毫無(wú)疑問(wèn)，ChatGPT依賴(lài)的是迄今為止最復雜的大語(yǔ)言模型（LLM），但在OpenAI掌門(mén)人看來(lái)，LLM并非越大越好。

(資料圖片)

當地時(shí)間4月13日，OpenAI聯(lián)合創(chuàng )始人兼首席執行官Sam Altman在麻省理工學(xué)院的“想象力在行動(dòng)”活動(dòng)上接受了媒體的采訪(fǎng)。

他認為我們正為了大小而逐漸接近LLM的極限。Altman說(shuō):

我認為，我們已經(jīng)走到了這個(gè)時(shí)代的盡頭，我們將以其他方式把這些巨型模型做得更好。

Altman認為，大小并非衡量一個(gè)模型質(zhì)量的正確方式，他還把LLM與芯片的發(fā)展速度進(jìn)行了比較。

我認為人們過(guò)于關(guān)注參數數量，也許參數數量肯定會(huì )增加。但是，這讓我想起了上世紀90年代和2000年代的千兆赫芯片競賽，當時(shí)每家公司都追求大參數。

正如他指出的那樣，如今有些手機上運行著(zhù)功能更強大的芯片，但用戶(hù)大多數時(shí)候并不知道它們的速度有多快，只知道它們能很好地完成工作。

Altman認為，未來(lái)模型參數應該向更小的方向發(fā)展，或者以多個(gè)小模型協(xié)作的方式工作。

我認為，重要的是，我們將重點(diǎn)放在迅速提高（模型）能力上。

如果可以的話(huà)，參數數量應該隨著(zhù)時(shí)間的推移而減少，或者我們應該讓多個(gè)模型一起工作，每個(gè)模型都更小，我們就會(huì )這樣做。

我們希望向世界提供的是最強大、最實(shí)用、最安全的模型。當然，我們并不是要忽略參數數量。

Altman還說(shuō)：

我們已經(jīng)為此努力了很長(cháng)時(shí)間，但我們的信心正逐漸增強，相信它真的會(huì )奏效。

我們建立這家公司已經(jīng)七年了。這些事情需要很長(cháng)、很長(cháng)的時(shí)間?？偟膩?lái)說(shuō)，我想說(shuō)的是為什么別人沒(méi)有成功的時(shí)候它卻成功了: 這只是因為我們已經(jīng)在研究每一個(gè)細節很長(cháng)一段時(shí)間了。而大多數人不愿意這么做。

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