Noam Brown: Các mô hình AI 'Lý luận' có thể đã xuất hiện hàng thập kỷ trước

# GTC # openai

Noam Brown, một nhà nghiên cứu hàng đầu về AI lý luận tại Openai, gần đây đã chia sẻ những hiểu biết tại hội nghị GTC của NVIDIA ở San Jose, cho thấy những tiến bộ trong "lý luận" AI có thể đã đạt được 20 năm trước nếu các phương pháp và thuật toán đúng đã được biết. Ông giải thích: "Có nhiều lý do tại sao hướng nghiên cứu này bị bỏ qua", nêu bật một khoảng cách trong cách tiếp cận có thể được lấp đầy sớm hơn nhiều. Phản ánh về hành trình nghiên cứu của mình, Brown lưu ý một nhận thức quan trọng: "Tôi nhận thấy trong quá trình nghiên cứu của tôi rằng, OK, có một cái gì đó bị thiếu. Con người dành nhiều thời gian để suy nghĩ trước khi họ hành động trong một tình huống khó khăn. Có lẽ điều này sẽ rất hữu ích [trong AI]." Quan sát này đã khiến anh phát triển các mô hình AI bắt chước lý luận giống con người, thay vì chỉ dựa vào sức mạnh tính toán. Công việc của ông tại Đại học Carnegie Mellon, đặc biệt là với Pluribus AI, người đã vượt qua những người chơi poker hàng đầu, minh họa cho cách tiếp cận này. Pluribus đã đột phá vì nó sử dụng lý luận để giải quyết các vấn đề, tương phản với các phương pháp vũ lực phổ biến hơn vào thời điểm đó. Tại Openai, Brown đã đóng góp vào sự phát triển của O1, một mô hình AI sử dụng phương pháp được gọi là suy luận thời gian thử nghiệm. Kỹ thuật này cho phép AI "suy nghĩ" trước khi trả lời, tăng cường độ chính xác và độ tin cậy của nó, đặc biệt là trong các lĩnh vực như toán học và khoa học. Trong cuộc thảo luận của hội thảo, Brown đã giải quyết thách thức của nghiên cứu học thuật cạnh tranh với quy mô của các thí nghiệm được thực hiện bởi các phòng thí nghiệm AI lớn như Openai. Ông thừa nhận khó khăn ngày càng tăng do nhu cầu tính toán ngày càng tăng của các mô hình hiện đại nhưng cho rằng các học giả vẫn có thể đóng góp đáng kể bằng cách tập trung vào các lĩnh vực đòi hỏi ít sức mạnh tính toán hơn, chẳng hạn như thiết kế kiến ​​trúc mô hình. Ông nhấn mạnh tiềm năng hợp tác giữa Academia và Frontier Labs, nói rằng, "[T] Đây là cơ hội để hợp tác giữa Frontier Labs [và học viện]. Nhận xét của Brown đặc biệt kịp thời vì chính quyền Trump đã đề xuất cắt giảm đáng kể tài trợ khoa học, một động thái bị chỉ trích bởi các chuyên gia AI, bao gồm Geoffrey Hinton, người cho rằng những cắt giảm đó có thể gây nguy hiểm cho các nỗ lực nghiên cứu của AI trên toàn cầu. Ông cũng chỉ ra vai trò quan trọng của học viện trong việc cải thiện điểm chuẩn của AI, lưu ý, "Trạng thái điểm chuẩn trong AI thực sự rất tệ, và điều đó không đòi hỏi nhiều tính toán để làm." Điểm chuẩn AI hiện tại thường tập trung vào kiến ​​thức tối nghĩa và không phản ánh chính xác các khả năng quan trọng nhất đối với người dùng, dẫn đến sự nhầm lẫn về tiềm năng và tiến trình thực sự của các mô hình AI. *Cập nhật 4:06 PM PT: Một phiên bản trước của tác phẩm này ngụ ý rằng Brown đã đề cập đến các mô hình lý luận như O1 trong những nhận xét ban đầu của anh ấy. Trên thực tế, anh ấy đã đề cập đến công việc của mình về trò chơi chơi trò chơi trước thời gian ở Openai. Chúng tôi rất tiếc về lỗi.*

Bài viết liên quan

Nhận xét (10)