Umetna inteligenca
Kršitev kodeksa skaliranja: kako modeli AI na novo opredeljujejo pravila

Umetna inteligenca je v zadnjih letih dosegla izjemen napredek. Modeli, ki so se nekoč borili z osnovnimi nalogami, so zdaj odlični pri reševanju matematičnih problemov, ustvarjanju kode in odgovarjanju na zapletena vprašanja. Osrednji del tega napredka je koncept skalirni zakoni—pravila, ki pojasnjujejo, kako se modeli AI izboljšujejo, ko rastejo, se usposabljajo na več podatkov ali jih poganjajo večji računalniški viri. Dolga leta so ti zakoni služili kot načrt za razvoj boljše umetne inteligence.
Nedavno se je pojavil nov trend. Raziskovalci iščejo načine za doseganje prelomnih rezultatov, ne da bi zgolj povečali modele. Ta premik je več kot tehnična evolucija. Preoblikuje način gradnje umetne inteligence, zaradi česar je bolj učinkovit, dostopen in trajnosten.
Osnove zakonov skaliranja
Zakoni o skaliranju so kot formula za izboljšanje AI. Navajajo, da ko povečate velikost modela, mu vnesete več podatkov ali mu omogočite dostop do večje računalniške moči, se njegova zmogljivost izboljša. Na primer:
Velikost modela: Večji modeli z več parametri se lahko naučijo in predstavljajo bolj zapletene vzorce. Parametri so nastavljivi deli modela, ki omogočajo napovedovanje.
datum: Usposabljanje na obsežnih, raznolikih naborih podatkov pomaga modelom bolje posploševati, kar jim omogoča, da obravnavajo naloge, za katere niso bili izrecno usposobljeni.
Izračunajte: Več računalniške moči omogoča hitrejše in učinkovitejše usposabljanje, doseganje višje zmogljivosti.
Ta recept že več kot desetletje poganja razvoj umetne inteligence. Zgodnje nevronske mreže, kot so AlexNet in ResNet je pokazal, kako lahko povečanje velikosti modela izboljša prepoznavanje slike. Potem so prišli transformatorji, kjer so modeli všeč GPT-3 in Googlove BERTI so pokazali, da lahko skaliranje odklene popolnoma nove zmožnosti, kot je učenje v nekaj korakih.
Meje skaliranja
Kljub uspehu ima skaliranje meje. Ko modeli rastejo, se izboljšave zaradi dodajanja več parametrov zmanjšujejo. Ta pojav, znan kot "zakon padajočih donosov,« pomeni, da podvojitev velikosti modela ne podvoji njegove zmogljivosti. Namesto tega vsak prirastek prinaša manjše dobičke. To pomeni, da bi za nadaljnje spodbujanje učinkovitosti takšnih modelov potrebovali še več sredstev za razmeroma skromne dobičke. To ima posledice v resničnem svetu. Gradnja masivnih modelov prinaša znatne finančne in okoljske stroške. Šolanje velikih modelov je drago. GPT-3 domnevno stane milijonov dolarjev trenirati. Zaradi teh stroškov je vrhunska umetna inteligenca nedostopna manjšim organizacijam. Usposabljanje masivnih modelov porabi ogromno energije. A študija ocenil, da lahko usposabljanje enega velikega modela v svoji življenjski dobi izpusti toliko ogljika kot pet avtomobilov.
Raziskovalci so prepoznali te izzive in začeli raziskovati alternative. Namesto da bi se zanašali na surovo silo, so vprašali: Kako lahko naredimo AI pametnejšo, ne le večjo?
Kršitev kode za skaliranje
Nedavna dognanja kažejo, da je mogoče preseči tradicionalne zakone skaliranja. Pametnejše arhitekture, izpopolnjene podatkovne strategije in učinkovite tehnike usposabljanja omogočajo umetni inteligenci, da doseže nove višine, ne da bi za to potreboval ogromne vire.
Pametnejše zasnove modelov: Namesto da bi povečali modele, se raziskovalci osredotočajo na to, da bi bili učinkovitejši. Primeri so:
-
- Redki modeli: Namesto da bi aktivirali vse parametre hkrati, redki modeli uporabljajo samo dele, potrebne za določeno nalogo. Ta pristop prihrani računalniško moč in hkrati ohrani zmogljivost. Pomemben primer je Mistral 7B, ki kljub temu, da ima samo 7 milijard parametrov, prekaša veliko večje modele z uporabo redke arhitekture.
- Izboljšave transformatorjev: transformatorji ostajajo hrbtenica sodobne umetne inteligence, vendar se njihove zasnove razvijajo. Inovacije, kot so linearni mehanizmi pozornosti narediti transformatorje hitrejše in manj intenzivne.
