生成式AI可能迎来下一个风口：TTT模型

华尔街见闻07-18 07:52

下一代生成式人工智能（AI）的焦点可能是简称TTT的测试时间训练模型。 Transformers 架构是 OpenAI 视频模型 Sora 的基础，也是 Anthropic 的 Claude、谷歌的 Gemini 和 OpenAI旗舰模型GPT-4o 等文本生成模型的核心。但现在，这些模型的演进开始遇到技术障碍，尤其是与计算相关的障碍。因为Transformers 在处理和分析大量数据方面并不是...

网页链接

免责声明：本文观点仅代表作者个人观点，不构成本平台的投资建议，本平台不对文章信息准确性、完整性和及时性做出任何保证，亦不对因使用或信赖文章信息引发的任何损失承担责任。

精彩评论

我们需要你的真知灼见来填补这片空白

发表看法

{"i18n":{"language":"zh_CN"},"isChannel":false,"data":{"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2452148281?lang=zh_CN&edition=full","thumbnail":"https://wpimg-wscn.awtmt.com/f234d0ad-629a-4daa-a5ce-453010950178.png","is_english":false,"pubTime":"2024-07-18 07:52","share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","id":"2452148281","market":"us","top_or_hot":-1,"title":"生成式AI可能迎来下一个风口：TTT模型","media":"华尔街见闻","content":"<div>\n<p>下一代生成式人工智能（AI）的焦点可能是简称TTT的测试时间训练模型。\nTransformers 架构是 OpenAI 视频模型 Sora 的基础，也是 Anthropic 的 Claude、谷歌的 Gemini 和 OpenAI旗舰模型GPT-4o 等文本生成模型的核心。但现在，这些模型的演进开始遇到技术障碍，尤其是与计算相关的障碍。因为Transformers 在处理和分析大量数据方面并不是...</p>\n\n<a href=\"https://wallstreetcn.com/articles/3719967\">网页链接</a>\n\n</div>\n","source":"wallstreetcn_hot_news","html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>生成式AI可能迎来下一个风口：TTT模型</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ font:inherit;margin:0;padding:0;vertical-align:baseline;border:0 }\nbody{ font-size:16px; line-height:1.5; color:#999; background:transparent; }\n.wrapper{ overflow:hidden;word-break:break-all;padding:10px; }\nh1,h2{ font-weight:normal; line-height:1.35; margin-bottom:.6em; }\nh3,h4,h5,h6{ line-height:1.35; margin-bottom:1em; }\nh1{ font-size:24px; }\nh2{ font-size:20px; }\nh3{ font-size:18px; }\nh4{ font-size:16px; }\nh5{ font-size:14px; }\nh6{ font-size:12px; }\np,ul,ol,blockquote,dl,table{ margin:1.2em 0; }\nul,ol{ margin-left:2em; }\nul{ list-style:disc; }\nol{ list-style:decimal; }\nli,li p{ margin:10px 0;}\nimg{ max-width:100%;display:block;margin:0 auto 1em; }\nblockquote{ color:#B5B2B1; border-left:3px solid #aaa; padding:1em; }\nstrong,b{font-weight:bold;}\nem,i{font-style:italic;}\ntable{ width:100%;border-collapse:collapse;border-spacing:1px;margin:1em 0;font-size:.9em; }\nth,td{ padding:5px;text-align:left;border:1px solid #aaa; }\nth{ font-weight:bold;background:#5d5d5d; }\n.symbol-link{font-weight:bold;}\n/* header{ border-bottom:1px solid #494756; } */\n.title{ margin:0 0 8px;line-height:1.3;color:#ddd; }\n.meta {color:#5e5c6d;font-size:13px;margin:0 0 .5em; }\na{text-decoration:none; color:#2a4b87;}\n.meta .head { display: inline-block; overflow: hidden}\n.head .h-thumb { width: 30px; height: 30px; margin: 0; padding: 0; border-radius: 50%; float: left;}\n.head .h-content { margin: 0; padding: 0 0 0 9px; float: left;}\n.head .h-name {font-size: 13px; color: #eee; margin: 0;}\n.head .h-time {font-size: 11px; color: #7E829C; margin: 0;line-height: 11px;}\n.small {font-size: 12.5px; display: inline-block; transform: scale(0.9); -webkit-transform: scale(0.9); transform-origin: left; -webkit-transform-origin: left;}\n.smaller {font-size: 12.5px; display: inline-block; transform: scale(0.8); -webkit-transform: scale(0.8); transform-origin: left; -webkit-transform-origin: left;}\n.bt-text {font-size: 12px;margin: 1.5em 0 0 0}\n.bt-text p {margin: 0}\n</style>\n</head>\n<body>\n<div class=\"wrapper\">\n<header>\n<h2 class=\"title\">\n生成式AI可能迎来下一个风口：TTT模型\n</h2>\n\n<h4 class=\"meta\">\n\n\n2024-07-18 07:52 北京时间&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href=https://wallstreetcn.com/articles/3719967><strong>华尔街见闻</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>下一代生成式人工智能（AI）的焦点可能是简称TTT的测试时间训练模型。