來源：財聯社

　　很多人工智能（AI）科學家和初創公司認為，通過增加更多數據和算力來擴大當前模型，以持續改進AI模型的方法正在走到盡頭。因此，像OpenAI這樣的AI公司正在尋求通過開發新的訓練技術來克服當前面臨的挑戰，這些技術更像人類的思考方式。

　　自風靡全球的聊天機器人ChatGPT發布以來，科技公司都是通過增加更多數據和算力來擴大并改善AI模型。但現在，一些最杰出的AI科學家正在指出這種“越大越好”的局限性。

　　人工智能實驗室Safe Superintelligence和OpenAI的聯合創始人Ilya Sutskever近日表示，擴大預訓練（訓練AI模型的階段，該模型使用大量未標記的數據來理解語言模式和結構）所取得的成果已經達到了一個平穩期，對提升模型性能的幫助有限。

　　Sutskever早期主張通過在預訓練中使用更多數據和算力來實現生成式AI的巨大飛躍，這最終創造了ChatGPT。他今年早些時候離開OpenAI，創立了Safe Superintelligence。

　　Sutskever表示：“以前是規模擴張的時代，現在我們又回到了奇跡和發現的時代。每個人都在尋找下一個東西，這比以往任何時候都更重要。”

　　此外，Sutskever還承認他的公司正在研究一種擴大預訓練規模的替代方法，但未透露更多細節。

　　新技術競賽

　　大模型的所謂“訓練”需要同時運行數百個芯片，成本可能高達數千萬美元。考慮到系統的復雜性，它們更有可能出現硬件導致的故障；在測試結束之前，研究人員可能無法知道這些模型的最終性能，這可能需要幾個月的時間。

　　另一個問題是，大語言模型吞噬了大量數據，而AI模型已經耗盡了世界上所有容易獲取的數據。電力短缺也阻礙了訓練運行，因為這個過程需要大量的能源。

　　為了克服這些挑戰，研究人員正在探索測試時計算（test-time compute），這是一種在所謂的推理階段或使用模型時增強現有AI模型的技術。例如，模型可以實時生成和評估多種可能性，最終選擇最佳前進路徑，而不是立即選擇一個答案。

　　這種方法使模型能夠將更多的處理能力投入到具有挑戰性的任務中，比如數學或編碼問題或需要類似人類的推理和決策的復雜操作。

　　OpenAI研究員Noam Brown此前表示：“事實證明，讓一個機器人在一盤撲克牌中思考20秒，與將模型放大10萬倍、訓練時間延長10萬倍的效果相同。”

　　OpenAI 在其新發布的模型“o1”中采用了這項技術，與此同時，來自Anthropic、xAI和DeepMind等其他頂尖AI實驗室的研究人員也在致力于開發自己的技術版本。

　　OpenAI首席產品Kevin Weil表示：“我們看到了很多低垂的果實，摘下來讓這些模型變得更好。等到人們迎頭趕上的時候，我們會努力開發新的技術。”

　　多位科學家、研究人員和投資者認為，這種新技術可能會重塑AI軍備競賽，并對AI公司所需求的各類資源產生影響。

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責任編輯：丁文武