Нарушение кода масштабирования: как модели ИИ переопределяют правила

Искусственный интеллект добился значительных успехов в последние годы. Модели, которые когда-то с трудом справлялись с базовыми задачами, теперь преуспевают в решении математических задач, генерации кода и ответах на сложные вопросы. Центральным элементом этого прогресса является концепция законы масштабирования— правила, объясняющие, как модели ИИ улучшаются по мере их роста, обучения на большем количестве данных или использования больших вычислительных ресурсов. В течение многих лет эти законы служили планом для разработки лучшего ИИ.

Недавно появилась новая тенденция. Исследователи находят способы достижения новаторских результатов, не просто увеличивая модели. Этот сдвиг — больше, чем просто техническая эволюция. Он меняет способ построения ИИ, делая его более эффективным, доступным и устойчивым.

Основы законов масштабирования

Законы масштабирования подобны формуле улучшения ИИ. Они утверждают, что по мере увеличения размера модели, предоставления ей большего количества данных или предоставления ей доступа к большей вычислительной мощности ее производительность улучшается. Например:

Размер модели: Более крупные модели с большим количеством параметров могут обучаться и представлять более сложные шаблоны. Параметры — это регулируемые части модели, которые позволяют ей делать прогнозы.

Данные: Обучение на обширных, разнообразных наборах данных помогает моделям лучше обобщать, позволяя им справляться с задачами, для которых они не были специально обучены.

Вычисление: Большая вычислительная мощность позволяет проводить более быструю и эффективную тренировку, достигая более высоких результатов.

Этот рецепт управлял эволюцией ИИ более десятилетия. Ранние нейронные сети, такие как АлексНет и RESNET продемонстрировали, как увеличение размера модели может улучшить распознавание изображений. Затем появились трансформеры, где модели, подобные GPT-3 и гугл БЕРТ показали, что масштабирование может открыть совершенно новые возможности, такие как обучение с небольшим количеством попыток.

Пределы масштабирования

Несмотря на свой успех, масштабирование имеет свои пределы. По мере роста моделей улучшения от добавления дополнительных параметров уменьшаются. Это явление, известное как «закон убывающей доходности», означает, что удвоение размера модели не удваивает ее производительность. Вместо этого каждое увеличение обеспечивает меньший прирост. Это означает, что для дальнейшего повышения производительности таких моделей потребуется еще больше ресурсов для относительно скромного прироста. Это имеет реальные последствия. Создание больших моделей сопряжено со значительными финансовыми и экологическими затратами. Обучение больших моделей обходится дорого. GPT-3, как сообщается, стоит миллионы долларов для обучения. Эти расходы делают передовой ИИ недоступным для небольших организаций. Обучение больших моделей потребляет огромное количество энергии. проведенное исследование Подсчитано, что обучение одной большой модели может привести к выбросам такого же количества углерода, как пять автомобилей за время их эксплуатации.

Исследователи осознали эти проблемы и начали изучать альтернативы. Вместо того чтобы полагаться на грубую силу, они спросили: как мы можем сделать ИИ умнее, а не просто больше?

Взлом кода масштабирования

Недавние прорывы показывают, что можно превзойти традиционные законы масштабирования. Более интеллектуальные архитектуры, усовершенствованные стратегии данных и эффективные методы обучения позволяют ИИ достигать новых высот без необходимости использования огромных ресурсов.

Более умные конструкции моделей: Вместо того, чтобы делать модели больше, исследователи сосредотачиваются на том, чтобы сделать их более эффективными. Вот примеры:

• • Разреженные модели: Вместо того, чтобы активировать все параметры сразу, разреженные модели используют только те части, которые необходимы для конкретной задачи. Такой подход экономит вычислительную мощность, сохраняя производительность. Яркий пример — Мистраль 7Б, которая, несмотря на наличие всего 7 миллиардов параметров, превосходит гораздо более крупные модели за счет использования разреженной архитектуры.
  • Улучшения Трансформеров: Трансформеры остаются основой современного ИИ, но их конструкции развиваются. Такие инновации, как линейные механизмы внимания сделать трансформаторы более быстрыми и менее ресурсоемкими.

