3月22日，英伟达公司发布了其开创人兼CEO黄仁勋对话OpenAI分离开创人兼首席科学家Ilya Sutskever的视频。一位是带来大范围算力的企业家，一位是促进人工智能飞跃的天才科学家，两人的对话不只充溢干货，也平实、真诚。面对同行以至大众的猎奇，他们对现代AI的来源过程、ChatGPT的工作原理和GPT-4的特性逐一进行了拆解。 ——编者言 对话式机器人ChatGPT的降生，令其开发商OpenAI成为众所周知的公司。3月22日，英伟达公司发布了其开创人兼CEO黄仁勋对话OpenAI分离开创人兼首席科学家Ilya Sutskever的视频。 往常，OpenAI 能够说是整个 AI 范畴最火的研讨机构。仰仗强大的 GPT-4 以及与微软必应、Office 等产品的融合，这家公司似乎要掀起一场生产力反动。 这一成就是由多方面的力气来驱动的，包含聪明的头脑和强大的基础设备。 在「聪明的头脑」里，Ilya Sutskever 颇具代表性。2012 年，他和他的导师 Geoffrey Hinton 以及同窗 Alex Krizhevsky 一同，用深度神经网络刷新了 ImageNet 的历史记载，拉开了卷积神经网络统治计算机视觉的序幕，标记着新一波人工智能浪潮的开端。2021 年，这个名为 AlexNet 的论文被引量突破 10 万。 「为了加速锻炼，我们用到了非饱和神经元和一个十分高效的 GPU 卷积操作完成。」Ilya Sutskever 等人在 AlexNet 的相关引见中提到了这样一条关键信息。他们还细致阐明了如何将他们的网络映射到多个 GPU 上。从这时起，GPU 和神经网络紧紧地绑定在一同。黄仁勋领导的英伟达自然也成了这波 AI 浪潮中不可或缺的一环。 2015 年，Ilya Sutskever 参与兴办了 OpenAI，并带领这家公司一路向着 AI 大模型的方向行进。但随着模型变得越来越大，锻炼它们所需的算力也急剧增长。 「加速计算并非易事，2012 年，计算机视觉模型 AlexNet 动用了 GeForce GTX 580，每秒可处置 262 PetaFLOPS。该模型引发了 AI 技术的爆炸。十年之后，Transformer 呈现了，GPT-3 动用了 323 ZettaFLOPS 的算力，是 AlexNet 的 100 万倍，发明了 ChatGPT 这个震惊全世界的 AI。崭新的计算平台呈现了，AI 的 iPhone 时期曾经近临。」黄仁勋在 GPT 大会的 Keynote 中说道。在这次大会上，英伟达发布了 ChatGPT 专用的 GPU，推理速度提升了 10 倍。 一路走来，Ilya Sutskever 和黄仁勋都是这波 AI 浪潮的见证者和重要推进者。在行将到来的「AI iPhone 时期」，两人也必将表演重要的领导者角色。 毫无疑问，随着ChatGPT与GPT-4在全球范围内的爆火，这也成为了这次说话的关注焦点，而除了GPT-4及其前身包含ChatGPT相关话题外，黄仁勋与Sutskever也聊到了深度神经网络的才干、局限性和内部运作方式，以及对未来AI延展的预测。 从网络范围和计算范围还无人在意时做起 可能不少人一听到Sutskever的名字最先想到的就是OpenAI及其相关的AI产品，但要知道，Sutskever的履历能够追溯到吴恩达的博士后、Google Brain的研讨科学家，以及Seq2Seq模型的协作开发者。 能够说，从一开端，深度学习就与Sutskever绑定在了一同。 在谈及对深度学习的认识时，Sutskever表示，从往常来看，深度学习的确改动了世界。不外他个人的动身点更多是在于对AI存在的庞大影响潜力的直觉，对认识与人类体验的浓厚兴味，以及以为AI的延展会辅佐解答这些问题。 