閆俊杰
閆俊杰有一個(gè)判斷,即“AI 會(huì)變得越來(lái)越強(qiáng),而且這種增強(qiáng)幾乎是沒(méi)有盡頭的”。
人工智能的強(qiáng)大有目共睹,業(yè)界也在討論如何更好利用好人工智能,那么AI到底會(huì)不會(huì)被壟斷?
閆俊杰在演講中表示,AI領(lǐng)域一定會(huì)有多個(gè)玩家持續(xù)存在,且AI一定會(huì)變得越來(lái)越普惠,使用成本也會(huì)變得更加可控。“過(guò)去一年比較受關(guān)注 AI 的排行榜,可以發(fā)現(xiàn)最好的模型還是閉源的,但最好的開(kāi)源模型越來(lái)越多,同時(shí)也在不斷逼近最好的閉源模型。”
“在過(guò)去一年半, AI 模型的大小沒(méi)有發(fā)生特別大的變化,即便我們可使用算力更多了。為什么呢?對(duì)所有實(shí)用模型而言,計(jì)算速度是一個(gè)比較關(guān)鍵的因素。如果模型計(jì)算速度特別慢,就會(huì)降低用戶的使用意愿,所以所有公司都關(guān)注模型的參數(shù)量和智能水平之間的平衡。”閆俊杰指出,此前,模型大小增長(zhǎng)和芯片的進(jìn)步速度基本上是成正比的。芯片進(jìn)步速度是每18個(gè)月會(huì)翻一倍,模型也會(huì)相應(yīng)保持這樣的增長(zhǎng)趨勢(shì)。而現(xiàn)在,雖然大家都有更多的算力了,模型參數(shù)卻沒(méi)有變得更大。
那這些增長(zhǎng)的算力花在哪呢?
閆俊杰表示,訓(xùn)練層面來(lái)看,規(guī)模增長(zhǎng)的速度在過(guò)去半年已經(jīng)變得比較緩慢,訓(xùn)練單個(gè)模型的成本實(shí)際上卻沒(méi)有顯著增加。這些算力花在做更多的研究跟探索上。擁有非常多算力的公司和沒(méi)擁有那么多算力的公司,在訓(xùn)練上其實(shí)的差異可能不會(huì)那么大。沒(méi)有那么多算力的公司,可以通過(guò)持續(xù)提升自己的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、提升思考能力和組織形式,讓實(shí)驗(yàn)探索變得更加高效。
其次是推理,在過(guò)去一年,最好模型的推理成本其實(shí)是降了一個(gè)數(shù)量級(jí),通過(guò)大量的計(jì)算網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)和優(yōu)化算法,“我們認(rèn)為在接下來(lái)一兩年之內(nèi),最好模型的推理成本可能還能再降低一個(gè)數(shù)量級(jí)??偨Y(jié)而言,我們認(rèn)為訓(xùn)練單個(gè)模型的成本不會(huì)顯著地增加。”
閆俊杰指出,大量創(chuàng)新能讓AI研發(fā)變成一個(gè)沒(méi)有那么燒錢(qián)的行業(yè),但是算力使用還會(huì)增加。盡管Token會(huì)變得很便宜,但是使用Token的數(shù)量會(huì)顯著增加。去年ChatBot單個(gè)對(duì)話只要消耗幾千個(gè)Token,現(xiàn)在Agent單個(gè)對(duì)話可能消耗幾百萬(wàn)個(gè)Token,并且因?yàn)锳I解決的問(wèn)題越來(lái)越復(fù)雜,越來(lái)越實(shí)用,那么用的人也會(huì)越來(lái)越多。
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