越大越好 OpenAI正在寻求训练模型的新方法 的门路走不通 (越大越好英文)
财联社11月12日（编辑 牛占林） 很多人工智能（AI）迷信家和初创公司以为，经过参与更少数据和算力来扩展以后模型，以继续改良AI模型的方法正在走到止境。因此，像OpenAI这样的AI公司正在寻求经过开发新的训练技术来克制以前面临的应战，这些技术更像人类的思索形式。
自风行环球的聊天机器人chatGPT颁布以来，科技公司都是经过参与更少数据和算力来扩展并改善AI模型。但如今，一些最卓越的AI迷信家正在指出这种“越大越好”的局限性。
人工智能试验室Safe Superintelligence和OpenAI的联结开创人Ilya Sutskever近日示意，扩展预训练（训练AI模型的阶段，该模型经常使用少量未标志的数据来了解言语形式和结构）所取得的成绩曾经到达了一个颠簸期，对优化模型功能的协助有限。
Sutskever早期主张经过在预训练中经常使用更少数据和算力来成功生成式AI的渺小飞跃，这最终发明了ChatGPT。他往年早些时刻分开OpenAI，创立了Safe Superintelligence。
Sutskever示意：“以前是规模扩张的时代，如今咱们又回到了奇观和发现的时代。每团体都在寻觅下一个物品，这比以往任何时刻都更关键。”
此外，Sutskever还抵赖他的公司正在钻研一种扩展预训练规模的代替方法，但未泄漏更多细节。
新技术比赛
大模型的所谓“训练”须要同时运转数百个芯片，老本或者高达数千万美元。思索到系统的复杂性，它们更有或者发生配件造成的缺点；在测试完结之前，钻研人员或者不可知道这些模型的最终功能，这或者须要几个月的期间。
另一个疑问是，大言语模型吞噬了少量数据，而AI模型曾经耗尽了环球上一切容易失掉的数据。电力充足也阻碍了训练运转，由于这个环节须要少量的动力。
为了克制这些应战，钻研人员正在探求测试时计算（test-time compute），这是一种在所谓的推理阶段或经常使用模型时增强现有AI模型的技术。例如，模型可以实时生成和评价多种或者性，最终选用最佳行进门路，而不是立刻选用一个答案。
这种方法使模型能够将更多的处置才干投入到具备应战性的义务中，比如数学或编码疑问或须要相似人类的推理和决策的复杂操作。
OpenAI钻研员Noam Brown此前示意：“理想证实，让一个机器人在一盘扑克牌中思索20秒，与将模型加大10万倍、训练期间延伸10万倍的效果相反。”
OpenAI 在其新颁布的模型“o1”中驳回了这项技术，与此同时，来自Anthropic、xAI和DeepMind等其余顶尖AI试验室的钻研人员也在努力于开发自己的技术版本。
OpenAI首席产品Kevin Weil示意：“咱们看到了很多高扬的果实，摘上去让这些模型变得更好。等到人们迎头赶上的时刻，咱们会努力开发新的技术。”
多位迷信家、钻研人员和投资者以为，这种新技术或者会重塑AI军备比赛，并对AI公司所需求的各类资源发生影响。
点击进入专题： 聚焦AIOpenAI微软被起诉！《纽约时报》指控AI侵权，要求销毁侵权模型和训练数据
OpenAI和微软被《纽约时报》起诉：AI侵权案件的深度剖析
最近，科技巨头OpenAI和微软陷入了一场前所未有的版权纠纷。 《纽约时报》在地方法院提交了一份详实的起诉书，指控两家公司侵犯了其新闻内容的版权。 附带的页证据中，列举了ChatGPT与《纽约时报》大量报道惊人相似的输出，引发了广泛关注。
面对如此强大的指控，OpenAI和微软显得措手不及。 OpenAI承认了事实，表示寻求和解以保护双方利益，类似于他们之前与出版商的处理方式，但这次可能不再容易解决。 《纽约时报》的诉求不仅仅是赔偿，还包括销毁包含侵权材料的模型和训练数据，以及对数十亿美元的损失承担责任，这涉及到了创新性和原创作品的价值。
