Aidan Gomez認為，LLM發(fā)展已進入平臺期，簡單擴大模型規(guī)模帶來的邊際效益正在遞減，而推理能力將成為未來突破口，并將帶來新的商業(yè)模式和市場機遇——從"買更大的算力"變成了"多給AI一點思考時間"。

作者：硬AI

來源：硬AI

AI狂飆突進的時代，真的要結(jié)束了嗎？

隨著scaling law撞墻新聞爆出，全球科技圈、資本市場關(guān)于大模型發(fā)展觸及天花板的討論愈演愈烈。那么，AI發(fā)展是否放緩？后續(xù)又將如何發(fā)展？商業(yè)模式如何突破？

針對一系列焦點問題，人工智能領(lǐng)域最具影響力的論文《Attention Is All You Need》的聯(lián)合作者，Cohere聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO Aidan Gomez在訪談中分享了自己對AI發(fā)展的深度見解。

他認為，LLM發(fā)展已進入平臺期，而推理能力將成為未來突破口，并將帶來新的商業(yè)模式和市場機遇。同時，他也提醒投資者警惕模型價格傾銷，關(guān)注 AGI 發(fā)展趨勢。

對于scaling law放緩的問題，Gomez認為，簡單擴大模型規(guī)模帶來的邊際效益正在遞減。以繪畫為例，Gomez指出 LLM 的發(fā)展初期如同用大筆觸快速完成基礎(chǔ)構(gòu)圖，但隨著模型需要處理更精細的任務，如同繪畫需要越來越細的筆觸來完善細節(jié)，模型改進需要的數(shù)據(jù)也越來越精細，這導致獲取高質(zhì)量數(shù)據(jù)的成本越來越高，最終模型的規(guī)模化發(fā)展將受限于人類知識的邊界和專家數(shù)據(jù)的獲取難度。

推理能力方面，Gomez表示，推理能力可以讓 LLM 不僅簡單地記憶輸入輸出對，還可以像人類一樣進行多步驟的思考和推理，解決更復雜的問題。而這，這帶來了一個革命性的變化——企業(yè)不必再為提升AI能力投入巨額固定成本，而是可以通過增加推理時間來實現(xiàn)。用通俗的話說，就是從"買更大的算力"變成了"多給AI一點思考時間"。

Gomez還認為，推理時間計算量的增加還將對芯片層和數(shù)據(jù)中心建設(shè)產(chǎn)生影響，未來需要開發(fā)更適合處理推理任務的芯片，以及建設(shè)更適合分布式計算的數(shù)據(jù)中心。

以下是訪談內(nèi)容精編：

LLM發(fā)展進入平臺期，推理能力將成未來突破口

問：LLM 發(fā)展是否已經(jīng)進入平臺期？未來的突破口在哪里？

Gomez：

問：影響模型規(guī)?；l(fā)展的因素有哪些？

Gomez：

2. 推理能力將帶來新的商業(yè)模式和市場機遇

問：推理能力將如何改變行業(yè)格局？

答：

問：如何理解推理能力？

答：

問：什么類型的問題更適合使用推理能力解決？

答：

問：市場普遍低估了推理時間計算的哪些方面？

答：

3. Cohere: 自主研發(fā)模型，打造差異化競爭優(yōu)勢

問：Cohere 為什么選擇自主研發(fā)模型？

答：

問：LLM 是否適用于所有領(lǐng)域？

答：

4. 警惕模型價格傾銷，關(guān)注 AGI 發(fā)展趨勢

問：市場上 LLM 價格下降是否意味著模型商品化？

答：

問：如何看待 AGI 的發(fā)展？

答：

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