“大模型不再只是接龙,它开始学会思考了。”
Kimi创始人杨植麟,近期针对openAI的o1进行了干货分享,内容如下。
1. AI的进化之路
在过去20年,AI技术主要应用于垂直领域,如人脸识别、语音识别等,每个行业都需要专门的模型。人工智能在这些单一领域的突破,虽然令人振奋,但也带来了限制。每一个领域都需要独立的模型,工程师要为每一个新问题重新设计和训练,耗费大量的时间和资源。
但是,这种定制化的时代已经过去。如今,通用模型的出现打破了这一局限。 一个模型可以同时应用于多个领域,不再局限于单一任务。这意味着无论是医疗、金融还是教育,通用模型都能轻松应对,极大提升了生产力和效率。
2. Transformer架构的突破
2018年,《Attention is All You Need》这篇论文引爆了整个AI界,提出了Transformer架构。最初,它只是为了解决机器翻译中的瓶颈问题,但事实证明,它的价值远不止于此。Transformer的并行处理能力,使得它能够轻松处理庞大的数据集,效率远超之前的循环神经网络。
更重要的是,它并没有性能的上限。随着数据量的增加,Transformer的效果会不断提升,不会像其他模型那样达到瓶颈。这让它成为了未来大模型发展的核心技术之一。无论是语言、图像还是其他形式的数字化信息,Transformer都能高效地进行学习和推理。
3. AI所需的海量数据
虽然互联网积累了海量的数据,似乎为AI提供了源源不断的“养料”,但对于大模型来说,这些数据还远远不够。特别是在像数学、工程学这样的领域,数据的匮乏已经成为限制AI发展的瓶颈。很多领域的知识没有被很好地数字化,这让AI的学习进程变得艰难。
杨植麟指出,OpenAI的o1项目就是为了解决这个问题而诞生的。它不再依赖于仅从现有的数据中学习,而是开始自己生成数据,通过强化学习来提高模型的能力。这个过程类似于人类的自我反思和推理,通过不断生成新的思考和数据,AI能够从中学习如何解决那些没有标准答案的问题。
4. AI为什么会“思考”
o1的最大特点就是它的自我学习能力。传统的大模型只能通过接收外界提供的数据进行训练,但o1不仅能学习现有数据,还能通过生成新的数据来继续训练自己。 这个过程类似于人类在解题时的思考方式。
例如,一个数学家在解一道复杂的题目时,通常不仅仅会写出最后的答案,还会记录下解题过程中的思考。这个过程中的思考,往往比最后的答案更加重要,因为它可以帮助数学家在面对不同问题时,灵活运用所学到的知识。而o1则通过模拟这种思考过程,来提高自身的泛化能力。
5. AI的多模态
展望未来,杨植麟对大模型的发展充满信心。他认为,未来5到10年,大模型将在多个场景中得到应用,特别是在视觉、音频等多模态的领域。这些领域的结合,将让AI具备前所未有的能力,不仅能通过语言与人类交流,还能通过视觉、音频等方式更全面地理解世界。
随着这些技术的发展,AI将成为全能助手,帮助人类解决从简单任务到复杂问题的各类挑战。从医疗诊断到科学研究,AI的存在将让更多人获得专家级别的支持,真正实现知识的普惠。
未来已经到来,AI正逐步进入我们的日常生活,改变着我们理解和操作世界的方式。
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