媒體爆料：發(fā)現(xiàn)新一代大模型”沒有那么大飛躍“，OpenAI已經(jīng)改變策略
來源：華爾街見聞
OpenAI下一個旗艦?zāi)Ｐ汀癘rion”，其進步幅度遠不如前兩代旗艦?zāi)Ｐ?，這直接挑戰(zhàn)了人工智能領(lǐng)域一直奉行的“縮放定律”。業(yè)界正在將精力轉(zhuǎn)向在初始訓(xùn)練之后改進模型。
隨著ChatGPT和其他人工智能產(chǎn)品的用戶數(shù)量不斷攀升，支撐這些產(chǎn)品的核心技術(shù)——大型語言模型（LLM）的進步速度卻似乎放緩了。
據(jù)科技媒體The Information報道，OpenAI開發(fā)的下一個旗艦?zāi)Ｐ汀癘rion”，目前已經(jīng)完成20%的訓(xùn)練。盡管表現(xiàn)已接近現(xiàn)有的GPT-4，但進步幅度卻遠不如前兩代旗艦?zāi)Ｐ椭g的飛躍。
該媒體還援引OpenAI 的一名員工稱，Orion在語言任務(wù)上表現(xiàn)更好，但在編碼等任務(wù)上可能不會優(yōu)于以前的模型。另一位知情人士表示，與最近發(fā)布的其他模型相比，OpenAI在其數(shù)據(jù)中心運行 Orion 的成本可能更高。
質(zhì)量進展放緩，擴展法面臨挑戰(zhàn)
在過去幾年中，LLM使用來自網(wǎng)站、書籍和其他來源的公開文本和其他數(shù)據(jù)進行預(yù)訓(xùn)練過程，這種方法雖然能在一定程度上緩解數(shù)據(jù)匱乏，但帶來的質(zhì)量提升有限。
OpenAI的員工表示，Orion部分接受了人工智能生成的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，這些數(shù)據(jù)由其他OpenAI模型生成，包括GPT-4和最近發(fā)布的推理模型。然而，這種合成數(shù)據(jù)導(dǎo)致了一個新問題，即Orion最終可能會在某些方面與那些舊模型相似。
與此類似，其他一些AI公司也面臨類似的問題。Meta創(chuàng)始人馬克·扎克伯格和Databricks公司創(chuàng)始人Ion Stoica都指出，盡管AI技術(shù)在編碼、復(fù)雜任務(wù)解決等方面繼續(xù)取得進展，但在常識判斷和通用任務(wù)能力上，性能提升已趨于緩慢。
Orion的進展放緩直接挑戰(zhàn)了人工智能領(lǐng)域一直奉行的“縮放定律”，即在數(shù)據(jù)量和計算資源不斷增加的前提下，模型性能將持續(xù)大幅度提升。
為了應(yīng)對GPT改進放緩給基于訓(xùn)練的縮放定律帶來的挑戰(zhàn)，業(yè)界似乎正在將精力轉(zhuǎn)向在初始訓(xùn)練之后改進模型，從而可能產(chǎn)生不同類型的縮放定律。由于高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)的減少以及計算成本的增加，OpenAI的研究人員不得不開始探討是否有其他改進模型性能的方法。
例如，OpenAI正在將更多代碼編寫功能嵌入其模型中，并試圖開發(fā)一種軟件，可以接管個人計算機，通過執(zhí)行點擊、 光標移動等執(zhí)行其他操作， 完成網(wǎng)絡(luò)瀏覽器活動或應(yīng)用程序的任務(wù)。
OpenAI還成立了一個專門團隊，由之前負責(zé)預(yù)訓(xùn)練的Nick Ryder領(lǐng)導(dǎo)，負責(zé)探索如何優(yōu)化有限的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和調(diào)整擴展法的應(yīng)用，以保持模型改進的穩(wěn)定性。
團隊通過訓(xùn)練模型解決大量數(shù)學(xué)和編碼問題，讓模型在后期強化過程中逐步提高對這些任務(wù)的解答能力。此外，人工評估員還會對模型在不同任務(wù)上的表現(xiàn)進行評分，以幫助模型在復(fù)雜問題上提供更準確的答案。
巨大計算成本帶來的財務(wù)負擔(dān)
然而，隨著模型復(fù)雜度的增加，訓(xùn)練和運行這些AI模型的成本也在急劇上升。例如，o1模型的推理成本是普通模型的六倍。
即便如此，扎克伯格、Sam Altman等人都曾表示，他們還沒有達到傳統(tǒng)擴展法的極限。
這也許就是為什么OpenAI等公司依然在投資數(shù)十億美元建設(shè)數(shù)據(jù)中心，希望通過增加計算能力，從預(yù)訓(xùn)練模型中獲得更多的性能提升。
但OpenAI研究員Noam Brown在TEDAI大會上警告，開發(fā)更為先進的模型可能將面臨數(shù)百億美元的高昂費用，成為財務(wù)上的巨大負擔(dān)。
“畢竟，我們真的要訓(xùn)練花費數(shù)千億美元或數(shù)萬億美元的模型嗎？在某些時候，擴展范式會崩潰?！?/p>
或許在未來，OpenAI和其他AI公司都需要繼續(xù)在訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計算資源之間尋求平衡，探索如何在不增加巨大財務(wù)負擔(dān)的前提下，進一步優(yōu)化模型性能。
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