2002-03年期间，人们普遍以为学习是一件只需人类才干做到的事，计算机是无法学习的。而假如能让计算机具有学习的才干，那将是AI范畴一次严重的突破。 这也成了Sutskever正式进军AI范畴的契机。 于是Sutskever找到了同一所大学的Jeff Hinton。在他看来，Hinton所从事的神经网络正是突破口，由于神经网络的特性就在于能够学习，能够自动编程的并行计算机。 而彼时并没有人在意网络范围和计算范围的重要性，人们锻炼的神经网络只需50个或100个，数百个的范围曾经算大的了，一百万的参数也被视为很庞大。 除此之外，他们还只能在没有优化过的CPU代码上跑程序，由于没人懂BLAS，多用优化后的Matlab做一些实验，好比用什么样的问题来提问比较好。 但问题是，这些都是很零散的实验，无法真正推进技术进步。 构建面向计算机视觉的神经网络 当时，Sutskever就察觉到，有监视学习才是未来行进的方向。 这不只是一种直觉，也是无需争辩的事实。在神经网络足够深且足够大的基础上，那么它就有才干去处置一些有难度的任务。但人们还没有专注在深且大的神经网络上，以至人们基本没有把眼光放在神经网络上。 为了找到一个好的处置计划，就需求一个适合的大数据集以及大量的计算。 ImageNet就是那个数据。当时ImageNet是一个难度很高的数据集，但要锻炼一个大的卷积神经网络，就必须求有匹配的算力。 接下来GPU就该出场了。在Jeff Hinton的倡议下，他们发现随着ImageNet数据集的呈现，卷积神经网络是十分合适GPU的模型，所以能够让它变得很快，范围也就这么越来越大了。 随后更是直接大幅突破了计算机视觉的纪录，而这不是基于以往措施的持续，关键是在于这个数据集自身的难度与范围。 OpenAI：从100人到ChatGPT 在OpenAI初期，Sutskever坦言道，他们也不是完整分明如何推进这个项目。 在2016年初，神经网络没有那么兴隆，研讨人员也比往常少很多。Sutskever回想称，当时公司只需100个人，大部分还都在谷歌或deepmind工作。 不外当时他们有两个大的思绪。 其中一个是经过紧缩进行无监视学习。2016年，无监视学习是机器学习中一个尚未处置的问题，没有人知道怎样完成。最近，紧缩也并不是人们通常谈判到的话题，只是忽然间大家忽然认识到GPT实践上紧缩了锻炼数据。 从数学意义上讲，锻炼这些自回归生成模型能够紧缩数据，并且直观上也能够看到为什么会起作用。假如数据被紧缩得足够好，你就能提取其中存在的一切躲藏信息。这也直接招致了OpenAI对心情神经元的相关研讨。 同时，他们对相同的LSTM进行调整来预测亚马逊评论的下一个字符时发现，假如你预测下一个字符足够好，就会有一个神经元在LSTM内对应于它的心情。这就很好地展示了无监视学习的效果，也考证了下一个字符预测的想法。 但是要从哪里得到无监视学习的数据呢？Sutskever表示，无监视学习的灾难之处不在于数据，更多关于为什么要这么做，以及认识到锻炼神经网络来预测下一个字符是值得追求和探求的。于此它会学习到一个能够了解的表征。 另一个大的思绪就是强化学习。Sutskever不时置信，更大的就是更好的（bigger is better）。在OpenAI，他们的一个目的就是找出范围扩展的正确途径。 OpenAI完成的第一个真正的大型项目是实施战略游戏Dota 2。当时OpenAI锻炼了一个强化学习的agent来与自己对立，目的是抵达一定水平能够和人类玩家游戏。 从Dota的强化学习转变为人类反响的强化学习与GPT产出技术基座分离，就成了往常的ChatGPT。 OpenAI是如何锻炼一个大型神经网络的 当锻炼一个大型神经网络来精确预测互联网上不同文本中的下一个词的时分，OpenAI所做的是学习一个世界模型。 