Inference ScalingLaw的實質究竟是什么
原標題:ScalingLaw終結了么?
文章來源:智猩猩GenAI
內容字數:4784字
2024中國生成式AI大會預告
根據大會預告,智猩猩共同主辦的2024中國生成式AI大會(上海站)將于12月5-6日舉辦。此次大會將邀請20多位行業嘉賓參會并進行演講,包括北大(臨港)大模型對齊中心執行主任徐驊、騰訊優圖實驗室天衍研究中心負責人吳賢、銀河通用機器人合伙人張直政等。歡迎大家報名參與。
AI模型進化的現狀與挑戰
近期《Information》報道指出,OpenAI的訓練和模型進化速度減緩,GPT-5的推出面臨困難。同時,AI行業內其他公司也在推遲新模型發布,顯示出整個行業在推進新技術時所面臨的共性挑戰。盡管如此,AI社區對推理的Scaling Law仍保持樂觀態度,認為其將繼續存在并發揮作用。
Scaling Law的爭論與反思
Ilya Sutskever和Yann LeCun等業內人士對此展開了爭論,強調了Scaling Law的重要性。然而,隨著模型的不斷推陳出新,過度訓練帶來的量化難題也逐漸顯現。Meta在Llama 3.1模型中提出的觀點表明,雖然過量數據訓練可以帶來收益,但也可能導致模型在精度上的下降。
未來的發展方向與建議
在當前的技術背景下,AI模型的發展亟需從算法層面進行突破。高階范疇視角下的Self-Prompt構建被認為是未來發展的關鍵方向。個人觀點認為,國內模型大廠應將資源投入到Sparse AutoEncoder的研究中,開源數據以鼓勵更多的參與者共同探索。這將有助于推動AI技術的進一步發展,避免在接近極限的道路上重復投資。
結論
綜合來看,盡管AI行業正經歷模型發布放緩的階段,但對未來的信心依然存在。Scaling Law的研究與實踐將繼續是推動AI進步的重要方向。希望通過更高階的范疇構建與算法創新,能夠為AI領域帶來新的突破。
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作者簡介:智猩猩旗下矩陣賬號之一,聚焦大模型開啟的通用人工智能浪潮。