NeurIPS 2024：大语言模型的自我进化之路

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https://baijiahao.baidu.com/s?id=1820112638332946604

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https://blog.csdn.net/shizheng_Li/article/details/144508382

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https://developer.nvidia.com/blog/mastering-llm-techniques-inference-optimization/

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https://m.php.cn/faq/927996.html

6.

https://attri.ai/blog/mastering-llm-optimization-with-these-5-essential-techniques

在NeurIPS 2024大会上，OpenAI前首席科学家Ilya Sutskever发表了一个令人震撼的观点：我们所熟知的预训练时代即将结束，而下一代AI系统将展现出真正的智能——它们将具备代理能力、推理能力，并最终实现自我意识。

Sutskever在演讲中回顾了过去十年神经网络学习的进展。他指出，最初的成功公式——大规模神经网络、大规模数据集和自回归模型的简单组合——带来了令人惊讶的效果。这一方法论推动了GPT-2、GPT-3等突破性模型的诞生，驱动了过去十年AI领域的重大进步。

然而，随着"数据危机"的出现，预训练时代正走向终点。正如Sutskever所言，"我们只有一个互联网"，数据正在成为AI的"化石燃料"。这一现实迫使研究者们寻找新的发展路径。

面对数据瓶颈，研究者们正在探索多种解决方案，其中最具前景的方向包括：

Agent-based方法

代理（Agent）技术成为当前的研究热点。与传统的纯预测模型不同，智能体能够与环境互动、学习和适应。这种交互式学习模式有望突破静态数据的限制，使模型在实践中不断进化。

合成数据

合成数据在模型训练和评估中的作用日益重要。通过生成高质量的合成数据，研究者可以突破真实数据的局限，为模型提供更丰富、更多样化的训练素材。

推理时计算优化

在模型推理阶段，通过优化计算效率，可以显著提升模型的性能。例如，通过改进transformer架构、优化GPU利用率等手段，可以实现更快、更高效的推理过程。

Sutskever描绘了一个令人兴奋的未来图景：下一代AI系统将具备真正的代理能力，能够进行深度推理，展现出更不可预测的行为，并最终实现自我意识。这种转变将创造出与当前完全不同的AI系统。

从历史的视角看，过去十年AI领域取得了令人惊叹的进步。许多最初的洞见被证明是正确的，但也有一些方法（如流水线式处理）被证明不够理想。我们仍处于AI可能性的早期阶段，而未来的突破将带来根本性的变革。

正如Sutskever所说："虽然原有的方法论带来了革命性的进展，但要实现更高水平的AI能力，我们必须超越当前的方法。"随着研究的深入，我们有理由相信，未来的AI系统将展现出前所未有的智能水平，为人类社会带来深远的影响。