《纽约时报》作为此案的起诉方，以其丰富的资源和法律团队，使其成为史上可能对生成式AI侵权指控最有力的出版机构。 案件的关键点在于，版权保护的是创新内容而非创作过程，像对出租车贷款深度调查报道的报道方式，而非采访次数，成为了法律判断的焦点。 此外，模型幻觉的引入也使得案件复杂化，比如Bing中虚构的橙汁淋巴瘤文章。
尽管OpenAI可能期望以较低金额和解，但《纽约时报》可能寻求的是长期版税收入，这可能导致双方陷入持久的法律斗争。 苹果公司则采取了不同的策略，与出版商达成协议，允许其使用内容数据训练AI，展示了数据在AI领域的价值。
这场诉讼将对AI行业的版权法和伦理标准产生深远影响，引发了关于创新、责任和商业利益的讨论。 未来，类似案件的结果可能会影响整个行业的发展方向。
——量子位，关注AI动态——
OpenAI超级对齐团队遗作：两个大模型博弈一番，输出更好懂了
机器之心报道。 随着机器学习系统在更重要的领域得到应用，证明为什么我们可以信任它们的输出，并明确何时不应信任它们，变得越来越重要。 获得对复杂系统输出结果信任的一个可行方法是，要求系统对其输出产生一种解释，这种解释对人类或另一个受信任的系统来说是可读的，即可以完全理解以至于任何可能的错误都可以被发现。 对于大型语言模型来说，我们也可以采用类似的方法。 不过，在采用这种方法时，确保语言模型生成的是易于理解的文本，这件事非常重要，尤其是在处理数学、编码这样的复杂任务时。 如下图所示，你让 AI 写一个快速排序算法，AI 很快就写出来了，而且答案很简洁。 但不会写代码的你要怎么判断 AI 写得对不对呢？OpenAI 在一篇最新的论文中研究了这个问题。 他们发现，如果以「得到正确答案」为目标，要求大语言模型生成答案，它们给出的答案可能会很难懂。 人类评估员在判断这些答案时，犯错的可能性会加倍。 所以他们的目标是在训练高级语言模型的过程中，让它们生成那些较简单的模型也能够轻松验证的文本。 他们发现，这样的文本不仅对简单模型友好，对于人类来说也更可读。 那么，具体是怎么实现的呢？这还要提到 2021 年的一篇论文 ——「Learning to Give Checkable Answers with Prover-Verifier Games」。 在这篇论文中，Cem Anil 等人提出了一个名为「Prover-Verifier Games（证明者 - 验证者博弈）」的博弈论框架。 OpenAI 在这项新研究中借鉴了这个框架，让两个大模型（较强的为证明者，较弱的为验证者）互相博弈，直到二者达到一种平衡。 此时，证明者给出的答案既有一定的可读性，又保持了合理的正确性。 OpenAI 表示，通过提高模型输出的可读性，可以使人工智能的应用更加有效和可信，这对于需要精确沟通的各个领域都是有益的。 值得一提的是，这篇论文来自 OpenAI 的超级对齐团队，其中几位作者在今年早些时候已经离开 OpenAI，团队也已经分崩离析。 其中一位作者透露，这是该团队的最后一篇论文。 为了提高模型输出的可读性，OpenAI 优化了一些小学数学问题的思维链（CoT），让它能够被较弱的模型理解。 举例如下：问题：肖娜（Shawna）的父亲的年龄是肖娜的五倍。 肖娜现在的年龄是阿莉娅（Aliya）的三倍。 如果阿莉娅 3 岁，那么肖娜的父亲多少岁？这么做的目的是为了验证经过这种训练的模型，它的输出是否更加直接易懂。 这种方法在只对训练集做了一些优化的情况下，让模型的性能提升了 50%。 同时，模型输出的答案也更好懂了，这也帮助需要评估这些答案正确性的人类用户更准确地做出判断。 