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裁剪：犀牛

【新智元导读】首席科学家Jeff Dean与Transformer作家Noam Shazeer在一场访谈中不仅揭秘了让模子速率擢升三倍的低精度谋略工夫，共享了「猫神经元」等早期AI破损的背后故事，还斗胆畅想了AI处理万亿级别Token、达成「1000万倍工程师」的可能性。

要是莫得「Attention Is All You Need」这篇论文，今天的AI会是什么花式？

Jeff Dean，谷歌的首席科学家，和Transformer的作家Noam Shazeer，最近在一场深度访谈中，不仅纪念了AI发展的关节时刻，还斗胆瞻望了改日的想法。

他们揭秘了模子蒸馏、MoE架构的内幕，致使计划了如何让AI模子处理悉数互联网的信息！

访谈内容十分丰富，看点全都。

低精度让模子快三倍

「最近，我嗅觉基于通用CPU的机器推广性不如过去了。」Jeff说。

他示意，制造工艺的纠刚直今需要三年时刻，而不是过去的两年。多核处理器等架构纠正也莫得给咱们带来20到10年前那么大的擢升。

关联词，同期咱们看到了越来越多的专用谋略竖立，比如机器学习加快器、TPU，以及最近的专注于机器学习的GPU，它们让咱们或者在当代谋略中获取止境高的性能和致密的效果，这些谋略与传统的C++代码，比如运行Microsoft Office这类任务的谋略大不疏通。

可以说，算法正在跟随硬件的发展。Noam示意，现如今算术运算止境低廉，而数据传输的资本则相对还较高。

恰是因为这小数，深度学习才得以速即发展。「你可以通过矩阵乘法来构建深度学习，这内容上是N立方次的运算和N平方字节的数据传输。」Noam说。

对此，Jeff示意认可。他说，「我认为，向硬件转向的这一伏击变化止境关节，因为在那之前，CPU和GPU并不特地合乎深度学习。」

其后，谷歌初始打造TPU，这些TPU其实是低精度线性代数处理器，一朝有了这么的硬件，就需要充分期骗它。

就像拉里·佩奇曾说的：「咱们的第二大资本是税收，最大资本是契机资本。」在这种情况下，把这些算术单位填满！可以让算术运算的数目增多几个数目级。

然后，接下来要转换的是什么？算法、数据流，等等。Jeff无间说谈，「哦，对了，算术运算的精度可以止境低，这么你就可以在芯片上放更多的乘法单位。」

「我认为一个深广的趋势是，咱们在量化或领有更低精度模子方面变得越来越好。」Jeff说到。

从TPUv1初始，那时他们致使不细目能否使用8位整数进行量化并进行模子推理。但有一些早期凭证剖析这可能是可行的，于是他们就决定围绕这小数构建悉数芯片。

跟着时刻的推移，环球一经或者在老师中使用更低精度了。而且推理的精度也缩小了。当今东谈主们使用INT4或者FP4。

「要是20年前你告诉一个超等谋略浮点数大众，咱们要使用FP4，他一定会以为那太浪漫了。」Jeff说，他们心爱64位的浮点数。

Jeff说到，「一些东谈主正在将模子量化到2位或1位，我认为这是一个显明的趋势。是的，量化确乎有点烦东谈主，但你的模子会快三倍，是以你得接受它。」

推广神经收集确乎有用

当Jeff被问到有莫得在斟酌某个鸿沟时，一忽儿有了想法，而且有种「天啊，确切不敢肯定这尽然到手了」的嗅觉时。Jeff回忆起在Brain团队早期的时候。

阿谁时候，他们专注于「望望能否构建一些基础要领，让咱们或者老师止境止境大的神经收集」。

那时，他们的数据中心莫得GPU，惟一CPU。关联词他们知谈如何让多数的CPU悉数责任。是以构建了一个系统，或者通过模子并行和数据并行的花式老师相等大的神经收集。

「咱们有一个针对 1000 万个立时接纳的 YouTube 帧进行无监督学习的系统。」Jeff示意，它接受了一种空间局部示意的方法，因此它会基于尝试从高层示意中重构事物来构建无监督示意。他们让这个系统在2000台谋略机上运行，使用了16000个中枢进行老师。

不久之后，该模子内容上或者在最高层构建一个示意，其中一个神经元会被猫的图像所引发。

「它从未被汇报什么是猫，但它在老师数据中看到了实足多的猫的正面面部视图，因此这个神经元会对这些图像产生反应，而对其他东西则不太明锐。」Jeff说，肖似的，你还会看到其他神经元对东谈主脸、行东谈主的背影等产生反应。

「这个经过止境酷，因为它是基于无监督学习道理，AG百家乐下三路技巧打法构建出这些止境高端倪的示意。」

随后，他们在监督学习的ImageNet 20000类别挑战中获取了止境好的截止，相干于之前的工夫，擢升了60%的性能，这在那时口角常可以的。

这种神经收集可能比之前老师过的神经收集大了50倍，而且得到了很好的截止。

是以这让Jeff有了一种嗅觉，「嘿，内容上，推广神经收集似乎是个可以的主意，看来确乎有用，咱们应该无间鼓舞这一想法。」他说。

想办法处理数万亿token

谈到长高下文问题时，Jeff示意，「咱们还莫得完全作念到，但我确乎看到了在改日可达成的方针。」

Jeff示意，他一经念念考这个问题一段时刻了。

你看到这些模子的一个性情是它们相等可以，但它们有时会产生幻觉而且存在事实性问题。部分原因是你在数万亿的token上进行了老师，并将通盘这些都夹杂在数百亿致使数千亿的参数中。

