华尔街见闻 2024年11月03日
微软AI主管谈AI趋势:大小模型将“齐头并进”,“规模法则”远没有到极限
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微软AI主管Mustafa Suleyman近期接受采访,探讨了人工智能领域未来的发展趋势。他认为,未来几年AI模型将呈现大小模型“齐头并进”的趋势,大型模型的规模化竞赛将持续,并融入更多模态的数据,同时,利用大型模型训练小型模型的技术(如蒸馏)兴起,高效的小型模型将在特定场景中发挥重要作用。Suleyman还强调了提示工程、数据整合和新模式加入的重要性,例如视频和图像的整合,以及跨复杂数字界面的动作轨迹的理解和数据收集。他认为,这些趋势将为企业家带来创新机会,并带来令人印象深刻的结果。此外,Suleyman也展望了小型模型的未来发展,认为知识将被浓缩到更小、更便宜的模型中,嵌入各种设备,实现真正的环境感知革命,创业者可以利用小型模型的低成本和高效性,开发针对特定用例的应用。

🤔**大型模型规模化竞赛将持续,并融入更多模态数据:**大型模型的规模化竞赛在未来几年仍将持续,并且会逐渐融入更多模态的数据,例如视频、图像等。这将使得AI模型能够处理更加复杂和多样化的信息,从而提升其应用范围和能力。例如,未来AI模型可以理解和生成视频内容,识别和分析图像中的细节,甚至可以根据用户的语音指令生成相应的视频或图像。这种多模态数据的融合将为AI模型带来更强大的感知和理解能力,推动其在各个领域的应用,例如自动驾驶、医疗诊断、虚拟现实等。此外,大型模型的规模化也将进一步提升其在自然语言处理、机器翻译、知识问答等方面的能力,为用户提供更加精准、高效的服务。

💡**小型模型兴起,利用大型模型训练小型模型的技术(如蒸馏)将发挥重要作用:**利用大型模型训练小型模型的技术,例如蒸馏,将在未来几年得到广泛应用。这种技术能够将大型模型的知识和能力迁移到小型模型中,从而使小型模型能够在特定场景中发挥出与大型模型相媲美的性能,同时降低计算成本和能耗。例如,可以通过蒸馏技术将一个大型语言模型的知识迁移到一个小型语言模型中,使其能够在移动设备上进行流畅的语音识别和翻译。小型模型的兴起将推动AI技术在边缘计算和物联网领域的应用,例如智能家居、智能穿戴设备、工业自动化等。小型模型的低成本和高效性将为企业和开发者带来更多机会,使其能够开发出更加个性化和定制化的AI应用。

🚀**提示工程至关重要,创业者可以引导预训练模型,使其符合自身品牌价值观:**对于创业者而言,理解并利用提示工程至关重要。通过提供高质量的指令集,创业者可以引导预训练模型,使其符合自身品牌价值观,打造独特产品。提示工程可以被视为一种与AI模型进行沟通和交互的方式,通过精心设计的提示,引导模型生成符合预期输出的结果。例如,一家电商企业可以通过提示工程引导AI模型生成符合其品牌风格的商品描述,从而提升用户体验和品牌形象。提示工程的应用将为创业者提供更多机会,使其能够利用预训练模型快速构建和迭代产品,降低开发成本和时间。

🔄**数据整合至关重要,合成数据将成为训练模型的关键:**数据整合是训练AI模型的关键环节,合成数据将成为未来训练模型的重要数据来源。合成数据是指通过计算机模拟生成的数据,可以用于弥补真实数据不足的问题,例如医疗数据、金融数据等。合成数据可以帮助训练更加鲁棒和可靠的AI模型,提高其在不同场景下的泛化能力。例如,可以通过合成数据模拟不同类型的交通场景,训练自动驾驶系统在各种复杂情况下做出正确的决策。然而,如何获取、整合这些数据仍需深入探讨,确保合成数据能够真实地反映现实世界中的情况,避免引入偏差和误差。

🎥**新模式加入,例如视频和图像的整合,以及跨复杂数字界面的动作轨迹的理解和数据收集:**未来,AI模型将逐渐融入更多新的模式,例如视频和图像的整合,以及跨复杂数字界面的动作轨迹的理解和数据收集。这将带来许多令人印象深刻的结果,例如能够理解和生成视频内容的AI模型,能够根据用户在不同设备上的操作轨迹提供个性化服务的AI系统等。这些新的模式将为AI模型带来更加丰富的感知和理解能力,推动其在各个领域的应用,例如教育、娱乐、金融等。企业家需要关注这些新趋势,并积极探索如何利用这些技术进行创新,才能在未来取得成功。

在近日的一次访谈中,微软AI主管Mustafa Suleyman深入探讨了人工智能领域的最新趋势。他认为,未来几年AI模型将呈现大小模型“齐头并进”的趋势。

一方面,大型模型的规模化竞赛仍将持续,并融入更多模态的数据,例如视频、图像等。另一方面,利用大型模型训练小型模型的技术(如蒸馏)兴起,高效的小型模型将在特定场景中发挥巨大作用。Suleyman补充称,未来,知识将被浓缩到更小、更便宜的模型中,嵌入各种设备,实现真正的环境感知革命。