OpenAI 认为，进一步缩小可读性强的模型和能力强的模型之间的性能差距，是未来对齐研究中一个关键的目标。 为了激励强力模型（证明者）生成可读性更强的文本，研究者采用了一种训练方案，要求强力模型生成的答案能够被较弱的模型（验证者）轻松验证。 具体来说，他们使用了 GPT-4 系列中的大模型和小模型。 它们在预训练数据量上相差约三个数量级。 它们都接受了一些基于人工标注的数学推导训练，但未经过广泛的后训练。 首先，研究团队让证明者模型尝试解决一系列数学问题。 由于证明者模型自身可能出错，它生成的一些答案可能不正确。 接下来，他们将这些答案交由验证者模型进行检验，并在以下两个阶段之间进行多轮的交替验证：研究团队发现，最初，狡猾的「证明者」能够轻松生成让「验证者」信服的错误答案。 然而，这些错误答案将会进入下一轮的「验证者」训练中，相同的漏洞在下一轮中，将不再具有说服力。 因此，「证明者」将被迫在每一轮中探索不同的策略。 当狡猾的「证明者」再也无法生成让「验证者」信服的错误解决方案时，训练宣告结束。 研究者都发现了什么？性能与可读性权衡：三种有用的模型：研究团队使用了同样的测试问题，来展示狡猾证明者（Sneaky Prover）的生成内容和训练过程。 问题：肖娜（Shawna）的父亲的年龄是肖娜的五倍。 肖娜现在的年龄是阿莉娅（Aliya）的三倍。 如果阿莉娅 3 岁，那么肖娜的父亲多少岁？结论随着大语言模型（LLMs）在关键领域和复杂应用中的使用日益增加，了解其所生成的内容是否值得信赖变得至关重要。 通过要求模型生成清晰且可验证的理由，可以增强对其生成内容的信任。 此方法的一个显著优势是它减少了对人类示范或可读性判断的依赖。 这种自主性对于未来超智能 AI 系统的对齐尤为重要，其最终目标是在没有人类进行直接监督的情况下，可靠地将 AI 系统与人类的价值观和期望对齐。 尽管这项工作仅在一个数据集上进行了实验，并且仍然需要真值标签（ground truth labels），但研究团队仍预计在开发正确、透明及可验证的 AI 系统中，此类方法会起到关键作用，并增强其在现实应用中的可信任性和安全性。 更多详情，请参考原论文。 参考链接： /index/prover...
大模型风向变了，OpenAI苹果掉头布阵
生成式AI领域似乎遵循着一种隐秘规律，每隔一段时间就会爆发一场引人注目的大型“碰撞”事件。 仅在今年，就已有多次显著的模型发布与推出，如谷歌Gemini 1.5 Pro与OpenAI的视频生成模型Sora的发布、OpenAI的GPT-4与谷歌I/O开发者大会的同期举行，这些都使得全球观众对AI大模型的竞争态势充满好奇。 过去，有人质疑OpenAI是否存在故意截击谷歌的嫌疑，而上周，Hugging Face、OpenAI、Mistral、苹果等公司在短短四天内相继发布自家最强轻量级模型，这一系列事件无疑揭示了AI产业的最新动态。 现在，AI大模型的发展不再仅仅追求“做大做强”，而是更加注重“做小做精”。 大模型的竞争目标已经超越了单纯追求性能的极限，进入了市场博弈的关键阶段。 为了打动用户，模型开发者不仅要展示其技术实力，还要证明其在性价比上的优势——在同等性能下，模型体积更小，在同等参数下，性能更高且成本更低。 最新发布的轻量级模型，如GPT-4o mini、Mistral NeMo，在性价比上具有明显优势。 实际上，AI小型化趋势从去年下半年就已经显现。 这股技术风向的改变，得益于Mistral AI和面壁智能两家公司在开发者社区中的突出表现。 Mistral AI在去年9月以一款参数量为70亿的大模型击败了参数量高达130亿的Llama 2，而面壁智能则在今年2月推出了仅24亿参数却能实现超过Llama 2 13B性能的端侧模型MiniCPM。 