TechSparks

Попалось на глаза аж октябрьское выступление Ноама Брауна из OpenAI, которое сейчас, пожалуй, стало только актуальней. Там недолго — 12 минут; очень полезно послушать.
Ноам напоминает, что для тех ИИ алгоритмов, которые использовались для побед в го или покере, была показана и доказана сильная зависимость времени, затрачиваемого на ответ, — и конечного результата. Еще создатели Alfa Go отмечали, что для обыгрывания топовых игроков, система должна размышлять над каждым ходом не менее 2 минут; если это время заметно сократить, то алгоритм начнет проигрывать отнюдь не только чемпионам.
Ноам утверждает, что похожая ситуация и с языковыми моделями и вспоминает Канемана с его системой-1 быстрых эвристик и системой-2 долгих рассуждений: первая выигрывает в оперативности, но нередко ошибается.
Тренируя модели за миллиард долларов, их создатели стремятся получить одновременно и хороший и быстрый ответ — что разумно, если модель будет в основном чатиться: люди не станут общаться с даже умным тормозом. Ответ модели в такой ситуации очень дешевый: на него не расходуются вычислительные мощности, тот самый компьют (да, пора привыкать к этому слову). Но если дать возможность модели вычислительно потрудиться в процессе ответа, то его качество резко возрастает, и несколько подрастает цена — растет и расход ресурсов.
Собственно, это рассказ о том, почему была придумана и в итоге выпущена рассуждающая o1. Но настоящий потенциал таких моделей — не в чатиках, а в помощи в решении научных и технических проблем. Там нет “разговорных” требований к скорости и цене ответа: качественный ответ на сложный научный вопрос стоит того, чтоб его подождать хоть минуты, хоть часы, чтоб платить за него даже и тысячи долларов.
И это означает, что меняется парадигма: от скейлинга только возможностей системы-1, разработчики переходят к скейлингу рассуждений в системе-2 — и это означает, что та самая “стена”, которой пугают некоторые эксперты, существует лишь в первой парадигме. На ближайшие годы понятно куда масштабироваться, ни во что не упираясь и не снижая темп новых достижений.
(вот прямо вспоминается, сколько лет скептики старательно и безуспешно хоронили закон Мура… 🙂 )

https://www.ted.com/talks/noam_brown_ai_won_t_plateau_if_we_give_it_time_to_think

Ted

AI won't plateau — if we give it time to think

To get smarter, traditional AI models rely on exponential increases in the scale of data and computing power. Noam Brown, a leading research scientist at OpenAI, presents a potentially transformative shift in this paradigm. He reveals his work on OpenAI's…

www.group-telegram.com/us/techsparks.com/4865

6.4K viewsedited  Feb 1 at 13:29

Попалось на глаза аж октябрьское выступление Ноама Брауна из OpenAI, которое сейчас, пожалуй, стало только актуальней. Там недолго — 12 минут; очень полезно послушать.
Ноам напоминает, что для тех ИИ алгоритмов, которые использовались для побед в го или покере, была показана и доказана сильная зависимость времени, затрачиваемого на ответ, — и конечного результата. Еще создатели Alfa Go отмечали, что для обыгрывания топовых игроков, система должна размышлять над каждым ходом не менее 2 минут; если это время заметно сократить, то алгоритм начнет проигрывать отнюдь не только чемпионам.
Ноам утверждает, что похожая ситуация и с языковыми моделями и вспоминает Канемана с его системой-1 быстрых эвристик и системой-2 долгих рассуждений: первая выигрывает в оперативности, но нередко ошибается.
Тренируя модели за миллиард долларов, их создатели стремятся получить одновременно и хороший и быстрый ответ — что разумно, если модель будет в основном чатиться: люди не станут общаться с даже умным тормозом. Ответ модели в такой ситуации очень дешевый: на него не расходуются вычислительные мощности, тот самый компьют (да, пора привыкать к этому слову). Но если дать возможность модели вычислительно потрудиться в процессе ответа, то его качество резко возрастает, и несколько подрастает цена — растет и расход ресурсов.
Собственно, это рассказ о том, почему была придумана и в итоге выпущена рассуждающая o1. Но настоящий потенциал таких моделей — не в чатиках, а в помощи в решении научных и технических проблем. Там нет “разговорных” требований к скорости и цене ответа: качественный ответ на сложный научный вопрос стоит того, чтоб его подождать хоть минуты, хоть часы, чтоб платить за него даже и тысячи долларов.
И это означает, что меняется парадигма: от скейлинга только возможностей системы-1, разработчики переходят к скейлингу рассуждений в системе-2 — и это означает, что та самая “стена”, которой пугают некоторые эксперты, существует лишь в первой парадигме. На ближайшие годы понятно куда масштабироваться, ни во что не упираясь и не снижая темп новых достижений.
(вот прямо вспоминается, сколько лет скептики старательно и безуспешно хоронили закон Мура… 🙂 )

https://www.ted.com/talks/noam_brown_ai_won_t_plateau_if_we_give_it_time_to_think

BY TechSparks