对于创业者而言,Suleyman认为,理解并利用提示工程至关重要。通过提供高质量的指令集,创业者可以引导预训练模型,使其符合自身品牌价值观,打造独特产品。此外,小型模型蕴藏着巨大机会,创业者可以利用其低成本和高效性,开发针对特定用例的应用。

采访中,Suleyman还强调了数据整合的重要性。合成数据将成为训练模型的关键,但如何获取、整合这些数据仍需深入探讨。

此外,这位微软AI主管还谈到了新模式的加入,例如视频和图像的整合,以及跨复杂数字界面的动作轨迹的理解和数据收集。他认为,这将带来许多令人印象深刻的结果。对于企业家来说,如何利用这些新趋势和技术进行创新,将是未来成功的关键。

以下为全文内容,大家enjoy~ ✌️(为增加可读性,我们对原文进行了简要编辑)

Q:未来几年,在不断发展的模型 (models) 格局中,有哪些事情值得关注?

A:模型的规模既在变大,也在变小,这种趋势几乎肯定会继续下去。

去年开始流行一种新方法,称为蒸馏。这类方法利用大型、高成本模型来训练小型模型。这种监督效果相当不错,目前已有充分的证据支持这一点。

因此,规模仍然是这场竞争中的关键因素,未来还有很大的发展空间,数据量也将持续增长。

至少在接下来的两三年内,“规模法则”在提供超预期表现方面的进度不会有任何放缓。

Q: 还有哪些新的模式可以加入?

A: 人们也在考虑将视频、图像以及跨复杂数字界面的动作轨迹等新的模态融入模型中。

但我们真正感兴趣的是跨复杂数字界面的动作轨迹,比如从浏览器跳到桌面,再转移到手机,从不同的生态系统中切换,无论是在封闭的花园还是开放的网络中。

我们试图理解这些轨迹,收集大量数据,使用监督学习和微调等方法。我认为这将带来许多令人印象深刻的结果。

Q: 在数据方面,人们在哪些方面思考得不够多?

A: 数据的讨论角度很多,经典的问题是哪些数据可以使用及其质量。我认为网上已经有大量讨论。

但人们没有花足够时间思考新数据的来源,以及如何整合这些数据。

例如,合成数据是一个有趣的领域,如果我们有这样的数据,可以训练出更好的小模型和大模型。如何获取这些数据并确保其整合是一个关键问题。但是如何获取这些数据并确保它们被整合起来,这一点还没有得到足够的讨论。

Q:在处理模型时,提示 (prompt) 和问题 (question) 之间有什么区别?

A:提示不仅仅是你问聊天机器人的问题。当你问聊天机器人一个问题,那是一个问题;当你写一个三页的风格指南并附上模仿的例子,那是一个提示。

提示是你的高质量指令集,指导预训练模型以特定方式行为。令人惊讶的是,模型只需几页指令就能表现得非常不同。

为了让模型表现出细微、精准和符合品牌价值的行为,你需要展示成千上万个良好行为的例子,并将这些例子微调到模型中。这是预训练过程的延续,使用高质量且准确的数据。

好消息是,成千上万个例子对许多细分领域或特定垂直领域来说是非常容易获得的。这是一个优势,初创公司在高质量微调预训练模型方面有很大的空间。

Q:小模型会带来哪些机会?创业者如何利用它们做一些有趣且独特的事情?

A:小模型无疑代表着未来。

大型模型在处理查询时会激活数十亿个不相关的神经表示,尽管它们非常高效地进行搜索和引用数亿个节点,但并不总是必要的。

我们将把知识浓缩到更小、更便宜的模型中,这些模型可以驻留在各种设备上,如耳塞、可穿戴设备、耳环、植物或传感器。

这场环境感知革命长期以来一直被人们所期待,它将带来功能性设备,例如一个冰箱磁铁,冰箱磁铁是我能想到的最小的数字设备。它可以在早上迎接你,告诉你天气情况,告诉你冰箱里可能有什么或没有什么,并提醒你查看日历。

它可以在早上欢迎你,告诉你天气,告诉你冰箱里可能有什么或没有什么,并提醒你查看日历。

这种模型可能只有几千万个参数。虽然目前还没有人真正推动这一点,但任何两人团队都可以探索这一领域。

Q:人们在接下来的两天里应该思考什么问题?

A:问题是,技术人员需要为设计一个更加人性化的未来做些什么。

这包括思考技术如何进化人类,以及我们的情感、激情和同情心如何通过我们与技术不断变化的关系来表达。

Q:为什么说这是一个转型时刻?

A:我们有足够的证据表明,过去五十年的大技术转型重塑了事物的结构。

我认为这是一个创办公司、扩展公司、甚至转变职业的时刻。即使你不是企业家,无论你是活动家、组织者还是学者,现在是关注的时刻。

到2050年,列车将离站,情况会大不相同。我们现在有机会共同塑造和影响未来,没有什么是预定的。我们非常幸运能在这个时刻活着,这既是巨大的责任,也是令人振奋的机会。

本文来自微信公众号“硬AI”,关注更多AI前沿资讯请移步这里

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