI及谷歌DeepMind等其他頂尖人工智能實驗室的研究人員也在積極研發(fā)各自的“測試時間計算”技術(shù)。
OpenAI首席產(chǎn)品官凱文·威爾（Kevin Weil）在10月的一次科技會議上表示：“當前有很多成果觸手可及，我們可以迅速采納，進一步提升模型性能。當競爭對手追趕時，我們將力求保持領(lǐng)先三步?！?/p>
谷歌和xAI未回應置評請求，Anthropic也暫未發(fā)表評論。
這一趨勢或?qū)⒅厮苋斯ぶ悄苡布母偁幐窬?。迄今為止，對英偉達人工智能芯片的需求一直占據(jù)市場主導地位。知名風險投資機構(gòu)如紅杉資本和安德森·霍洛維茨（Andreessen Horowitz）等已敏銳捕捉到這一轉(zhuǎn)變，并正在評估其高額投資的影響。這些機構(gòu)已向OpenAI、xAI等多家人工智能實驗室的人工智能模型開發(fā)投入巨資。
紅杉資本合伙人索尼婭·黃（Sonya Huang）表示：“這一轉(zhuǎn)變將引領(lǐng)我們從大規(guī)模預訓練集群邁向基于云的分布式推理服務器——推理云?！?/p>
英偉達最先進的人工智能芯片需求激增，推動該公司市值在10月份超越蘋果，成為全球市值最高的公司。然而，與英偉達在訓練芯片市場的主導地位不同，這家芯片巨頭在推理市場可能會面臨更多競爭。
針對其產(chǎn)品需求可能受到的影響，英偉達回應稱，在最近的演示中已強調(diào)o1模型背后技術(shù)的重要性。英偉達首席執(zhí)行官黃仁勛指出，使用其芯片進行推理的需求正在不斷上升。
他在印度的一次會議上表示：“我們現(xiàn)已發(fā)現(xiàn)第二個縮放定律，即推理時的縮放定律……所有這些因素共同推動了Blackwell（該公司最新的人工智能芯片）需求的激增?！保ㄐ⌒。?/p>
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