6月17日消息（南山）日前舉辦的人工智能行業(yè)盛會(huì)“2024北京智源大會(huì)”上，零一萬(wàn)物CEO李開(kāi)復(fù)與清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院院長(zhǎng)、智源學(xué)術(shù)顧問(wèn)委員張亞勤進(jìn)行了一場(chǎng)尖峰對(duì)話(huà)。
在對(duì)話(huà)中，李開(kāi)復(fù)強(qiáng)調(diào)，大模型是AI有史以來(lái)最大的革命，人類(lèi)能夠用更多計(jì)算和數(shù)據(jù)不斷讓它增加智慧，目前還在推進(jìn)中，這是令人振奮的事情。當(dāng)然挑戰(zhàn)也非常多，例如當(dāng)前主要靠算力推動(dòng)，使得掌握GPU資源的國(guó)家處在優(yōu)勢(shì)地位；再如因?yàn)閿?shù)據(jù)問(wèn)題，大模型不知道“最近一年發(fā)生了什么”。當(dāng)然，隨著人類(lèi)社會(huì)加大研究，李開(kāi)復(fù)對(duì)大模型的未來(lái)十分樂(lè)觀。
張亞勤則談到，大模型做對(duì)了三件事，還需三大改進(jìn)。
做對(duì)了哪三件事？一是規(guī)模法則（Scaling Law），得益于對(duì)海量數(shù)據(jù)的利用以及算力的顯著提升，再加上現(xiàn)在的Diffusion和Transformer架構(gòu)能夠高效地利用算力和數(shù)據(jù)，使得“飛輪效應(yīng)”得以正循環(huán)。盡管有人質(zhì)疑Scaling Law在2~3年后是否仍然有效，但至少在未來(lái)5年里，它仍將是大模型發(fā)展的主要方向。
二是“Token Beist”。在大模型中，“Token”是一個(gè)基本元素，無(wú)論是文本、語(yǔ)音、圖像、視頻、自動(dòng)駕駛，甚至是生物領(lǐng)域的蛋白質(zhì)和細(xì)胞，最終都可以抽象為一個(gè)Token。Token之間的訓(xùn)練、學(xué)習(xí)和生成是核心環(huán)節(jié)，這與人類(lèi)大腦中的神經(jīng)元工作原理相似，無(wú)論執(zhí)行何種任務(wù)，其基礎(chǔ)機(jī)制都是相同的。
三是通用性。通用性不僅體現(xiàn)在文本處理上，還擴(kuò)展到了多模態(tài)領(lǐng)域，甚至可以生成如蛋白質(zhì)等復(fù)雜結(jié)構(gòu)。此外，它在物理世界（如具身智能）和生物世界（如生物智能）中也有著廣泛的應(yīng)用前景。
此外大模型還需要做三大改進(jìn)。一是效率，人類(lèi)大腦擁有860億個(gè)神經(jīng)元，每個(gè)神經(jīng)元又有數(shù)千個(gè)突觸連接，卻只需要20瓦的能量，重量還不到三斤；而大模型還依靠大量堆積GPU，需要建立真正的商業(yè)模式，大幅度提升效率。
二是大模型沒(méi)有真正理解物理世界。當(dāng)前做的再好的大模型，在生成式和對(duì)世界真實(shí)的表述之間存在矛盾，人類(lèi)需要探索如何將生成式的概率大模型與現(xiàn)有的“第一性原理”或真實(shí)模型、知識(shí)圖譜相結(jié)合。張亞勤認(rèn)為，未來(lái) 5年會(huì)有全新的架構(gòu)替代現(xiàn)在的Transformer和Diffusion模型。
三是欠缺邊界。大模型現(xiàn)在不明白“我不知道什么”，需要業(yè)界解決這個(gè)難題。
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