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思維鏈作者Jason Wei剖析LLM擴展范式:Just keep scaling!

思維鏈作者Jason Wei剖析LLM擴展范式:Just keep scaling!

原標題:思維鏈作者Jason Wei剖析LLM擴展范式:Just keep scaling!
文章來源:人工智能學家
內容字數:26492字

Jason Wei:大型語言模型的擴展范式與未來展望

本文總結了Jason Wei在賓夕法尼亞大學的客座講座,主題為大型語言模型的擴展范式。Jason Wei是思維鏈概念開山之作的第一作者,也是OpenAI的資深研究科學家,參與了ChatGPT的構建等重要項目。他的演講深入探討了LLM發展歷程中的擴展策略,并對未來發展方向進行了展望。

1. 擴展的定義與重要性

傳統上,擴展指增加模型規模、數據量和GPU數量來提升AI能力。Wei給出了更精確的定義:擴展是將自身置于可沿連續軸移動并預期持續改進的環境中。盡管擴展面臨技術和心理挑戰(如高昂的計算成本、對算法改進的偏好等),但它是AI進步的關鍵引擎,并將繼續主導該領域的發展。

2. 擴展范式一:下一詞預測 (2018年至今)

下一詞預測是一個大規模多任務學習過程。通過預測下一詞,模型學法、世界知識、情感分析、翻譯等多種能力。模型的整體準確率是多個子任務性能的加權和,這解釋了“涌現”現象:某些能力在模型規模達到一定閾值后才出現顯著提升。雖然下一詞預測可能最終實現AGI,但過程將極其困難,需要持續大規模擴展。

3. 擴展范式二:基于思維鏈擴展強化學習

純粹的下一詞預測在處理復雜任務時存在局限性。思維鏈 (CoT) 提示模型像人類一樣展示推理過程,OpenAI通過強化學習優化了模型的思維鏈能力,使其更好地解決復雜問題。 o1項目就是一個成功的案例,它能夠在解決復雜問題(如化學題、競賽數學題)時,展示詳細的推理步驟,顯著提升了解題能力。

4. AI 文化的變革

擴展改變了AI研究文化:研究重點從改進算法轉向改進數據質量;基準測試被“飽和”的速度加快;研究轉向高度多任務模型;智能和用戶體驗成為可以分別改進的維度;需要更大規模的團隊合作。

5. 未來展望

Wei對AI的未來發展充滿信心,他認為未來五年AI將取得比過去五年更大的進步。主要發展方向包括:AI在科學和醫療健康領域的應用;提高事實準確性,減少虛假信息;發展多模態AI能力;增強工具使用能力;擴大AI應用范圍。他總結道:“just keep scaling”(繼續擴展)是推動AI持續進步的關鍵策略。

總而言之,Jason Wei的演講強調了擴展在推動大型語言模型發展中的核心作用,并指出了未來研究和應用的重點方向。持續的擴展,以及對數據質量和用戶體驗的重視,將是未來AI進步的關鍵。


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