
斯坦福、Deepmind、剑桥联合发文:推理 Scaling Up 的简单技巧
斯坦福、Deepmind、剑桥联合发文:推理 Scaling Up 的简单技巧随着 o1、o1 Pro 和 o3 的成功发布,我们明显看到,推理所需的时间和计算资源逐步上升。可以说,o1 的最大贡献在于它揭示了提升模型效果的另一种途径:在推理过程中,通过优化计算资源的配置,可能比单纯扩展模型参数更为高效。
随着 o1、o1 Pro 和 o3 的成功发布,我们明显看到,推理所需的时间和计算资源逐步上升。可以说,o1 的最大贡献在于它揭示了提升模型效果的另一种途径:在推理过程中,通过优化计算资源的配置,可能比单纯扩展模型参数更为高效。
在营销应用赛道也有类似Scaling Law的规则—— 当营销素材工业化生产的时候,不断提升生产效率,就能产生爆款。
目前关于 RLHF 的 scaling(扩展)潜力研究仍然相对缺乏,尤其是在模型大小、数据组成和推理预算等关键因素上的影响尚未被系统性探索。 针对这一问题,来自清华大学与智谱的研究团队对 RLHF 在 LLM 中的 scaling 性能进行了全面研究,并提出了优化策略。
12 月 2-6 日,亚马逊云科技在美国拉斯维加斯举办了今年度的 re:Invent 大会。会上,亚马逊云科技发布了相当多东西,其中之一便是新的大模型系列 Nova。说实话,这确实出乎了相当多人的意料 —— 毕竟亚马逊已经重金押注 Anthropic,似乎没有必要再自起炉灶了。
在Ilya探讨完「预训练即将终结」之后,关于Scaling Law的讨论再次引发热议。
Scaling Law不仅在放缓,而且不一定总是适用! 尤其在文本分类任务中,扩大训练集的数据量可能会带来更严重的数据冲突和数据冗余。
什么?Scaling Law最早是百度2017年提的?! Meta研究员翻出经典论文: 大多数人可能不知道,Scaling law原始研究来自2017年的百度,而非三年后(2020年)的OpenAI。
自回归方法,在图像生成中观察到了 Scaling Law。 「Scaling Law 撞墙了?」这恐怕是 AI 社区最近讨论热度最高的话题。
Claude 3.5 Sonnet 应该是目前公认综合能力最好的基础模型。
Scaling Law撞墙,扩展语言智能体的推理时计算实在太难了!破局之道,竟是使用LLM作为世界模型?OSU华人团队发现,使用GPT-4o作为世界模型来支持复杂环境中的规划,潜力巨大。