AI研究的主要推动力会是什么？ChatGPT团队研究科学家：算力成本下降

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AI研究的主要推动力会是什么？ChatGPT团队研究科学家：算力成本下降

 

重点标签 AI研究、Transformer、Hyung Won Chung、算力成本、AI未来

文章摘要

步骤2：撰写摘要总结

在斯坦福大学的《CS25: Transformers United V4》课程中，OpenAI研究科学家Hyung Won Chung分享了他对AI研究发展主要推动力的见解。Chung认为，AI研究的主要推动力是算力成本的指数级下降，这一趋势推动了AI的规模扩展。他通过分析Transformer架构的发展历程，尤其是编码器-解码器Transformer与仅解码器Transformer的比较，来阐述这一观点。

Chung指出，尽管AI领域发展迅速，但研究者们往往忽视了对过去的研究，而理解历史上的变化对于洞见未来至关重要。他提出，通过识别和理解变化的主要推动力，我们可以预测未来的发展方向。在AI领域，这主要是指算力成本的显著下降，这一趋势使得AI研究者能够利用更多的数据和计算量来开发更通用的方法。

在Transformer架构的发展中，Chung比较了编码器-解码器Transformer和仅解码器Transformer。他提到，原始的编码器-解码器Transformer结构复杂，适用于机器翻译等序列到序列的任务。然而，随着AI规模的扩展，一些原有的结构可能变得不再必要或有效。例如，现代语言模型不仅用于翻译，还用于学习知识，这使得输入和目标序列之间的参数共享变得更加合理。

Chung还讨论了仅解码器Transformer的优势，这种架构简单且具有更好的扩展性。他通过实验表明，仅解码器Transformer在某些任务上的表现可以与编码器-解码器Transformer相媲美，甚至在某些情况下更优。这表明，随着AI规模的增长，一些原有的结构可能会被更简单、更自由的模型所取代。

最后，Chung呼吁AI研究社区更多关注于移除不必要的结构，以适应算力成本下降带来的规模扩展。他认为，尽管当前的AI研究范式在添加结构方面做得很好，但在移除结构方面还有待提高。通过理解AI研究的主要推动力，我们可以更好地预测和塑造AI的未来。

此外，文章还提到了AIGC（人工智能生成内容）在营销领域的应用，探讨了AIGC如何为营销人带来实际价值，以及如何衡量其成效。这表明AI技术不仅在研究领域发挥着重要作用，也在实际应用中展现出巨大的潜力。

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原文作者: 机器之心