2025年:大模型扩展法则的未来与挑战

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OpenAI最近推出的新一代推理模型o3在ARC数据集上创下了骄人的成绩,突破了之前的最佳性能(SOTA),同时也在FrontierMath这样的复杂数据集上取得了惊人的成果。这毫无疑问地标志着推理能力的一大飞跃。然而,与此同时,关于人工智能领域进展停滞的报道也引发了不少悲观情绪。许多人开始质疑大型语言模型(LLM)扩展法则是否已碰到瓶颈,以及基于变换器的LLM范式是否达到了它的可扩展极限。

在展望2025年之前,了解LLM扩展法则显得尤为重要。这些法则揭示了计算、数据和模型规模的增加将如何影响模型性能的经验规律。2024年,大多数模型提供商在推陈出新的过程中,似乎只是对现有模型进行渐进式的改良,而不是在追求颠覆性的突破。这一现象使得我们对2025年的发展前景感到既期待又忧虑。

根据最新趋势,2024年将是模型发展的整合年,许多技术的进步如GPT-4o、Sonnet3.5、Llama3等模型在AI应用领域同样犹如黑马,取得了显著的提升。尽管预训练方面的消息不多,但训练后和推理时的计算扩展依然充满希望。对于2025年来说,我们可以期待几个方向的发展:

预训练的局限性:当前在计算扩展方面的提升,可能会受到高质量数据不足的束缚。

训练后的潜力:合成数据的有效性正在逐步被认可,预计将在未来继续扮演重要角色。

推理能力的增强:OpenAI和Google等公司开始探索在推理过程中增加计算资源的可能性。随着这些大模型的持续进步,我们将在应用层面见证更多智能代理产品的涌现。

回顾历史,Kaplan和Chinchilla扩展法则为我们理解LLM的预训练过程提供了宝贵的视角。Kaplan法则强调了在增加计算预算的同时,更需扩展模型规模,而Chinchilla法则则指出数据的重要性不可被忽视。尽管如此,这些扩展法则也面临着挑战,尤其是在数据质量和数据集扩展方面。

从AI实验室的角度来看,扩展计算能力依然是一个核心目标。大型实验室如OpenAI与Google正在加紧建设数据中心,以应对日益增加的计算需求。在推断时的计算扩展中,我们将看到如何利用更多计算资源提升模型的推理能力,推动AI的进一步发展。

总的来说,2025年可能将是LLM扩展法则的关键转折点:虽然预训练法则的潜力可能已不如从前,但是在合成数据和推理计算方面,我们依然有巨大的进步空间。逻辑与技术的交汇将使得未来的AI更加强大,而我们期待着看到这些新兴技术如何重塑我们的生活和工作。返回搜狐,查看更多

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