案评估后选择最佳答案。 这个过程同样可以通过在推理中使用更多算力来增强而非仅仅增加训练数据和算力这就为扩展AI模型开辟了条新道路。 很有可能对英伟达GPU巨大需求主导的AI硬件竞争格局将从此改变。 这是因为通过增加训练时间和测试推理）时间可能会获得更好的结果模型就不再需要那么大的参数。
而训练和运行较小模型会更便宜因
此在给定固定计算量的情况下我们可能会突 印度 WhatsApp 号码数据 然从小模型中获得更多收益。 突然之间模型参数训练时间和测试时间计算之间的关系变得复杂了也就让我们看到了下代GPU的可能。 比如Groq这样的公司恰巧就在为这类任务制造专门的芯片。 今年2月登场的世界最快大模型Groq每秒500 token直接破了纪录自研的LPU在LLM任务上比英伟达GPU性能快了10倍。
红杉资本和A16z在内的著名风投机构如今已经投入了数十亿美元资助OpenAIxAI等多家AI实验室的开发。 他们不可能不注意到最近圈内盛传的Scaling Law碰壁事件而重新考虑自己的昂贵投资是否会打水漂。 红杉资本合伙人Sonya Huang表示这种转变将使我们从大规模预训练集群转向推理云即分布式的基于云的推理服务器。 大模型热以来对英伟达尖端AI芯片的需求已经让它崛起为全球最有价值的公司并且市值超越了苹果。 今年以来英伟达股价了约186%而苹果仅上涨了17% 虽然在训练芯片的市场英伟达已经占据主导地位但它在推理市场可能还会面临更多竞争。 而o1模型背后技术意味着对推理芯片的需求也会随着增加。 「我们现在发现了第二个Scaling Law这是在推理阶段的Scaling Law……所有这些因素导致对Blackwell的需求非常高。
在英伟达GTC大会上黄仁勋也讲
到如果要训练个1.8万亿参数量的GPT模型需要8000张H100 GPU消耗15兆瓦的电力连续跑上90天 随着Scaling Law碰壁各大公司纷纷开启新路线英伟达是否还会继续坐火箭般的辉煌呢？ 再见GPT。你好推理「o」 The Information今天的解释文章标题意味深长再见GPT。你好推理「o」。 文章内容是这样的。 月初位Reddit用户曾在QA种问道OpenAI的下代旗舰大语言模型何时发布。于预训练阶段还可以 您的目标受众是任何公司 通过增加推理计算资源来提升表现 而且它还涉及了来自博士和行业专家策划的数据和反馈。 o1系列的秘密武器是在GPT-4等基础模型上进行的另套训练OpenAI还计划将这种技术应用于更多更大的基础模型。 OpenAI的首席产品官Kevin Well在十月的次科技会议表示 我们看到很多可以快速改进这些模型的机会而且非常简单。到人们赶上来的时候我们会尝试再领先三步。 通过思维链提示o1模型可以经过训练生成长长的输出并通过答案进行推理 全球顶尖AI实验室开卷英伟达垄断地位有望打破？ OpenAI说要领先三步其他顶尖AI实验室岂甘落后？ 据知情人士透露来自AnthropicxAI和谷歌DeepMind的研究人员也已经奋力开卷了！ 比如Meta最近提出了「思维偏好优化」T这种方法旨在教会LLM在回答般任务而不仅仅是数学或逻辑问题）之前「思考」而不需要特殊的训练数据。 论文地
对此Altman回答说「今年
晚些时候我们会发布些非常不错的产品但并不会叫做GPT-5。」随后他又补充道有限的计算资源意味着很难同时推出过多的项目。 当时我们并未多想。 但如今我们更能 ca 细胞数 理解Altman的评论了以及他为何专注于推出o系列推理模型而非另版本的GPT 。 所谓GPT即生成式预训练Transformer模型是ChatGPT和大多数其他生成式人工智能产品的基石。 原因正如之前报道的那样GPT的改进速度正在放缓。 2023年初登场的上代旗舰级模型GPT-4凭借着巨大的性能提升在科技行业引发了轰动。 Orion比GPT-4更好但其质量提升与GPT-3和GPT-4之间的差距相比略显逊色。甚至可能会让OpenAI放弃自2018年推出GPT-1起使用的「GPT」命名
