對話谷歌科學家:智能體是大模型落地重點,AI的未來是大小模型協(xié)作
AI開發(fā)范式的關鍵不是數(shù)據(jù)而是模型。
原標題:對話谷歌科學家:智能體是大模型落地重點,AI的未來是大小模型協(xié)作
文章來源:Founder Park
內容字數(shù):13740字
強化學習與大模型AI:一個全新階段
本文總結了Google DeepMind資深研究科學家Nenad Tomasev和谷歌旗下Kaggle CEO D. Sculley在2024極客公園創(chuàng)新大會上關于強化學習、AI開發(fā)社區(qū)和行業(yè)發(fā)展趨勢的觀點。
1. 強化學習賦能AI的“超人級”能力
AlphaZero的成功案例證明了強化學習的潛力,它通過自我博弈超越了人類在國際象棋領域的水平。強化學習的應用遠不止于此,它在保障生成式AI和大語言模型的安全性和可控性方面也發(fā)揮著關鍵作用。Nenad指出,AlphaZero的意義在于其持續(xù)自我改進的循環(huán),使其能夠生成自身數(shù)據(jù),不受限于人類知識。雖然AlphaGo也使用了強化學習,但其起點是基于人類數(shù)據(jù),而AlphaZero則實現(xiàn)了“從零開始”。
2. 智能體和多模態(tài)整合是未來的重點
Nenad認為未來的AI發(fā)展方向是構建擁有多種能力的智能體,由多個組件組成,根據(jù)不同情況展現(xiàn)不同行為。強化學習將在此發(fā)揮重要作用,幫助智能體在正確環(huán)境中調用合適的組件。多模態(tài)融合也是關鍵,將不同模態(tài)信息(文本、圖像、音頻等)連接起來,讓模型更好地理解概念和語言,實現(xiàn)真正的智能。此外,規(guī)劃和推理能力的提升,以及解決更復雜任務的能力也是未來的重點。
3. AI開發(fā)范式轉變:模型主導而非數(shù)據(jù)主導
D. Sculley指出,AI開發(fā)范式已從過去的數(shù)據(jù)主導轉變?yōu)槟P椭鲗А,F(xiàn)在,開發(fā)者更傾向于先選擇一個大型預訓練模型(如GPT、Gemini),再通過提示詞工程、數(shù)據(jù)補充、微調等方式進行調整,而非從收集大量數(shù)據(jù)、訓練簡單模型開始。這種轉變顛覆了傳統(tǒng)的開發(fā)流程,也對開發(fā)者和企業(yè)提出了新的要求。
4. 小團隊也能參與AI浪潮
D. Sculley認為,即使是小團隊和研究者,也能利用現(xiàn)有的強大預訓練模型,通過創(chuàng)新方式進行應用和拓展,從而參與到AI浪潮中。這打破了以往只有大公司才能在AI領域取得突破的預測。
5. 未來:大小模型協(xié)同工作
D. Sculley預測,未來AI系統(tǒng)將由多個模型或智能體協(xié)同工作,而非單一大型模型主導一切。大型模型負責處理復雜任務,小型模型則負責特定任務的驗證和控制,兩者協(xié)同完成任務。這種大小模型配合的方式將更加高效和實用。
6. AI人才需求和崗位定義的轉變
隨著大語言模型的興起,對擅長與大語言模型交互,進行提示詞工程和模型調優(yōu)的人才需求劇增。企業(yè)需要找到方法來評估和管理這些新型人才,并認可他們在公司中創(chuàng)造的價值。
7. 給年輕人的建議
D. Sculley建議年輕人不要等待,立即開始實踐,動手嘗試模型、開展項目,探索技術的極限。積極參與到AI社區(qū)中,將有助于在這一快速發(fā)展的領域中取得成功。
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