【AI施法与Scaling法则碰壁？】大模型之路的拐点与未来探索【2024.11.14】大家好啊，我是你们的朋友，今天很高兴在这里和大家聊聊最近AI领域发生的一些大事。听说最近天气不错，小伙伴们都在兴致勃勃地讨论AI的未来，我这儿也有些有意思的消息和大家分享。提到AI，我们不可忽视的就是大模型的发展了。但是，有个话题最近在圈子里引发了不少讨论，那就是大模型的Scaling法则似乎遇到了一些瓶颈。这个Scaling法则啊，可以理解为一个模型变得越来越大的同时，其性能提升的规律，就像你把一瓶水加得再满，也许最后就溢出来了。嗯，随着大模型数量的增加，一些专家和研究者感觉到了压力。就比如Dario Amodei就提出，虽然Scaling法则看似还会继续有效，但背后的理论基础似乎还没弄清楚。你们知道吗？就像我们在生活中，每次面对一个新挑战，脑海里总会觉得有点“魔鬼藏在细节里”。最近我在微信上看到一则特别有趣的消息，开源大模型的使用门槛也在逐渐降低。我听到有研究者测试最新款顶配的M4 Max可以跑一些大型模型，速度比以往快了两三倍。这就像我们之前开车还得手动挡，现在一辆自动挡和刹车更灵敏的车，简直开着更丝滑了，这对开发者来说可是个福音。对了，还有另外一个有趣的动态，就是一些顶尖研究院如智源研究院发布了多个重磅模型。比如Infinity-MM数据集和Emu3模型，这些都是在AI研究和应用中极为重要的进展，让我感觉这类似于未来的AI世界，真的快要到来了。但是，得益于这些技术进步，背后也隐藏着一些安全隐忧。不久前，ChatGPT被曝出存在一些安全漏洞，某种程度上可以被黑客利用。这一点确实让人皱眉头。安全的底线就像是大厦的地基，必须坚固，才能保证上面的一切运行得当。那么说到OpenAI，它们最近也被曝可能会推出“Operator”这种Agent，能够替用户自动执行任务。听到这我就觉得很有意思，想象一下，有个AI当然可以帮你预约餐厅、开发应用，但如果它需要处理的信息存储不安全，结果恐怕也让人堪忧。所以，建模和安全的问题就像炖汤，放的材料不够好，最后的味道肯定会受到影响。而且一些研究者们也表示，一些小型模型通过课程学习，反而在损失函数的降低上表现得更好。这就像学生在读书时，跟着老师的思路和节奏走，结果学习得出彩。整体来看，AI的未来要兼顾模型的复杂性与实用性，这就需要各方面的合作与创新。你们觉得大模型的Scaling法则是否真的到了拐点？还是说这只是行业洗牌的一部分？留言告诉我你们的想法吧。下一期我们会更深入地探讨智能体和大模型之间的关系，期待你们的参与！如果对今天的内容有更多的想法，欢迎在评论区分享。祝大家过得愉快，我们下次再见！