\nTransformers 架构是 OpenAI 视频模型 Sora 的基础，也是 Anthropic 的 Claude、谷歌的 Gemini 和 OpenAI旗舰模型GPT-4o 等文本生成模型的核心。但现在，这些模型的演进开始遇到技术障碍，尤其是与计算相关的障碍。因为Transformers 在处理和分析大量数据方面并不是...</p>\n\n<a href=\"https://wallstreetcn.com/articles/3719967\">网页链接</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","isBrief":false,"type":0,"news_type":1,"symbol":"TTT","symbol_name":"ProShares UltraPro Short 20+ Year Treasury","start_time":0,"source_url":"https://wallstreetcn.com/articles/3719967","article_id":"2452148281","we_media_id":null,"thumbnails":["https://wpimg-wscn.awtmt.com/f234d0ad-629a-4daa-a5ce-453010950178.png"],"rights":{"source":"wallstreetcn_hot_news","url":"https://wallstreetcn.com/articles/3719967","rn_cache_url":null,"directOrigin":true},"url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2452148281","pubTimestamp":1721260320,"sourceInfo":{"source_id":"wallstreetcn_hot_news","name":"华尔街见闻"},"weMediaInfo":null,"summary":"支持Sora等模型的Transformers架构“大脑”是查找表、所谓隐藏状态。不同与Transformers，TTT不会随着处理更多数据而不断增长，它用机器学习模型取代隐藏状态，就像AI的嵌套娃娃，是一个模型中的模型。","collect":0,"end_time":0,"defaultTopTitle":"wallstreetcn.com","property":[],"viewcount":null,"language":"zh","relate_stocks":{"TTT":"ProShares UltraPro Short 20+ Year Treasury"},"translate_title":"Generative AI may usher in the next trend: TTT model","themeId":null,"isJumpTheme":false,"ttsUrl":null,"symbols_score_info":{"TTT":1},"content_text":"下一代生成式人工智能（AI）的焦点可能是简称TTT的测试时间训练模型。\nTransformers 架构是 OpenAI 视频模型 Sora 的基础，也是 Anthropic 的 Claude、谷歌的 Gemini 和 OpenAI旗舰模型GPT-4o 等文本生成模型的核心。但现在，这些模型的演进开始遇到技术障碍，尤其是与计算相关的障碍。因为Transformers 在处理和分析大量数据方面并不是特别高效，至少在现成的硬件上运行是这样。企业为了满足Transformers 的需求建设和扩展基础设施，这导致电力需求急剧增加，甚至可能无法持续满足需求。\n本月斯坦福大学、加州大学圣地亚哥分校、加州大学伯克利分校和 Meta 的研究人员联合发布，他们耗时一年半开发了TTT架构。研究团队称，TTT 模型不仅可以处理比 Transformers 多得多的数据，而且不会消耗像Transformers那么多的计算电力。\n为什么外界认为TTT模型相比Transformers更有前途？首先需要了解，Transformers 的一个基本组成部分是“隐藏状态”，它本质上是一个很长的数据列表。当 Transformer 处理某些内容时，它会将条目添加到隐藏状态，以便“记住”刚刚处理的内容。例如，如果模型正在处理一本书，隐藏状态值将是单词（或单词的一部分）的呈现形式。\n参与前述TTT 研究的斯坦福大学博士后Yu Sun最近对媒体解释说，如果将Transformer 视为一个智能实体，那么查找表、它的隐藏状态就是 Transformer 的大脑。这个大脑实现了 Transformer 众所周知的一些功能，例如情境学习。\n隐藏状态帮助 Transformers变得强大，但它也阻碍了Transformers的发展。比如Transformers 刚刚阅读了一本书，为了“说”出关于这本书中的哪怕一个字，Transformers 模型都必须扫描整个查找表，这种计算要求相当于重读整本书。\n因此，Sun和TTT的其他研究人员想到，用机器学习模型取代隐藏状态——就像 AI 的嵌套娃娃，也可以说是一个模型中的模型。与 Transformers 的查找表不同，TTT 模型的内部机器学习模型不会随着处理更多数据而不断增长。相反，它将处理的数据编码，处理为被称为权重的代表性变量，这就是 TTT 模型高性能的原因。无论 TTT 模型处理多少数据，其内部模型的大小都不会改变。\nSun认为，未来的 TTT 模型可以高效处理数十亿条数据，从单词到图像、从录音到视频。这远远超出了现有模型的能力。TTT的系统可以对一本书说 X 个字，却不需要做重读这本书 X 遍的复杂计算。“基于 Transformers 的大型视频模型、例如 Sora，只能处理 10 秒的视频，因为它们只有一个查找表‘大脑’。我们的最终目标是开发一个系统，可以处理类似于人类生活中视觉体验的长视频。”\nTTT 模型最终会取代 transformers吗？媒体认为，有这个可能，但现在下结论为时过早。TTT 模型现在并不是Transformers的直接替代品。研究人员只开发了两个小模型进行研究，因此目前很难将 TTT 与一些大型 Transformers模型实现的结果进行比较。\n并未参与前述TTT研究的伦敦国王学院信息学系高级讲师 Mike Cook评论称，TTT是一项非常有趣的创新，如果数据支持它能提高效率的观点，那是个好消息，但他无法告诉判断，TTT是否比现有的架构更好。Cook说，他读本科的时候，有一位老教授经常讲一个笑话：你如何解决计算机学中的任何问题？再添加一个抽象层。在神经网络中添加一个神经网络就让他想起了这个笑话的解答。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":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":null,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"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; +claudebot@anthropic.com)","isDev":false,"isTTM":false,"deviceId":"web-server-community-laohu8-v3","version":"4.25.1","shortVersion":"4.25.1","platform":"web","vendor":"web","appName":"laohu8","isIOS":false,"isAndroid":false,"isTiger":false,"isTHS":false,"isWeiXin":false,"isWeiXinMini":false,"isWeiBo":false,"isQQ":false,"isBaiduSwan":false,"isBaiduBox":false,"isDingTalk":false,"isToutiao":false,"isOnePlus":false,"isHuaWei":false,"isXiaomi":false,"isXiaomiWebView":false,"isOppo":false,"isVivo":false,"isSamsung":false,"isMobile":false},"href":"/m/news/2452148281"}