“大模型”激战正酣，“小模型”在开辟新战场

华尔街见闻2023-12-14

AI模型军备竞赛风起云涌，各家大模型打得火热的同时，小模型竞争开辟出新战场。本周多家公司在“小模型”方面开疆拓土，试图证明其模型可以事半功倍。周一，法国初创公司MistralAI公布的开源模型Mixtral 8x7B引起轰动，该模型不仅性能比肩GPT-3.5，另一大优势是规模小到足以在一台电脑上运行。周二，微软亮出了小模型大招，发布27亿参数规模的小语言模型Phi-2，在部分基准测试中超过谷歌...

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Hard（BBH）、常识推理、语言理解、数学和编码基准测试中，其平均性能得分已经超过70亿、130亿参数规模的Mistral和Llama 2，在部分基准测试中超过谷歌的Gemini Nano 2。\n目前微软正发力小模型的布局，分析指出，微软与OpenAI的紧密合作，使得GPT模型的表现在大模型市场一骑绝尘，再加上微软参数规模更小的Phi系列，能进一步抢占开源模型长尾市场。\n模型能力强大的关键：强化学习技术\nAI领域的另一大进展则是强化学习技术的优化，强化学习是一种基于“奖励期望行为”和“惩罚不期望行为”的机器学习训练方法。许多人猜测，OpenAI的模型之所以表现如此出色，主要是因为它使用了人类来告诉模型哪些结果是好的，哪些结果是坏的，也就是所谓的“人类反馈强化学习”（RLHF）。\n根据强化学习初创公司Adaptive的联合创始人Julien Launay介绍，AI缺少如何将这些知识整合在一起的规则。例如，一个看似简单的问题“我的iPhone掉了会怎样？”需要模型理解iPhone是什么？物体掉落时会发生什么？iPhone很贵，掉了我会很伤心以及所有这些想法之间的关系。强化学习在某种程度上为模型提供了自己的知识图谱，告诉模型某些信息是如何关联的。\n不过，强化学习远非完美，执行起来成本也很昂贵，业内期待更便宜、更有效的训练方案。这一点很重要，因为它意味着小型开发者可能很快就能利用，以前只有大型模型提供商才能使用的训练技术来改进他们的模型。\n近期，一家利用私人数据开发定制模型的初创公司Contextual AI开发了一种方法，只需要人类发出信号，也许是在聊天机器人上点击，就能知道模型的反应是可取的还是不可取的。这种方法改进了传统的、更加主观的做法，即要求人类从多个可能的回应中选出他们认为最佳的模型回应。Contextual 将这种新方法命名为“Kahneman-Tversky Optimization”，以纪念这两位著名的经济学家。\nContextual AI研究员Kawin Ethayarajh指出，研究人员还利用像OpenAI的GPT-4 这样更大、更复杂的模型，对更小、能力更弱的模型进行训练。就目前而言，强化学习仍然是一个复杂而困难的过程，但像这样的新发现有望让处于劣势的开发者在与OpenAI的竞争中占得先机。风险提示及免责条款\n\n            市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。","kind":null,"is_publish_news":null,"is_publish_highlight":null,"is_publish_live":null,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"symbols":[],"gpt_button":1},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"newsSizeData":{"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"favoriteSize":0,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false},"APP":{"userAgent":"Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; 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