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出品 | 虎嗅科技组开云(中国)kaiyun网页版登录入口开云体育
作家 | 王欣
剪辑 | 苗正卿
头图 |《奥本海默》
“宇宙上不需要越过 5 个或是几个大模子，我以为这完满跟当年 IBM 的董事长的论调——宇宙不需要越过5台盘算推算机是一模不异，吊问常短视的。”面壁首席科学家、清华⼤学长聘副教诲对虎嗅默示，“我认为畴昔的大模子就像是CPU不异，无处不在。是以咱们当先要作念的是裁汰资本，让每个东说念主有属于我方的几许个大模子来支捏生计、学习和责任。”
这是近期中关村初冬的黎明。2024中国东说念主工智能大会(CCAI 2024)像呈燎原之势的大模子产业切片，蚁集了AI新锐企业和学者。此时距离刘知远在CCAI 2024端侧专题论坛发表Densing Law主题演讲，不及一小时。
在广宽AI企业中，面壁从路子、步地以至名字，齐显得又些另类。当刘知远坐在我眼前，这些另访佛乎齐找到了谜底泉源——他的身上，学者的儒雅和接地气的一面达到了奇妙的均衡比例。
碰巧的是，在交流的前一天，llya发表了预教师时期将会散伙的判断，又撼动了一些从业者关于大模子和AGI的信心。
刘知远也不雅察到，咫尺国内也曾有大模子公司毁灭预教师。“这种事情在历史任何时刻齐会存在”，就像2000年互联网泡沫幻灭时，不坚决的参与者批量离场，“好多东说念主看到大模子这个主义火，然后加入进来，这么的东说念主，他一定会在遭遇困难的时候率先退场。”
“数据差未几滥用了，接下来的确会面对，模子可捏续教师的畴昔的发展瓶颈”，但刘知远认为：“通过强化学习或者合成数据依然不错制造更大宗据，来岁仍然照旧快速发展的阶段。”
这一瓶颈是刘知远在一年前就预判到的问题：“半年之后，国内一定有五六家不错把GPT-4水平的模子作念出来，那还有必要作念这个事情吗？”
从生意上谈判“参预了几千万，市面上五六个同类型的模子，你怎样能确保你的模子能卖得的比别东说念主齐好？”
因此一年前，脱胎于清华NLP实验室的面壁智能，就启动专注端侧模子的路子。
交流收尾后，刘知远上台共享了近期团队的有计划效果。恰是Scaling Law遭遇瓶颈后的“破壁之法”，预测大模子发展的另一视角——大模子密度定律（Densing Law）—— 模子才智密度随时期呈指数级增长。
就像摩尔定律背后的中枢其实是灵验地擢升芯片上的电路密度，而不是简浮浅单的芯片尺寸。大模子行业也有着和摩尔定律相似的规章，和芯片的电路密度访佛，大模子的才智“密度”也在擢升，这意味咱们能用更少的参数达成疏导的智能水平。
模子才智密度擢升意味着——若是一个4B的模子能达成40B模子的效果，那么它能搭载运行的结尾范围会大大拓宽，比如蓝本劳动器上的模子，就不错径直在手机上运行，它的欺诈范围也就拓宽了。
以下为虎嗅与刘知远一双一交流实录：
虎嗅：最近半年你关注的问题是什么？
刘知远：咫尺算力蹂躏好意思瞻念严重，导致模子教师资本过高。历史上，IBM曾预测全球仅需5台大型盘算推算机，但如今咱们有13亿台PC、70亿部手机和数百亿联网修复，以及2000亿个CPU在运行。有种说法是宇宙上不需要越过 5 个或是几个大模子，我以为这完满跟当年 IBM 的董事长的论调一模不异，吊问常短视的。我认为畴昔大模子应像CPU不异普及，让每个东说念主齐能领有大模子来改善生计、学习和责任。因此，裁汰资本是要津，来让大模子达到信息改进PC机的时刻。（虎嗅注：密度定律标明，达到疏导才智的模子参数指数递减，2023年以来每3.3个月减少一半，相应模子推理速率擢升一倍。举例，GPT-3.5级模子在夙昔20月内API价钱下落至1/266.7，约2.5个月下落一倍。）
虎嗅：llya最近默示预教师毫无疑问将会散伙，教师模子需要的海量数据行将短缺。你如何看待他的不雅点？
刘知远：我以为他说了一部分的这个正确的事情，咫尺数据差未几滥用了，可能接下来的确会面对，模子可捏续教师的畴昔的发展瓶颈。因为所谓的Scaling Law有两个基本的辅助点，数据和算力。llya主要照旧强调的数据问题，可是其实咱们会认为算力亦然要津问题，跟着这个模子变得越来越大，教师算力资本有限。如何辅助这个模子不错去灵验scale？是以咱们会认为llya漠视来的是合时宜的，惩处决议还要探讨。
其实咱们在旧年的时候就意志到这个问题。
虎嗅：咫尺国内有公司也曾不时毁灭预教师，你怎样看？
刘知远：大模子是旧年才启动火的。是以咱们会认为，好多看到这个主义火然后就加入进来，这么的东说念主，他一定会在遭遇困难的时候率先退场。这是势必的。因为在历史上的任何的时刻齐会存在这么的事情，就跟千禧年互联网兴起的时候，也有好多东说念主被诱导思要参与，可是互联网泡沫幻灭时，就会主动地或者被迫地退出。
虎嗅：这可能跟来岁哪些新的趋势联系系？ 你对来岁大模子发展的预判是什么？
