Inference ScalingLaw的實(shí)質(zhì)究竟是什么

原標(biāo)題：ScalingLaw終結(jié)了么?
文章來源：智猩猩GenAI
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：4784字

2024中國生成式AI大會(huì)預(yù)告

根據(jù)大會(huì)預(yù)告，智猩猩共同主辦的2024中國生成式AI大會(huì)（上海站）將于12月5-6日舉辦。此次大會(huì)將邀請(qǐng)20多位行業(yè)嘉賓參會(huì)并進(jìn)行演講，包括北大（臨港）大模型對(duì)齊中心執(zhí)行主任徐驊、騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室天衍研究中心負(fù)責(zé)人吳賢、銀河通用機(jī)器人合伙人張直政等。歡迎大家報(bào)名參與。

AI模型進(jìn)化的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)

近期《Information》報(bào)道指出，OpenAI的訓(xùn)練和模型進(jìn)化速度減緩，GPT-5的推出面臨困難。同時(shí)，AI行業(yè)內(nèi)其他公司也在推遲新模型發(fā)布，顯示出整個(gè)行業(yè)在推進(jìn)新技術(shù)時(shí)所面臨的共性挑戰(zhàn)。盡管如此，AI社區(qū)對(duì)推理的Scaling Law仍保持樂觀態(tài)度，認(rèn)為其將繼續(xù)存在并發(fā)揮作用。

Scaling Law的爭論與反思

Ilya Sutskever和Yann LeCun等業(yè)內(nèi)人士對(duì)此展開了爭論，強(qiáng)調(diào)了Scaling Law的重要性。然而，隨著模型的不斷推陳出新，過度訓(xùn)練帶來的量化難題也逐漸顯現(xiàn)。Meta在Llama 3.1模型中提出的觀點(diǎn)表明，雖然過量數(shù)據(jù)訓(xùn)練可以帶來收益，但也可能導(dǎo)致模型在精度上的下降。

未來的發(fā)展方向與建議

在當(dāng)前的技術(shù)背景下，AI模型的發(fā)展亟需從算法層面進(jìn)行突破。高階范疇視角下的Self-Prompt構(gòu)建被認(rèn)為是未來發(fā)展的關(guān)鍵方向。個(gè)人觀點(diǎn)認(rèn)為，國內(nèi)模型大廠應(yīng)將資源投入到Sparse AutoEncoder的研究中，開源數(shù)據(jù)以鼓勵(lì)更多的參與者共同探索。這將有助于推動(dòng)AI技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，避免在接近極限的道路上重復(fù)投資。

結(jié)論

綜合來看，盡管AI行業(yè)正經(jīng)歷模型發(fā)布放緩的階段，但對(duì)未來的信心依然存在。Scaling Law的研究與實(shí)踐將繼續(xù)是推動(dòng)AI進(jìn)步的重要方向。希望通過更高階的范疇構(gòu)建與算法創(chuàng)新，能夠?yàn)锳I領(lǐng)域帶來新的突破。

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作者簡介：智猩猩旗下矩陣賬號(hào)之一，聚焦大模型開啟的通用人工智能浪潮。