Лучшие стратегии работы с данными: Больше данных не всегда лучше. Отобранные, высококачественные наборы данных часто превосходят чистый объем. Например,

• • Целевые наборы данных: вместо обучения на массивных, неотфильтрованных данных исследователи используют чистые и релевантные наборы данных. Например, OpenAI перешел на тщательно отобранные данные для повышения надежности.
  • Специализированное обучение: в таких специализированных областях, как медицина или юриспруденция, целевые наборы данных помогают моделям работать эффективно при меньшем количестве примеров.

Эффективные методы обучения: Новые методы обучения снижают потребность в ресурсах, не жертвуя производительностью. Некоторые примеры таких методов обучения включают:

• • Обучение по учебной программе: Начиная с более простых задач и постепенно вводя более сложные, модели учатся более эффективно. Это отражает то, как учатся люди.
  • Такие методы, как ЛоРА (Адаптация низкого ранга): эти методы эффективно настраивают модели без их полного переобучения.
  • Градиентная контрольная точка: этот подход сокращает использование памяти во время обучения, позволяя запускать более крупные модели на ограниченном оборудовании.

Эмерджентные способности: По мере роста моделей они иногда демонстрируют удивительные способности, например, решая проблемы, для которых они явно не были обучены. Эти возникающие способности бросают вызов традиционным законам масштабирования, поскольку они часто проявляются в более крупных моделях, но не в их меньших аналогах. Исследователи сейчас изучают способы более эффективного раскрытия этих способностей, не полагаясь на масштабирование методом грубой силы.

Гибридные подходы для более разумного ИИ: Объединение нейронных сетей с символическим рассуждением — еще одно перспективное направление. Эти гибридные системы объединяют распознавание образов с логическим рассуждением, что делает их более интеллектуальными и адаптивными. Такой подход снижает потребность в массивных наборах данных и вычислительной мощности.

Примеры из реального мира

Несколько последних моделей демонстрируют, как эти достижения меняют правила:

ГПТ-4о Мини: Модель обеспечивает производительность, сопоставимую с ее гораздо большей версией, но за малую часть стоимости и ресурсов. Она достигает этих результатов с помощью более умных методов обучения и целевых наборов данных.

Мистраль 7Б: Имея всего 7 миллиардов параметров, эта модель превосходит модели с десятками миллиардов. Ее разреженная архитектура доказывает, что интеллектуальный дизайн может превосходить необработанный размер.

Клод 3.5: Эта модель ставит во главу угла безопасность и этические аспекты и сочетает высокую производительность с продуманным использованием ресурсов.

Влияние нарушения законов масштабирования

Эти достижения имеют реальные последствия.

Делаем ИИ более доступным: Эффективные проекты снижают стоимость разработки и внедрения ИИ. Модели с открытым исходным кодом, такие как Llama 3.1 делают передовые инструменты ИИ доступными для небольших компаний и исследователей.

Более экологичное будущее: Оптимизированные модели снижают потребление энергии, делая разработку ИИ более устойчивой. Этот сдвиг имеет решающее значение, поскольку растет обеспокоенность по поводу воздействия ИИ на окружающую среду.

Расширение сферы применения ИИ: Меньшие, более эффективные модели могут работать на повседневных устройствах, таких как смартфоны и гаджеты IoT. Это открывает новые возможности для приложений, от перевода языка в реальном времени до автономных систем в автомобилях.

Выводы

Законы масштабирования сформировали прошлое ИИ, но больше не определяют его будущее. Более интеллектуальные архитектуры, лучшая обработка данных и эффективные методы обучения нарушают правила традиционного масштабирования. Эти инновации делают ИИ не только более мощным, но и более практичным и устойчивым.

Фокус сместился с роста грубой силы на интеллектуальный дизайн. Эта новая эра обещает ИИ, который будет доступен большему количеству людей, экологически безопасен и способен решать проблемы способами, которые мы только начинаем себе представлять. Код масштабирования не просто ломается — он переписывается.