Firmy zajmujące się sztuczną inteligencją (AI), takie jak OpenAI, stają w obliczu nowych wyzwań związanych z tworzeniem coraz bardziej zaawansowanych modeli dużych języków. Choć dotychczasowe podejście polegało na zwiększaniu mocy obliczeniowej i dodawaniu danych w celu poprawy wydajności algorytmów, teraz naukowcy starają się opracować bardziej efektywne techniki szkoleniowe. Podejście to jest coraz bardziej porównywane do sposobu “myślenia” ludzkiego umysłu, oferując potencjał do radykalnej zmiany wyścigu zbrojeń AI.
Jeden z najnowszych modeli stworzonych przez OpenAI, o nazwie o1, stanowi przykład nowatorskiego podejścia do rozwoju sztucznej inteligencji. Oparta na tej samej technologii co wcześniejsze modele GPT-4, o1 różni się jednak tym, że jest w stanie rozwiązywać problemy w sposób bardziej zbliżony do ludzkiego rozumowania – wieloetapowo, z uwzględnieniem kontekstu. Innowacja ta opiera się na nowym sposobie wnioskowania i podejmowania decyzji, który może zrewolucjonizować sposób wykorzystywania dużych modeli językowych.
Nowe wyzwania w skali i wydajności
Z perspektywy technologicznej, rozwój modeli AI napotyka na poważne trudności związane z rosnącymi kosztami i czasem potrzebnym do ich szkolenia. Jak zauważają eksperci, tradycyjna filozofia “większy jest lepszy”, czyli dodawanie większej ilości danych oraz zwiększanie mocy obliczeniowej, osiągnęła swoje granice. Wzrost mocy obliczeniowej, choć nadal konieczny, nie gwarantuje już spektakularnych postępów w wydajności modeli. Ilya Sutskever, współzałożyciel OpenAI, podkreśla, że przełomowe wyniki, które były możliwe dzięki skali, już się ustabilizowały, a teraz należy skupić się na nowych odkryciach.
Sutskever, który opuścił OpenAI, aby założyć laboratorium Safe Superintelligence (SSI), zaznacza, że przejście do “epoki cudów i odkryć” jest nieuniknione. Naukowcy zaczynają dostrzegać, że kluczowe jest teraz znalezienie nowych metod optymalizacji szkolenia, które będą bardziej efektywne, zamiast po prostu polegać na zwiększaniu rozmiaru modeli.
Techniki wnioskowania i zmiana podejścia do treningu
Jednym z rozwiązań, które mogą pomóc przezwyciężyć obecne wyzwania, jest technika znana jako “obliczanie czasu testu” (test-time computation). W tej metodzie model generuje i ocenia wiele potencjalnych odpowiedzi w czasie rzeczywistym, zamiast wybierać jedną odpowiedź na podstawie wcześniej zdefiniowanych danych. Pozwala to na bardziej złożone i dokładne podejmowanie decyzji, szczególnie w przypadkach wymagających zaawansowanego rozumowania, jak na przykład rozwiązywanie problemów matematycznych.
OpenAI, która zastosowała tę technikę w modelu o1, zauważyła znaczną poprawę w wydajności w porównaniu do tradycyjnych metod. Badania wskazują, że taka strategia może poprawić wyniki modeli bez konieczności angażowania ogromnych zasobów obliczeniowych. Przykładem jest zastosowanie tej techniki w grze w pokera, gdzie krótkie, intensywne procesy myślowe okazały się równie efektywne jak znacznie większe modele, które zostałyby wytrenowane przez wiele tygodni.
Przemiany na rynku sprzętu AI
Zmiana podejścia do rozwoju sztucznej inteligencji może mieć również istotny wpływ na rynek sprzętu, zwłaszcza w kontekście popytu na chipy AI. Do tej pory dominowały układy takie jak te produkowane przez Nvidię, które napędzały rozwój dużych modeli językowych. Jednak nowa filozofia, nastawiona na efektywność w fazie wnioskowania, może wpłynąć na zapotrzebowanie na inny rodzaj sprzętu.
Sonya Huang z Sequoia Capital zauważa, że przejście z “klastrów przedszkoleniowych” do bardziej rozproszonych “chmur wnioskowania” zmieni dynamikę rynku, w tym zapotrzebowanie na różne typy chipów. Choć Nvidia pozostaje liderem na rynku chipów do treningu, może spotkać się z rosnącą konkurencją na rynku sprzętu przeznaczonego do samego wnioskowania, co może wpłynąć na jej dalszy rozwój.
W odpowiedzi na te zmiany, dyrektor generalny Nvidii, Jensen Huang, wskazuje na rosnące zapotrzebowanie na chipy do wnioskowania. Firma już teraz dostosowuje swoją ofertę, aby sprostać nowym wymaganiom rynku, w tym w odniesieniu do rozwoju technologii w modelu o1.
Przyszłość AI: Innowacje, które mogą zmienić rynek
Nadchodzące innowacje w podejściu do szkolenia i wnioskowania w sztucznej inteligencji mogą zrewolucjonizować sposób, w jaki tworzymy i wykorzystujemy modele AI. Wzrost znaczenia takich technik jak obliczanie czasu testu może zredukować zależność od ciągłego powiększania modeli, zmieniając tym samym całą dynamikę rynku AI. Choć technologia ta nadal znajduje się na etapie eksperymentalnym, jej potencjał do zmiany krajobrazu technologicznego jest ogromny – zarówno w kontekście rozwoju samych algorytmów, jak i popytu na sprzęt, który je wspiera.
