【新智元导读】前OpenAI研究员Kevin Lu加盟由前OpenAI CTO Mira Murati创立的Thinking Machines Lab。公司2025年7月获约20亿美元早期融资,估值约120亿美元。Kevin Lu曾主导GPT-4o mini,长期研究强化学习、小模型与合成数据。
深入浅出的讲明白一个事情:与其反复抠架构,不如扩大、丰富、贴近现实的数据来源(如互联网)与数据消耗方式,否则模型始终「见得少、懂得少」。
书籍。较不极端的情况是:若无互联网,我们可能用书籍/教材进行预训练。教材常被视为人类智慧的巅峰:作者受过良好教育,字斟句酌。这代表一种信念:「高质量数据胜于大数量数据」。
总体看,Phi很不错,但尚未证明能达到以互联网数据预训练模型的渐近性能;且教材缺少大量现实世界与多语言知识(不过在算力受限下它们很强)。
一些研究者可能觉得「为了研究进步要转向产品」很奇怪(甚至是干扰),但如果我们关心AGI对人类有益(而不是像AlphaZero那样在真空中聪明),就该考虑AGI的形态(产品)。
对齐。有非常有趣的结果表明:为了得到对齐的模型,必须同时在对齐与未对齐数据上预训练,因为预训练会学到二者之间线性可分的方向。
尽管这是一个产品与研究之间存在紧密联系的特定案例(我们需要这种无限制讨论来实现对齐的研究模型),但我认为你可以想到更多类似的案例,其中互联网的设计决策在训练后影响了最终结果。
「人们想使用互联网」的另一半原因是:人均成本足够低,才能普及并汇聚数据。若互联网需要昂贵订阅,就不会有大规模数据贡献。
互联网对监督式的下一个token预测是如此完美的补充,以致我们甚至可以强说:给定互联网这个「底座」,研究者几乎必然会收敛到下一个token预测。
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📸 张小莲记者 曾志鹏 摄
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📸 郑小平记者 刘苍缺 摄
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