刘知远：不错看到等于的，无论是比如说这个推理，照旧说Agent，照旧说别的强化学习等等，等于包括 o1他提到的多样种种，其实归来到执行的话，其实无非等于要思到某种主意，然后能够为这个模子来提供更大宗据。
比如AlphaGo先从东说念主类积存的数据来学习下起，通盘的基础齐学完后，就出现AlphaZero让下围棋的Agent跟我方棋战，来产生更大宗据。
若是咱们禁止这个模子的参数领域不变，咱们不错跟着技巧的发展，把更多才智放进去。也等于说模子的领域不变，可是模子的这个常识量密度在加多。是以我以为面向畴昔其实仍然平坦大路，来岁一定照旧快速发展的阶段。
这个流程其实就像是，科学技巧的发展，来挣扎这个宇宙的熵增的流程，就像芯片是要通过技巧跨越，来改善算力密集度，以更高的质地，更低的价钱来达到疏导的才智。
虎嗅：一年前是如何提前预判到行业咫尺近况的？为什么当时启动专注端侧？
刘知远：这个波及到对技巧的预判。等于在旧年头的时候，ChatGPT的横空出世，其实是让好多东说念主胆寒。因为人人齐还不知说念这个东西到底是怎样教师出来的。可是经过人人快速的研判和探索，执行上在旧年的大约到 4 月份，也曾简短找到了到底如何达到疏导水平的旅途。
咱们那次判断是：国内是到 2023 年12月达成GPT-3.5水准的模子才智，差未几需要一年的时期。
事实讲解咱们的判断是对的，因此2023年4月份GPT-4发布时，咱们预测国内一定会在2024年的六月份前作念出GPT-4水平模子。
是以我咫尺思问你，若是你是咱们这个团队的决策者，你发现一年后国内一定有五六家不错把GPT-4水平的模子作念出来，那还有必要作念这个事情吗？问题是在于GPT-4的模子才智，至少需要几千万好意思元的算力。
虽然，技巧上是不错作念的，但你作念出来之后，你怎样把这个钱给赚回来？你投了几千万。但市面上有五六个同类型的模子，你怎样能确保你的模子能卖的比别东说念主齐好？
也等于说在咱们确保技巧上可行的时候，得去看这件事情在生意是不是值回资本的一件事情。
是以咱们会认为应该愈加醉心的是极地面去裁汰教师模子的资本，极地面擢升用疏导的资本教师出来的模子品性，是以阿谁时候咱们坚捏的是这么的事情。这件事情其实预先咱们并莫得那么多信心一定是对的，虽然过后的话讲解咱们是对的。
虎嗅：你怎样看咫尺有公司也启动转向端侧了？
刘知远：是的，我以为这是善事。这是感性的决定。因为你不走向端侧，那就阐发你还莫得作念出感性的决定。
虎嗅：你以为畴昔这么公司会越来越多吗？
刘知远：一定会。
虎嗅：资格过这一年之后，你的感受是什么？
刘知远：我以为学到好多事情。因为我是行为清华的老师，去参与创业。我以为这的确是一个大的时期，一定要抽身参与其中，可是这内部其实对我来讲有好多簇新感受。
咱们最近几个月其实一直在尝试着去总结说咱们到底怎样办？背面的路怎样走？因为这件事情是充满不细目的。
llya的判断出来后，好多东说念主对AGI信心又撼动了。是不是llya说的就一定是对的？或是我说的就一定是对的？
这个宇宙自己等于充满非共鸣的。简直创新的东西才是鞭策科学发展的力量，是以其实我以为照旧要能够去寻找，历史上的一些蛛丝马迹的规章，来教唆着咱们往前走的主义。
我一直跟实验室的同学说要下马看花。不要因为你在这方朝上得回了上风和一些积存，你就会认为这个主义就一直是对的。
咱们团队其实从 2010 年启动，就在作念，然后再到 2018 年从深度学习到大模子，其实咱们应该算是最早作念这个事情的。原因在于我会认为等于这个宇宙的趋势，它不以个东说念主意志为滚动，不会说因为你以为这个技巧有短处，它就不会发展。该发生的一定会发生，咱们要作念的事情等于要去稳妥事实，何况咱们看得更前瞻，更前沿去作念一下。
虎嗅：之前被斯坦福抄袭时，你的感受是什么？如何看待中好意思大模子发展各异？
刘知远：我以为它可能算是一个就怕事件，自己对面也荒谬于仅仅一个学生团队，我个东说念主倾向于不太会把这件事情当成有长远含义的一件事情，我以为若是放在纷乱的历史上来往讲，就像是黄仁宇的《万历十五年》，等于通过那一个年份，来阐扬通盘明朝的衰败，是以其实广宽的case，会集聚成一个大的趋势。
咱们其实能剖析地看到，中国在夙昔的这十年、二十年的发展，其实吊问常快速地在去成为这个宇宙上的，从追逐者到去原创举新的一个变装。
20 年前，人人齐在说copyto China。那又过了十年，到 2010 年的时候，当时中国的 AI 论文发表也曾在国外上能足数得着，也曾算是崭露头角，阿谁时候其实人人一般就很少说 copy to China，而是说，中国好像不太善于作念技巧创建，善于作念步地的创建。
咫尺又过了十年。咱们会看到国外的顶级会议，国东说念主的身影也曾占了一半 ，是以我会认为咱们咫尺也曾有实足多的高水平后生学者。咫尺咱们也像历史上的任何一个强国不异，能够达成技巧超车，这就跟Densing Law所指向的阿谁趋势一定会发生。