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。