Boljše podatkovne strategije: Več podatkov ni vedno boljše. Pripravljeni visokokakovostni nabori podatkov pogosto prekašajo čisto količino. na primer
-
- Osredotočeni nabori podatkov: Namesto usposabljanja na obsežnih, nefiltriranih podatkih raziskovalci uporabljajo čiste in ustrezne nabore podatkov. OpenAI se je na primer preusmeril k skrbno izbranim podatkom za izboljšanje zanesljivosti.
- Usposabljanje za specifično področje: na specializiranih področjih, kot sta medicina ali pravo, ciljni nabori podatkov pomagajo modelom, da delujejo dobro z manj primeri.
Učinkovite metode usposabljanja: Nove tehnike usposabljanja zmanjšujejo povpraševanje po virih brez žrtvovanja učinkovitosti. Nekateri primeri teh metod usposabljanja vključujejo:
-
- Učenje po učnem načrtu: Z začetkom s preprostejšimi nalogami in postopnim uvajanjem težjih se modeli učijo učinkoviteje. To odraža, kako se ljudje učimo.
- Tehnike kot LoRA (Prilagoditev nizkega ranga): Te metode učinkovito prilagodijo modele, ne da bi jih v celoti ponovno usposobili.
- Gradientne kontrolne točke: Ta pristop zmanjša porabo pomnilnika med usposabljanjem, kar omogoča, da večji modeli delujejo na omejeni strojni opremi.
Pojavne sposobnosti: Ko modeli rastejo, včasih pokažejo presenetljive zmožnosti, na primer reševanje problemov, za katere niso bili izrecno usposobljeni. Te nastajajoče sposobnosti izzivajo tradicionalne zakone skaliranja, saj se pogosto pojavljajo v večjih modelih, ne pa tudi v svojih manjših dvojnikih. Raziskovalci zdaj preiskujejo načine za učinkovitejše odklepanje teh zmožnosti, ne da bi se zanašali na brutalno skaliranje.
Hibridni pristopi za pametnejšo umetno inteligenco: Združevanje nevronskih mrež s simbolnim razmišljanjem je še ena obetavna smer. Ti hibridni sistemi združujejo prepoznavanje vzorcev z logičnim sklepanjem, zaradi česar so bolj inteligentni in prilagodljivi. Ta pristop zmanjša potrebo po ogromnih zbirkah podatkov in računalniški moči.
Primeri iz resničnega sveta
Več nedavnih modelov prikazuje, kako ta napredek prepisuje pravila:
GPT-4o Mini: Model zagotavlja zmogljivost, ki je primerljiva s svojo veliko večjo različico, vendar za delček stroškov in virov. Te rezultate dosega s pomočjo pametnejših tehnik usposabljanja in osredotočenih podatkovnih nizov.
Mistral 7B: S samo 7 milijardami parametrov ta model prekaša modele z desetinami milijard. Njegova redka arhitektura dokazuje, da lahko pametno oblikovanje preseže surovo velikost.
Klavd 3.5: ta model daje prednost varnostnim in etičnim vidikom ter usklajuje visoko zmogljivost s premišljeno uporabo virov.
Vpliv kršenja zakonov o skaliranju
Ta napredek ima posledice v resničnem svetu.
Izdelava umetne inteligence bolj dostopna: Učinkovite zasnove znižujejo stroške razvoja in uvajanja umetne inteligence. Odprtokodni modeli, kot je Lama 3.1 dajejo napredna orodja AI na voljo manjšim podjetjem in raziskovalcem.
Zelenejša prihodnost: Optimizirani modeli zmanjšujejo porabo energije, zaradi česar je razvoj AI bolj trajnosten. Ta premik je ključnega pomena, saj skrbi glede okoljskega odtisa umetne inteligence narašča.
Širjenje dosega AI: Manjši, učinkovitejši modeli lahko delujejo na vsakodnevnih napravah, kot so pametni telefoni in pripomočki IoT. To odpira nove možnosti za aplikacije, od jezikovnega prevajanja v realnem času do avtonomnih sistemov v avtomobilih.
Bottom Line
Zakoni o skaliranju so oblikovali preteklost umetne inteligence, vendar ne določajo več njene prihodnosti. Pametnejše arhitekture, boljše ravnanje s podatki in učinkovite metode usposabljanja kršijo pravila tradicionalnega skaliranja. Zaradi teh inovacij umetna inteligenca ni samo močnejša, ampak tudi bolj praktična in trajnostna.
Poudarek se je premaknil z rasti na silo na inteligentno zasnovo. Ta nova doba obljublja umetno inteligenco, ki je dostopna več ljudem, okolju prijazna in sposobna reševati probleme na načine, ki si jih šele predstavljamo. Koda za skaliranje ni samo pokvarjena, ampak je prepisana.