2025/01/06 01:12:37
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近日,一项关于大模型核心理论“scaling law”的起源讨论正在外网热烈展开。最新观点和证据表明,中国科技巨头百度比openai更早实现了这一突破。
知名媒体《南华早报》在其报道《百度在openai之前就发现了scaling law?ai领域的辩论重新燃起》中指出,尽管美国在ai模型创新方面一直被视为领先者,但最新的讨论显示,中国在探索这些概念上可能更为超前。
大模型发展的核心是“scaling law”——这一原则认为,训练数据和模型参数越大,模型的智能能力就越强。这一思想广泛归功于openai在2020年发表的论文《scaling laws for neural language models》,自那以后,这个概念已成为ai研究的基石。
然而,openai论文的合著者、前openai研究副总裁、anthropic创始人dario amodei,在11月的一期播客中透露,他在2014年与 吴恩达 在百度研究ai时,就已经发现了模型发展的规律scaling law这一现象。dario amodei表示,随着提供给模型的数据量增加、模型规模的扩大以及训练时间的延长,模型的性能开始显著提升。这一非正式的观察后来在openai的gpt-1语言模型中得到了验证,并被认为是大模型发展的“金科玉律”。
此外,行业人士也发文称,关于scaling law的原始研究实际上来自2017年的百度,而不是2020年的openai。meta研究员、康奈尔大学博士候选人jack morris在x(前twitter)上引用了一篇标题为《deep learning scaling is predictable, empirically》论文,论文于2017年由百度硅谷人工智能实验室发布,详细讨论了机器翻译、语言建模等领域的scaling现象。
但这篇论文的重要性被严重忽视,openai在2020年的scaling law研究中引用了百度研究人员在2019年发表的论文 《beyond human-level accuracy: computational challenges in deep learning》(超越人类水平的准确性: 深度学习的计算挑战)。批评者称,openai有选择地引用了百度2019年的论文,而忽略了2017年早些时候的研究,而该研究才是scaling law概念的真正原始来源。
有研究者表示,正是百度的早期研究为ai大模型的发展奠定了理论基础,并在2019年发布了第一代文心大模型,几乎与openai处于同一时期。“中国在大型模型方面的进步也获得国际认可。”据《南华早报》,在上海举行的百度世界大会2024上,百度宣布了新技术,用以减轻图像生成中的幻觉问题——即生成误导性或事实不一致的图像。百度还透露,截至11月初,百度文心大模型的日均调用量已经达到了15亿,相较一年前首次披露的5000万次,增长约30倍。
随着ai技术的不断进步和应用的深入,中国在全球ai领域的影响力和领导地位将更加凸显。
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