在高下文窗口中，也等于模子的输入中，信息口角常明晰明确的，因为咱们在Transformer中有一个止境好的把稳力机制。模子可以关注事物，而且它知谈它正在处理的委果文本、视频的委果帧、音频或其他任何内容。

面前，咱们有或者处理数百万token高下文的模子，这一经相等多了。Jeff示意。「这相等于数百页的 PDF、50 篇磋论说文、数小时的视频、数十小时的音频，或者这些内容的某种组合，这止境酷。」

关联词，要是模子或者处理数万亿的token，那就太好了。它能否关注悉数互联网并为你找到正确的内容？它能否为你处理通盘个东谈主信息？

「我很但愿有一个模子可以探听我的通盘电子邮件、通盘文档和通盘相片。当我条目它作念某事时，它可以在我的许可下期骗这些信息来匡助不休我想让它作念的事情。」Jeff说。

但这将是一个强大的谋略挑战，因为朴素的把稳力算法是二次方的。你险些无法在相等多的硬件上让它处理数百万的token，更无须说让它径直处理数万亿的token了，这是不能能的。

因此，需要多数道理道理的算法近似来达成的：一种让模子在主意上或者处理更多、更多的token，数万亿token的方法。

也许可以将通盘Google代码库放入每个Google拓荒者的高下文中，将天下上通盘的开源代码放入任何开源拓荒者的高下文中。

那将是惊东谈主的。

一百万个「肆意的」Jeff

访谈中，主合手东谈主建议了一个极具挑战性和前瞻性的问题，将计划引向了AI安全性的深层鸿沟：要是AI系统偏离了预设方针，转而优化一些未知的、致使可能无益的方针函数，将会产生怎样的后果？

主合手东谈主进一步设计了一个场景：假定一个AI获取了与Jeff或Noam相等、致使特出他们的编程才调。

在这种情况下，要是该系统被坏心复制或自我复制，产生了数百万个具有顶级编程水平的「副本」，那么这种失控的地点将可能导致难以维持的后果。

这一假定气象波及了现时AI安全斟酌的中枢关怀——目方针对王人（Goal Alignment）问题。即如何确保AI系统的方针与东谈主类的价值不雅和预期方针保合手一致，幸免出现巧合或无益的四肢。

对此，业界存在两种极点的不雅点：凄惨论（Catastrophism），认为AI系统在各方面都将远超东谈主类，最终可能导致东谈主类被AI压制或取代。乐不雅论（Optimism）， 认为AI系统将带来强大的福祉，无需过分管忧其潜在风险。

对此，Jeff示意，他的态度介于这两种极点不雅点之间。他固然对AI的潜在风险保合手警惕，但并未进展出极端的担忧。

这种审慎乐不雅的魄力，响应了现时AI鸿沟好多大众对AI安全问题的主流看法：既要青睐潜在风险，积极开展安全斟酌，也要对AI的改日发展保合手信心。

1000万倍工程师

在访谈中，两位大众深入探讨了AI发展所靠近的关节挑战与强大机遇。

Jeff瞻望，跟着AI聊天界面等应用的普及，谋略资源需求将靠近爆炸性增长。他指出：「面前可能惟一10%到20%的谋略机用户了解并使用这类交互式界面，但跟着用户说明和应用场景的拓展，改日使用量可能增多一到两个数目级。」

这对底层基础要领和算力建议了严峻挑战。

AI工夫的快速发展也伴跟着潜在风险。Jeff Dean强调：「咱们需要警惕AI可能被用于生成失实信息、奉行自动化收集挫折等坏心四肢。因此，在模子筹办中必须尽可能内置注意顺心解方法，以确保AI的安全可控。」

Noam认为，AI鸿沟并非零和博弈，其发展将带来普通的社会效益。他乐不雅地瞻望：「现时AI的发展态势预示着改日在GDP、医疗健康、资产创造等多个鸿沟将达成数个数目级的增长。」这标明AI有后劲成为鼓舞社会高出的伏击引擎。

接着，Jeff建议了一个引东谈主深念念的问题：要是每增多一倍的谋略资源过问，就能使AI助手的才调擢升5到10个点，那么企业是否欢悦为达成「10倍工程师」、「100倍工程师」致使「1000万倍工程师」的坐褥力跃升而加大过问？

这一设问揭示了AI在擢升坐褥力方面的强大后劲，可能引发新一轮的工夫改进和产业变革。

结语

Jeff Dean和Noam Shazeer的对话，让咱们看到了AI工夫发展的无尽可能。

从让模子快三倍的低精度谋略，到处理数万亿token的长高下文挑战，再到对AI安全性的长远念念考，这场访谈为咱们描写了一个昌盛东谈主心的改日。

正如Jeff所说，他并不完全惦记AI的「肆意」版块，但咱们仍需在工夫发展的同期，保合手对潜在风险的警惕。

参考尊府：

https://www.youtube.com/watch?v=v0gjI__RyCY