Złamanie kodu skalowania: w jaki sposób modele AI zmieniają reguły

Sztuczna inteligencja poczyniła w ostatnich latach niezwykłe postępy. Modele, które kiedyś miały problemy z podstawowymi zadaniami, teraz świetnie radzą sobie z rozwiązywaniem problemów matematycznych, generowaniem kodu i odpowiadaniem na złożone pytania. Kluczowym elementem tego postępu jest koncepcja skalowanie praw—zasady, które wyjaśniają, jak modele AI ulepszają się w miarę rozwoju, są trenowane na większej ilości danych lub są zasilane przez większe zasoby obliczeniowe. Przez lata prawa te służyły jako plan rozwoju lepszej AI.

Ostatnio pojawił się nowy trend. Naukowcy znajdują sposoby na osiągnięcie przełomowych wyników bez po prostu powiększania modeli. Ta zmiana to coś więcej niż ewolucja techniczna. To przekształcenie sposobu budowy AI, uczynienie jej bardziej wydajną, dostępną i zrównoważoną.

Podstawy praw skalowania

Prawa skalowania są jak formuła na udoskonalenie AI. Mówią, że wraz ze zwiększaniem rozmiaru modelu, dostarczaniem mu większej ilości danych lub udostępnianiem mu większej mocy obliczeniowej, jego wydajność się poprawia. Na przykład:

Rozmiar modelu: Większe modele z większą liczbą parametrów mogą uczyć się i reprezentować bardziej złożone wzorce. Parametry to regulowane części modelu, które umożliwiają mu dokonywanie przewidywań.

Dane:Trenowanie na dużych, zróżnicowanych zbiorach danych pomaga modelom lepiej generalizować, co pozwala im wykonywać zadania, do których nie zostały specjalnie wytrenowane.

obliczać:Większa moc obliczeniowa pozwala na szybsze i bardziej efektywne szkolenie, co przekłada się na wyższą wydajność.

Ten przepis napędzał ewolucję AI przez ponad dekadę. Wczesne sieci neuronowe, takie jak AlexNet oraz ResNet zademonstrowano, jak zwiększenie rozmiaru modelu może poprawić rozpoznawanie obrazu. Następnie pojawiły się transformatory, w których modele takie jak GPT-3 i Google BERTI pokazały, że skalowanie może odblokować zupełnie nowe możliwości, takie jak uczenie się na podstawie niewielu prób.

Granice skalowania

Pomimo sukcesu skalowanie ma swoje granice. W miarę rozwoju modeli, ulepszenia wynikające z dodawania większej liczby parametrów maleją. To zjawisko, znane jako „prawo malejących przychodów,” oznacza, że ​​podwojenie rozmiaru modelu nie podwaja jego wydajności. Zamiast tego każdy przyrost przynosi mniejsze zyski. Oznacza to, że dalsze zwiększanie wydajności takich modeli wymagałoby jeszcze większych zasobów przy stosunkowo skromnych zyskach. Ma to realne konsekwencje. Budowanie ogromnych modeli wiąże się ze znacznymi kosztami finansowymi i środowiskowymi. Szkolenie dużych modeli jest drogie. GPT-3 podobno kosztuje miliony dolarów szkolić. Te koszty sprawiają, że najnowocześniejsza sztuczna inteligencja jest niedostępna dla mniejszych organizacji. Szkolenie ogromnych modeli pochłania ogromne ilości energii. „The Puzzle of Monogamous Marriage” oszacowano, że wyszkolenie jednego dużego modelu może skutkować emisją takiej samej ilości dwutlenku węgla, jaką emituje pięć samochodów w ciągu swojego cyklu życia.

Naukowcy rozpoznali te wyzwania i zaczęli szukać alternatyw. Zamiast polegać na brutalnej sile, zapytali: Jak możemy uczynić AI mądrzejszą, a nie tylko większą?

Złamanie kodu skalowania

Ostatnie przełomy pokazują, że możliwe jest prześcignięcie tradycyjnych praw skalowania. Inteligentniejsze architektury, udoskonalone strategie danych i wydajne techniki szkoleniowe umożliwiają AI osiągnięcie nowych szczytów bez konieczności ogromnych zasobów.

Projekty inteligentnych modeli: Zamiast powiększać modele, badacze skupiają się na ich zwiększaniu wydajności. Przykłady:

• • Rzadkie modele: Zamiast aktywować wszystkie parametry na raz, modele rozrzedzone używają tylko części potrzebnych do konkretnego zadania. Takie podejście oszczędza moc obliczeniową, utrzymując jednocześnie wydajność. Znaczącym przykładem jest Mistrala 7B, który pomimo posiadania zaledwie 7 miliardów parametrów, przewyższa znacznie większe modele dzięki wykorzystaniu rzadkiej architektury.
  • Ulepszenia transformatorów: Transformery pozostają kręgosłupem nowoczesnej AI, ale ich projekty ewoluują. Innowacje takie jak liniowe mechanizmy uwagi uczynić transformatory szybszymi i mniej zasobożernymi.

