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      OpenAI科學(xué)家震驚TED大會:讓AI模型思考20秒,提升10萬倍性能!

      發(fā)布時(shí)間:2024-10-25 09:01:05 編輯: 來源:
      導(dǎo)讀 相信很多大家對OpenAI科學(xué)家震驚TED大會:讓AI模型思考20秒,提升10萬倍性能!還不知道吧,今天菲菲就帶你們一起去了解一下~.~! 今天凌晨...

      相信很多大家對OpenAI科學(xué)家震驚TED大會:讓AI模型思考20秒,提升10萬倍性能!還不知道吧,今天菲菲就帶你們一起去了解一下~.~!

      今天凌晨,知名科技媒體Venturebeat消息,OpenAI高級研究科學(xué)家、德?lián)銩I之父Noam Brown,在美國舊金山舉辦的TED AI大會上提出了一個(gè)震驚的理論——讓AI模型思考20秒所帶來的性能提升,相當(dāng)于將模型擴(kuò)大100,000倍并訓(xùn)練100,000倍的時(shí)間。

      最初,Brown也被這個(gè)結(jié)果嚇到了,還寫了多篇論文來驗(yàn)證其真實(shí)性。他發(fā)現(xiàn)“系統(tǒng)二思維”(System2thinking)才是讓AI模型性能大幅度提升的關(guān)鍵所在。而OpenAI最新發(fā)布的o1模型同樣引入了這個(gè)技術(shù)概念,并且獲得了非常出色的性能提升。

      Brown在演講中表示,過去5年AI能獲得巨大提升可以用一個(gè)詞來概括——規(guī)模。但如今的前沿AI模型仍基于2017年推出的Transformer架構(gòu),主要區(qū)別在于數(shù)據(jù)規(guī)模和計(jì)算能力。

      現(xiàn)在是時(shí)候進(jìn)行訓(xùn)練、推理范式轉(zhuǎn)變了,AI模型需要超越單純的數(shù)據(jù)預(yù)處理,進(jìn)入 “系統(tǒng)二思維”模式,以一種更慢、更審慎的擬人化推理形式來解決超復(fù)雜的難題。

      系統(tǒng)二思維介紹

      “系統(tǒng)二思維”是一個(gè)心理學(xué)概念,描述了人類處理復(fù)雜問題時(shí)所采用的深度思考方式。這個(gè)概念最初由心理學(xué)家Daniel Kahneman在他的著作《思考,快與慢》中提出,用來解釋人類大腦的兩種不同的思考模式。

      在Kahneman的理論中,系統(tǒng)一思維是快速、直覺、自動的,它處理日常的、熟悉的任務(wù),比如識別熟悉的面孔或者理解簡單的句子。

      這種思維方式不需要我們有意識地思考,它依賴于我們的直覺和經(jīng)驗(yàn),但有時(shí)也可能導(dǎo)致錯(cuò)誤,因?yàn)樗簧婕吧钊氲倪壿嬐评怼?/p>

      而系統(tǒng)二思維則是緩慢、邏輯、努力的,它涉及到深思熟慮、計(jì)算和推理。當(dāng)我們面對復(fù)雜的、新穎的或者需要深入分析的問題時(shí),就會啟動系統(tǒng)二思維。這種思維方式需要我們集中注意力,消耗更多的認(rèn)知資源,但它可以幫助我們做出更準(zhǔn)確和深思熟慮的決策。

      Brown直接將這個(gè)概念應(yīng)用到AI領(lǐng)域,提出了一個(gè)革命性的想法:通過模擬人類的系統(tǒng)二思維,AI模型可以在不增加大量數(shù)據(jù)或計(jì)算資源的情況下顯著提升性能。

      以他開發(fā)的戰(zhàn)勝人類的德?lián)銩I Libratus為例,僅讓AI在每手牌中思考20秒,就能獲得與將模型擴(kuò)大100,000倍相同的性能提升。這種方法的核心在于讓AI模型在做出決策前進(jìn)行更深入的分析和推理,而不是僅僅依賴于大規(guī)模數(shù)據(jù)和計(jì)算。

      而OpenAI最新發(fā)布的o1模型同樣引入了系統(tǒng)二思維,能夠進(jìn)行深度推理,模仿人類逐步解決問題的過程,通過自我對弈等強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練方式提升推理能力。

      例如,在國際數(shù)學(xué)奧林匹克資格考試中,o1模型憑借系統(tǒng)二思維準(zhǔn)確推理復(fù)雜數(shù)學(xué)公式取得83%的準(zhǔn)確率,遠(yuǎn)高于GPT -4o的13%。這對于金融、醫(yī)療、科研、編碼等對數(shù)據(jù)要求嚴(yán)謹(jǐn)?shù)男袠I(yè)來說非常重要。

      所以,系統(tǒng)二思維對于增強(qiáng)大模型的能力有很多好處,使其能夠更好地適應(yīng)新的、未見過的任務(wù)和環(huán)境。在面對錯(cuò)誤、不確定性和異常情況時(shí),系統(tǒng)二思維還可以幫助大模型變得更加魯棒,因?yàn)樗膭?lì)模型采取更加謹(jǐn)慎和保守的策略。而在人機(jī)交互方面,模擬系統(tǒng)二思維能幫助大模型可以更好地理解和預(yù)測人類用戶的需求和意圖,從而改善交互體驗(yàn)。

      關(guān)于Noam Brown

      Brown曾就職于FAIR(Meta)在那里他和同事共同開發(fā)了 CICERO,這是首個(gè)在策略游戲外交中達(dá)到人類水平表現(xiàn)的AI。他還與卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的導(dǎo)師一起創(chuàng)建了 Libratus 和 Pluribus,這兩個(gè)AI在人機(jī)對戰(zhàn)比賽中戰(zhàn)勝了頂尖人類德?lián)渎殬I(yè)選手。

      Libratus獲得了AI杰出成就馬文?明斯基大獎(jiǎng),Pluribus 則登上了《科學(xué)》雜志封面,并成為2019年《科學(xué)》年度突破獎(jiǎng)的亞軍。Brown還被評為麻省理工科技評論35位35歲以下創(chuàng)新者之一。

      目前,Brown是OpenAI的高級研究科學(xué)家主要方向是超復(fù)雜推理、AI Agent以及自我對弈。

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