首頁AI擴展突破由專家質疑
社交媒體上有些關於研究人員發現新AI「縮放法則」的討論，但專家們對此持保留態度。AI縮放三法則，更像是非正式指南，顯示AI模型在投入更多數據和計算能力時性能提升。直到大約一年前，主流趨勢是「預訓練」——基本上是使用更大數據集訓練更大模型。這仍然存在，但現在又多了兩種縮放法則：後訓練縮放，專注於調整模型行為；以及測試時縮放，涉及在推理時使用更多計算能力來提升模型的「推理」能力（例如R1模型）。
最近，來自Google和UC Berkeley的研究人員發表了一篇論文，網上一些人稱之為第四法則：「推理時搜索」。這種方法讓模型同時生成多個可能的答案，然後選出最佳答案。研究人員聲稱，這能提升舊模型（如Google的Gemini 1.5 Pro）的性能，在科學和數學基準測試中擊敗OpenAI的o1-preview「推理」模型。
Google博士研究員、論文共同作者之一Eric Zhao在X上分享，通過隨機採樣200個回答並讓模型自我驗證，Gemini 1.5——他開玩笑稱之為「古老的2024年初模型」——能超越o1-preview，甚至接近o1。他指出，隨著規模擴大，自我驗證變得更容易，這有些違反直覺但很酷。
但並非所有人都信服。阿爾伯塔大學AI研究員兼助理教授Matthew Guzdial告訴TechCrunch，這種方法在有可靠答案評判方式時效果最佳。但大多數問題並不簡單。他說：「如果我們無法編寫代碼來定義我們想要的，就無法使用[推理時]搜索。對於一般語言交互，我們做不到這一點……這通常不是解決大多數問題的好方法。」
Zhao回應說，他們的論文實際上探討了沒有明確評判方式的情況，模型必須自行解決。他認為，隨著規模擴大，有無明確評判方式之間的差距會縮小。
倫敦國王學院研究員Mike Cook支持Guzdial的觀點，認為推理時搜索並未真正提升模型的推理能力，更像是彌補模型自信錯誤的權宜之計。他指出，如果模型有5%的錯誤率，檢查200次嘗試應能更容易發現錯誤。
這對AI行業可能有些令人失望，該行業一直在尋找提升模型「推理」能力而不燒錢的方法。論文作者指出，推理模型解決一個數學問題可能花費數千美元的計算成本。
看來尋找新縮放技術的道路還遠未結束。
更新於3/20 太平洋時間上午5:12：新增了論文共同作者Eric Zhao的評論，他對一位獨立研究員的批評意見提出異議。
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以優化為驅動的人工智慧，正成為通用的模型發展新途徑
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人工智慧熱潮引發網路泡沫時期的泡沫憂慮
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評論 (37)
0/500
![JuanEvans]()
I heard there's a new AI scaling law discovered, but experts are skeptical? It feels like another case of hype overshadowing reality—maybe we should wait for solid experiments before jumping to conclusions. 😅
![WalterKing]()
Interessant, aber ich bin skeptisch. Diese 'Skalierungsgesetze' klingen oft nach einer selbsterfüllenden Prophezeiung der großen Tech-Firmen. Mehr Daten, mehr Rechenleistung – klar wird das Modell 'besser', aber zu welchem Preis? Die Umweltkosten sind enorm, und am Ende bekommen wir vielleicht nur bessere Halluzinationen. Die Experten haben recht, vorsichtig zu sein. 🤔
![DanielThomas]()
AI 스케일링 돌파구는 멋지게 들리지만, 전문가들은 회의적이에요. 🤔 이제 뭘 믿어야 할지 모르겠어요. 그냥 과대광고일까요? 지켜볼게요, 하지만 기대는 하지 않을게요. 😴
![BenRoberts]()
This AI scaling law thing sounds cool, but it's hard to get excited when experts are so skeptical. It's like they're saying, 'Sure, it's interesting, but let's not get carried away.' I guess we'll see if it's the real deal or just another hype train. 🤔
![PatrickMartinez]()
Essa história de lei de escalabilidade de IA parece legal, mas é difícil se empolgar quando os especialistas são tão céticos. Parece que eles estão dizendo, 'Sim, é interessante, mas não vamos nos empolgar muito'. Vamos ver se é verdade ou só mais um hype. 🤔
![JohnYoung]()
AI 스케일링 법칙에 대한 소식은 흥미롭지만, 전문가들이 회의적이라서 흥분하기 어려워. '재미있지만 너무 기대하지 마세요'라는 느낌이야. 실제로 어떻게 될지 지켜봐야겠네. 🤔
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但並非所有人都信服。阿爾伯塔大學AI研究員兼助理教授Matthew Guzdial告訴TechCrunch，這種方法在有可靠答案評判方式時效果最佳。但大多數問題並不簡單。他說：「如果我們無法編寫代碼來定義我們想要的，就無法使用[推理時]搜索。對於一般語言交互，我們做不到這一點……這通常不是解決大多數問題的好方法。」
Zhao回應說，他們的論文實際上探討了沒有明確評判方式的情況，模型必須自行解決。他認為，隨著規模擴大，有無明確評判方式之間的差距會縮小。
倫敦國王學院研究員Mike Cook支持Guzdial的觀點，認為推理時搜索並未真正提升模型的推理能力，更像是彌補模型自信錯誤的權宜之計。他指出，如果模型有5%的錯誤率，檢查200次嘗試應能更容易發現錯誤。
這對AI行業可能有些令人失望，該行業一直在尋找提升模型「推理」能力而不燒錢的方法。論文作者指出，推理模型解決一個數學問題可能花費數千美元的計算成本。
看來尋找新縮放技術的道路還遠未結束。
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