Lepsze strategie dotyczące danych: Więcej danych nie zawsze znaczy lepiej. Wyselekcjonowane, wysokiej jakości zestawy danych często przewyższają samą objętość. Na przykład,

• • Skoncentrowane zestawy danych: Zamiast trenować na ogromnych, niefiltrowanych danych, badacze używają czystych i istotnych zestawów danych. Na przykład OpenAI przesunął się w stronę starannie wybranych danych, aby zwiększyć niezawodność.
  • Szkolenia w określonych dziedzinach: W wyspecjalizowanych dziedzinach, takich jak medycyna czy prawo, ukierunkowane zestawy danych pomagają modelom działać skuteczniej przy mniejszej liczbie przykładów.

Efektywne metody szkoleniowe: Nowe techniki szkoleniowe zmniejszają zapotrzebowanie na zasoby bez poświęcania wydajności. Oto kilka przykładów takich metod szkoleniowych:

• • Nauka zgodnie z programem nauczania: Zaczynając od prostszych zadań i stopniowo wprowadzając trudniejsze, modele uczą się skuteczniej. To odzwierciedla sposób, w jaki uczą się ludzie.
  • Techniki takie jak LoRA (Adaptacja niskiego rzędu): Metody te pozwalają na skuteczne dostrajanie modeli bez konieczności ich ponownego trenowania.
  • Punkty kontrolne gradientu: takie podejście ogranicza wykorzystanie pamięci podczas treningu, umożliwiając uruchamianie większych modeli na ograniczonej liczbie urządzeń.

Umiejętności wschodzące: W miarę rozwoju modeli, czasami wykazują one zaskakujące zdolności, takie jak rozwiązywanie problemów, do których nie zostały wyraźnie przeszkolone. Te pojawiające się zdolności podważają tradycyjne prawa skalowania, ponieważ często pojawiają się w większych modelach, ale nie w ich mniejszych odpowiednikach. Naukowcy badają obecnie sposoby na bardziej efektywne odblokowanie tych zdolności, bez polegania na skalowaniu siłowym.

Hybrydowe podejścia do inteligentniejszej sztucznej inteligencji: Łączenie sieci neuronowych z rozumowaniem symbolicznym to kolejny obiecujący kierunek. Te hybrydowe systemy łączą rozpoznawanie wzorców z rozumowaniem logicznym, dzięki czemu są bardziej inteligentne i adaptowalne. Takie podejście zmniejsza potrzebę ogromnych zestawów danych i mocy obliczeniowej.

Przykłady ze świata rzeczywistego

Kilka niedawnych modeli pokazuje, w jaki sposób te udoskonalenia zmieniają zasady:

GPT-4o Mini: Model zapewnia wydajność porównywalną do swojej znacznie większej wersji, ale przy ułamku kosztów i zasobów. Osiąga te wyniki dzięki inteligentniejszym technikom szkoleniowym i ukierunkowanym zestawom danych.

Mistrala 7B: Mając tylko 7 miliardów parametrów, ten model przewyższa modele z dziesiątkami miliardów. Jego rzadka architektura dowodzi, że inteligentny projekt może przewyższyć surowy rozmiar.

Klaudia 3.5:W tym modelu priorytetowo potraktowano kwestie bezpieczeństwa i etyki, zapewniając równowagę między wysoką wydajnością a przemyślanym wykorzystaniem zasobów.

Wpływ łamania przepisów dotyczących skalowania

Postępy te mają realne implikacje.

Zwiększanie dostępności sztucznej inteligencji: Efektywne projekty obniżają koszty opracowywania i wdrażania AI. Modele typu open source, takie jak Lama 3.1 udostępniają mniejszym firmom i badaczom zaawansowane narzędzia AI.

Zielona przyszłość: Zoptymalizowane modele zmniejszają zużycie energii, dzięki czemu rozwój AI jest bardziej zrównoważony. Ta zmiana jest krytyczna, ponieważ rosną obawy dotyczące śladu środowiskowego AI.

Rozszerzanie zasięgu sztucznej inteligencji: Mniejsze, bardziej wydajne modele mogą działać na codziennych urządzeniach, takich jak smartfony i gadżety IoT. Otwiera to nowe możliwości dla aplikacji, od tłumaczenia języków w czasie rzeczywistym po autonomiczne systemy w samochodach.

Bottom Line

Prawa skalowania ukształtowały przeszłość AI, ale nie definiują już jej przyszłości. Inteligentniejsze architektury, lepsze przetwarzanie danych i wydajne metody szkolenia łamią zasady tradycyjnej skalowalności. Te innowacje sprawiają, że AI jest nie tylko potężniejsza, ale także bardziej praktyczna i zrównoważona.

Uwaga przesunęła się z brutalnego wzrostu na inteligentny projekt. Ta nowa era obiecuje AI, która jest dostępna dla większej liczby osób, przyjazna dla środowiska i zdolna do rozwiązywania problemów w sposób, który dopiero zaczynamy sobie wyobrażać. Kod skalowania nie jest po prostu łamany — jest przepisywany.