这些模型的推出，在开源社区引起了广泛关注，面壁智能更是因其多模态模型被美国顶级高校团队采用而引起轰动，其原创性工作在国内外学术界均得到认可，使得国产开源AI模型在国际上赢得了赞誉。 苹果公司也从去年开始研究如何更好地适应手机端的模型，而OpenAI的轻量级模型GPT-4o mini的发布，标志着大模型领军人物主动调整战略，试图通过更加经济实惠的模型来拓展更广泛的市场。 展望未来，2024年将是大模型小型化的关键一年，随着轻量级模型的持续涌现，AI产业将展现出更加多样化和经济性的趋势。 面对这场技术变革，大语言模型的规模不再成为决定性能的唯一因素，而是在知识密度、模型效率与应用成本之间寻找最佳平衡。 当前，AI大模型研发正面临一种“摩尔定律”式的转变，即随着数据、算力与算法的协同发展，大模型的知识密度将持续增强，平均每8个月翻一番。 这种趋势不仅推动着大模型在性能与成本之间寻求最优解，也促使着AI产业内部进行更加精细和经济化的设计。 面对这场技术竞赛，各类玩家正从不同角度投入竞争。 闭源与开源模型的阵营正形成多路兵分之势，而轻量级模型作为旗舰模型的精简版，正以其更高的性价比和更低的成本，成为市场上的新宠。 无论是OpenAI、谷歌、Anthropic等科技巨头的旗舰模型，还是Mistral AI、面壁智能等创业团队的轻量级模型，都在以各自的方式推动着大模型小型化的进程。 在开源领域，中美欧的玩家正在形成三足鼎立的局面。 国内的阿里、面壁智能、商汤等企业已开放一些轻量级模型，而Hugging Face、Meta、微软、谷歌、苹果等国际巨头也在持续投入，推动轻量级开源模型的发展。 苹果公司更是以其强大的技术实力和开放精神，相继发布了多款轻量级模型，展示了在AI领域的前瞻布局。 在大模型小型化的进程中，面壁智能等创业团队展现出了强劲的创新能力。 从2020年开始探索高效微调技术，到去年发布千亿多模态大模型，再到今年密集推出多款高效、低能耗的端侧模型，面壁智能在大模型小型化领域不断取得突破。 其高效稀疏架构设计不仅实现了更高的知识密度，还大幅降低了推理成本，为大模型在实际应用中的落地提供了更多可能性。 在AI普惠的大趋势下，大模型小型化的应用潜力正在逐步展现。 Hugging Face的联合创始人兼CEO Clem Delangue预测，更小、更便宜、更快、更个性化的模型将覆盖99%的用例，这标志着AI产业正在逐渐实现更加经济、高效和广泛的应用。 为了实现大模型小型化的目标，不同玩家采取了多样化的策略和技术路径。 在训练数据方面，Meta、微软、苹果等公司通过优化训练数据集和数据方法，实现了在保证性能的同时降低训练成本。 架构创新也是关键，通过模型分层精调设计，提高端侧的运行效率，或通过高效稀疏模型实现更高的知识密度和计算效率。 技术的迭代与创新，正在推动大模型在资源利用、训练效率、模型性能等方面实现优化。 面壁智能等团队通过模型沙盒机制、高效的工具套件平台和模型训练策略，加速了模型能力的形成与应用。 而随着端侧AI应用的爆发，面壁智能等企业还开放了业内首个端侧大模型工具集“MobileCPM”，为开发者提供了便捷的集成方式，推动了轻量级模型在广泛终端设备中的落地。 在科技发展与市场需求的共同驱动下，AI大模型的竞赛正从追求性能极致转向关注现实应用的细致需求。 这一转变标志着AI产业的重大变革，中国开源力量在其中扮演着越来越重要的角色。 面壁智能等团队通过一系列技术创新，验证了大模型知识密度定律，为大模型在实际应用场景中的落地提供了技术支持，最终推动了大模型在企业及消费环境中的广泛使用。
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