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“狂飆”兩年,大語言模型已至拐點?
2024-12-19 15:36:59 來源:科技日報 編輯:
自兩年前聊天生成預訓練轉(zhuǎn)換器(ChatGPT)面世以來,生成式人工智能(AI)技術的擁躉們就一直堅信:隨著科技巨頭不斷用海量數(shù)據(jù)“喂食”AI模型,再加上計算能力飛速提升,生成式AI改進的步伐將呈指數(shù)級增長,接近人類智能的通用AI的出現(xiàn)也指日可待。

然而,在AI快速發(fā)展如“烈火烹油”的表面之下,一些專家的隱憂和疑慮也悄然而生。據(jù)美國技術雷達網(wǎng)站12月9日報道,谷歌首席執(zhí)行官桑達爾·皮查伊預測,2025年,AI發(fā)展勢頭將放緩。物理學家組織網(wǎng)稍早時間一篇報道也認為,AI智能的提升速度有所減緩,目前新款大型語言模型的研發(fā)似乎已經(jīng)到了拐點。

一些專家認為,AI模型開發(fā)“以大為美”的路線,最終必然會觸碰到其極限。前期一路“狂飆”的AI發(fā)展勢頭已經(jīng)放緩,需要一場“深刻變革”。

AI模型日益膨脹

開放人工智能研究中心(OpenAI)的ChatGPT,可以說點燃了科技公司研發(fā)大型語言模型的熱情。谷歌、亞馬遜、元宇宙平臺公司,以及OpenAI主要投資者微軟公司等,都砸下數(shù)十億美元巨資,紛紛推出各自的生成式AI應用工具。這些大型語言模型各有千秋,能夠輕松生成高質(zhì)量文本、圖像和視頻,如今也實現(xiàn)了語音對話功能。

生成式AI的“狂飆”也讓OpenAI等公司聲名鵲起,賺得盆滿缽滿。今年10月初,OpenAI公司再次成功融資66億美元,使其估值達到了驚人的1570億美元。

對此,AI行業(yè)專家、美國紐約大學神經(jīng)科學教授加里·馬庫斯表示,OpenAI之所以獲得如此高的估值,很大程度上源于很多業(yè)界人士內(nèi)心深處的一種信念:只要不斷給AI模型“喂食”更多數(shù)據(jù),提升其計算能力,模型就能變得愈發(fā)強大。按照這樣的發(fā)展趨勢,可能很快會出現(xiàn)OpenAI負責人薩姆·奧爾特曼所說的智能可與人類匹敵的“通用AI”。

智能水平提速放緩

然而,生成式AI發(fā)展的步伐,真會按照人們暢想的“劇本”進行嗎?

馬庫斯直言,“這只是一個美好的幻象”。美國消費者新聞與商業(yè)頻道(CNBC)網(wǎng)站也在11月初的報道中指出,谷歌、Anthropic公司和OpenAI等公司研發(fā)新大型語言模型似乎已經(jīng)碰到天花板。

風險投資企業(yè)安德烈森-霍羅威茨公司是OpenAI股東之一。該公司聯(lián)合創(chuàng)始人本·霍羅威茨最近坦承,盡管他們一直在按照節(jié)奏提升算力,但AI模型的智能水平并未因此得到顯著提升。

OpenAI聯(lián)合創(chuàng)始人伊爾亞·蘇茨克維11月15日接受媒體采訪時表示,使用大量未標記數(shù)據(jù)來訓練AI模型,以理解語言模式和結構的階段已經(jīng)趨于穩(wěn)定。

專家們指出,一個根本挑戰(zhàn)在于,可用于AI訓練的數(shù)據(jù)目前幾乎已被AI模型“蠶食殆盡”。

專門針對法律事務的生成式AI公司Spellbook也是OpenAI合作商之一。該公司首席執(zhí)行官斯科特·史蒂文森表示,一些實驗室過于注重用更多文本數(shù)據(jù)“喂食”AI模型,但僅依靠文本數(shù)據(jù)對AI進行擴展注定會遇到困難。目前很多企業(yè)已經(jīng)缺乏新東西來“喂養(yǎng)”AI模型。因此,這并非知識儲量的問題,而是機器要能夠理解句子或畫面的含義。

初創(chuàng)公司“抱抱臉”研究員兼AI負責人莎拉·盧喬尼也強調(diào),AI模型開發(fā)“以大為美”的路線,最終必然會觸碰到其極限。

亟需一場深刻變革

薩姆·奧爾特曼11月14日在其社交平臺X上發(fā)布信息:沒有死胡同!不過,現(xiàn)實情況是,OpenAI選擇延遲推出GPT-4的接棒模型,因為GPT-4性能的改進程度未達預期。

作為研發(fā)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型的一次嘗試,今年9月,OpenAI推出了o1模型。這款模型專注于回答復雜問題,尤其是數(shù)學問題。它旨在通過提升推理能力,而非單純增加訓練數(shù)據(jù)量,來提供更準確的答案。史蒂文森認為,OpenAI引導其模型“花更多時間思考而非響應”,這或?qū)⒁IAI模型研發(fā)領域出現(xiàn)一場“深刻變革”。

AI服務網(wǎng)站Quantilus.com在11月25日的報道中指出,OpenAI、“深度思維”等公司正在探索“高效擴展”技術。該技術旨在讓大型語言模型復制類似人類的思維方式,而不僅僅是依賴“蠻力”,即大量消耗計算資源。這些方法的重點在于提高訓練數(shù)據(jù)的質(zhì)量,并結合來自人類反饋的強化學習。

史蒂文森將AI技術的發(fā)展與火的出現(xiàn)作比較。他表示,業(yè)界不應該再通過給AI提供更多數(shù)據(jù)、提升算力來促進其發(fā)展,而是應該打造類似蒸汽機那樣的、具有變革性的事物。

美國斯坦福大學教授沃爾特·德·布勞沃則將先進大型語言模型比作從高中過渡到大學的學生。他表示,目前的AI就像是能做即興表演的聊天機器人,很容易出錯,具有跳躍思維能力的機器即將到來。

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