这看上去像是只在学习文本中的统计相关性，但实践上，学习这些统计相关性就能够把这些学问紧缩得十分好。神经网络所学习的是生成文本的过程中的一些表述，这个文本实践上是世界的一个映射，因而神经网络便能够学习越来越多的角度来看待人类和社会。这些才是神经网络真正在精确预测下一个词的任务中学习到的东西。 同时，对下一个词的预测越精确，恢复度就越高，在这个过程中得到的对世界的分辨率就越高。这是预锻炼阶段的作用，但这并不能让神经网络表示出我们希望它表示出的行为。 一个言语模型真正要做到的是，假如我在互联网上有一些随机文本，以一些前缀或提示开端，它会补全什么内容。 当然它也能够在互联网上找到文本进行填充，但这就不是最初想象的那样的，因而还需求额外的锻炼，这就是微调、来自人类教员的强化学习，以及其他方式的AI辅佐能够发挥作用的中央。 但这不是教授新的学问，而是与它交流，向它传达我们希望它变成什么样，其中也包含了边疆。这个过程做得越好，神经网络就越有用越牢靠，边疆的保真度也就越高。 再谈GPT-4 ChatGPT成为用户增长最快的应用没多久，GPT-4就正式释出。 在谈到两者的区别时，Sutskever表示，GPT-4相较于ChatGPT在许多维度上都做到了相当大的改进。 ChatGPT与GPT-4之间最重要的区别在于在GPT-4的基础上构建预测下一个字符具有更高的精确度。神经网络越能预测文本中的下一个词，它就越能了解文本。 好比，你读了一本侦探小说，情节十分复杂，交叉了十分多的故事情节和人物，埋了很多神秘的线索。在书的最后一章，侦探搜集了一切的线索，召集了一切人，说往常他将提示谁是犯人，那个人就是…… 这就是GPT-4能够预测的东西。 人们都说，深度学习不会逻辑推理。但不论是这个例子还是GPT能做到的一些事，都展示出了一定水平的推理才干。 Sutskever对此回应称，当我们在定义逻辑推理时，在进行下一步决策时假如你能够以某种方式思索一下或许能得到一个更好的答案。而神经网络能走多远也尚待调查，OpenAI目前还没有充沛发掘出它的潜力。 一些神经网络其实曾经具备了这类才干，但是大多都还不够牢靠。而牢靠性是让这些模型有用的最大障碍，这也是当前模型的一大瓶颈。这不关乎模型能否具备特定的才干，而是具备多少才干。 Sutskever也表示，GPT-4发布时并没有内置的检索功用，它只是一个能够预测下一个词的很好的工具，但能够说它完整具备这个才干，将检索变得更好。 GPT-4还有一个显著的改进就是对图像的响应和处置。多模态学习在其中发挥了重要的作用，Sutskever说到，多模态有两个维度，第一个在于多模态对神经网络是有用处的，特别是视觉；第二个在于除了文本学习外，从图像中也能够学习到世界的学问。 人工智能的未来 再说到应用AI锻炼AI时，Sutskever表示这一部分的数据不应该被忽视。 预测未来言语模型的延展是一件艰难的事，但是在Sutskever看来，有充沛理由置信这个范畴会持续进步，AI也将在自己的才干边疆继续用实力震惊人类。AI的牢靠性是由能否能够被信任决议的，未来肯定会抵达可被完整信任的地步。 假如它不能完整了解，它也会经过提问来弄分明，或者通知你它不知道，这些正是AI可用性影响最大的范畴，未来会有最大的进步。 往常就面临这样一个应战，你想让一个神经网络总结长文档或获取摘要，如何肯定重要的细节没有被忽视？假如一个要点显然重要到每个读者都会对此达成分歧，那么就能够招认神经网络总结的内容是牢靠的。 在神经网络能否分明地遵照用户企图这一点上也同样适用。 未来两年会看到越来越多这样的技术，让这项技术变得越来越牢靠。 文章综合整理自网络，仅供阅读参考 |
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