搞AI的是真没钱了 #模型

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... 2024-04-09 00:10 .. 当下对其GPT-4技术猜测的主流观点也认为，他们一定采用了MoE架构。
    MoE不太省心，但确实可以降本MoE架构的中文名称是混合专家架构，是神经网络的一种架构模式。
    它将神经网络拆分成多个专家子网络，面对一次输入，既可以指定某一位“专家”来回答，也可以要求多位“专家”回答，甚至全部参与回答，最终依据权重综合给出结果。
    这使得MoE架构的可扩展性优秀，开发者可以在一个巨型模型上，继续增加参数量，进行横向扩展。
    同时因为MoE可以选择只启用部分专家子模型，也在保持性能的同时，降低了推理成本。
    另外MoE架构允许数据在多个专家模型之间进行分配和并行处理，因此可以提高模型的训练和推理速度。
    听起来全是优点，但是MoE架构的训练难度很大。
    一个最主要的问题是，MoE架构很难保证每个“专家”都能得到充分训练。
    决定了哪些“专家”，以多大权重参与回答的核心部件是门控网络（GateNetw .. UfqiNews ↓ 1

...是不是为了回应Anthropic的研究以及JanLeike出走的事儿，谁知道呢？（doge）回归正题，OpenAI超级对齐团队是如何想法子破解GPT-4思维的？在OpenAI新公布研究中再见Ilya的名字目前，语言模型神经网络的内部工作原理仍是个“黑盒”，无法被完全理解.
    为了理解和解释神经网络，首先需要找到对神经计算有用的基本构件.
    然鹅，神经网络中的激活通常表现出不可预测和复杂的模式，且每次输入几乎总会引发很密集的激活.
    而现实世界中其实很稀疏，在任何给定的情境中，人脑只有一小部分相关神经元会被激活.
    由此，研究人员开始研究稀疏自编码器，这是一种能在神经网络中识别出对生成特定输出至关重要的少数“特征”的技术，类似于人在分析问题时脑海中的那些关键概念.
    它们的特征展示出稀疏的激活模式，这些模式自然地与人类易于理解的概念对齐，即使没有直接的可解释性激励.
    不过，现有的稀.. 06-07 10:10 ↓ 20

...或采用少量数据进行二次训练，就可以满足新应用场景的需要.”
    中国新一代人工智能发展战略研究院首席经济学家、南开大学数字经济研究中心主任刘刚在接受央广网记者采访时指出，ChatGPT的推出，意味着大模型正式进入商业化、产业化时代，而大模型商业化运作成功，将会变成商业运用的产业集群，“因为一个大模型后面涉及大量下游的研发运用，比如其对话聊天功能可以应用到多个不同领域”.
    事实上，近年来，预训练大模型已成为人工智能领域的共识.
    早在2021年12月，国家人工智能标准化总体组副组长、北京航空航天大学人工智能研究院教授吴文峻曾指出，业界的一个共识是，未来新的业态是预训练大模型，即大数据、算法和算力的一个发展的新阶段.
    预训练大模型可以作为一个基础的模型去支撑更多的应用领域模型的构建和研发，形成一种新的业态.
    对标ChatGPT，吴文峻对央广网记者表示，“更核心的是它提供了一种普.. 03-06 04:20 ↓ 19 ..UfqiNews