马库斯锐评GPT-5!急需新范式,OpenAI并无优势


  新智元报道  

编辑:拉燕
【新智元导读】马库斯最新点评GPT-5,OpenAI并没有多少优势。如果GPT-5需要新的范式,大家会回到同一水平线上。

有关GPT-5的消息最近又火起来了。

从最一开始的爆料,说OpenAI正在秘密训练GPT-5,到后来Sam Altman澄清;再到后来说需要多少张H100 GPU来训练GPT-5,DeepMind的CEO Suleyman采访「实锤」OpenAI正在秘密训练GPT-5。

然后又是新一轮的猜测。

中间还穿插了Altman的大胆预测,什么GPT-10会在2030年前出现,超过全人类的智慧总和,是真正的AGI云云。

再到最近OpenAI名叫Gobi的多模态模型,强势叫板谷歌的Gimini模型,两家巨头的竞争一触即发。

一时间,有关大语言模型的最新进展成了圈内最热门的话题。

套用一句古诗词,「犹抱琵琶半遮面」来形容,还挺贴切的。就是不知道,什么时候能真的「千呼万唤始出来」。

时间线回顾


今天要聊的内容和GPT-5直接相关,是咱们的老朋友Gary Marcus的一篇分析。

核心观点就一句话:GPT-4到5,不是光扩大模型规模那么简单,是整个AI范式的变化。而从这一点来看,开发出GPT-4的OpenAI并不一定是先到达5的那一家公司。

换句话说,当范式需要变革的时候,之前的积累可迁移性不大。

不过在走进Marcus的观点之前,我们还是简要复习一下最近有关传说中的GPT-5都发生什么了,舆论场都说了些什么。

一开始是OpenAI的联合创始人Karpathy发推表示,H100是巨头们追捧的热门,大家都关心这东西谁有,有多少。

然后就是一大波讨论,各家公司需要多少张H100 GPU来训练。

大概就是这样。

  • GPT-4可能在大约10000-25000张A100上进行了训练

  • Meta大约21000 A100

  • Tesla大约7000 A100

  • Stability AI大约5000 A100

  • Falcon-40B在384个A100上进行了训练

有关这个,马斯克也参与了讨论,根据马斯克的说法,GPT-5的训练可能需要30000到50000个H100。

此前,摩根士丹利也说过类似的预测,不过总体数量要比马斯克说的少一点,大概是25000个GPU。

当然这波把GPT-5放到台面上去聊,肯定少不了Sam Altman出来辟谣,表明OpenAI没在训练GPT-5.

有大胆的网友猜测,OpenAI之所以否认,很有可能只是把下一代模型的名字给改了,并不叫GPT-5而已。

反正根据Sam Altman的说法,正是因为GPU的数量不足,才让很多计划被耽搁了。甚至还表示,不希望太多人使用GPT-4。

整个业内对GPU的渴求都是如此。据统计,所有科技巨头所需的GPU加起来,得有个43万张还要多。这可是一笔天文数字的money,得差不多150亿美元。

但通过GPU的用量来倒推GPT-5有点太迂回了,于是DeepMind的创始人Suleyman直接在采访中「锤」了,表示OpenAI就是在秘密训练GPT-5,别藏了。

当然在完整的访谈中,Suleyman还聊了不少业内大八卦,比方说在和OpenAI的竞争中,DeepMind为啥就落后了,明明时间上也没滞后太多。

还有不少内部消息,比如当时谷歌收购的时候发生了什么。但这些跟GPT-5怎么着关系就不大了,有兴趣的朋友可以去自行了解。

总而言之,这波是业内大佬下场聊GPT-5的最新进展,让大伙不禁疑云陡起。

在这之后,Sam Altman在一场一对一连线中又表示,「我觉得2030年之前,AGI要出现,叫GPT-10,超过全人类的智慧总和。」

一方面大胆预测,一方面否认在训练GPT-5,这让别人很难真正知道OpenAI在做些什么。

在这场连线中,Altman设想了很多属于未来的图景。比如他自己怎么理解AGI,什么时候会出现AGI,真出现AGI了OpenAI会怎么办,全人类又该怎么办。

不过就实际进展来说,Altman是这么规划的,「我和公司中的员工说,我们的目标就是每12个月能让我们的原型产品性能提升10%。」

「如果把这个目标设定到20%可能就会有些过高了。」

这算是个具体安排。但是10%、20%和GPT-5之间的联系又在哪,也没说得很清楚。

最有含金量的还是下面这个——OpenAI的Gobi多模态模型。

重点在于谷歌和OpenAI之间的白热化竞争,到了哪个阶段。

说Gobi之前,先得说说GPT-vision。这一代模型就很厉害了。拍个草图照片,直接发给GPT,网站分分钟给你做出来。

写代码那更不用说了。

而GPT-vision完了,OpenAI才有可能会推出更强大的多模态大模型,代号为Gobi。

跟GPT-4不同,Gobi从一开始就是按多模态模型构建的。

这也让围观群众的兴趣一下被勾起来了——Gobi就是传说中的GPT-5吗?

当然现在我们还不知道Gobi训练到哪一步了,也没有确切消息。

而Suleyman还是坚定地认为,Sam Altman最近说过他们没有训练GPT-5,可能没有说实话。

Marcus观点


开宗明义,Marcus首先表示,很有可能,在科技史上,没有任何一款预发布的产品(iPhone可能是个例外)比 GPT-5被寄予了更多的期望。

这不仅仅是因为消费者对它的热捧,也不仅仅是因为一大批企业正计划着围绕它白手起家,甚至就连有些外交政策也是围绕GPT-5制定的。

此外,GPT-5的问世也可能加剧刚刚进一步升级的芯片战争。

Marcus表示,还有人专门针对 GPT-5 的预期规模模型,要求其暂停生产。

当然也是有不少人非常乐观的,有一些人想象,GPT-5可能会消除,或者至少是极大地消除人们对现有模型的许多担忧,比如它们的不可靠、它们的偏见倾向以及它们倾诉权威性废话的倾向。

但Marcus认为,自己从来都不清楚,仅仅建立一个更大的模型是否就能真正解决这些问题。

今天,有国外媒体爆料称,OpenAI的另一个项目Arrakis,旨在制造更小、更高效的模型,但由于没有达到预期目标而被高层取消。

Marcu表示,我们几乎所有人都认为,GPT-4之后会尽快推出GPT-5,而通常想象中的GPT-5要比GPT-4强大得多,所以Sam当初否认的时候让大伙大吃一惊。

人们对此有很多猜测,比方说上面提到的GPU的问题,OpenAI手上可能没有足够的现金来训练这些模型(这些模型的训练成本是出了名的高)。

但话又说回来了,OpenAI的资金充裕程度几乎不亚于任何一家初创公司。对于一家刚刚融资100亿美元的公司来说,即使进行5亿美元的训练也不是不可能。

另一种说法是,OpenAI 意识到,无论是训练模型还是运行模型,成本都将非常高昂,而且他们不确定能否在这些成本下盈利。

这么说好像有点道理。

第三种说法,也是我Marcus的看法是,在Altman上半年5月份演讲的时候,OpenAI就已经进行过一些概念验证方面的测试了,但他们对得到的结果并不满意。

最后他们的结论可能是这样:如果GPT-5只是GPT-4的放大版而已的话,那么它将无法满足预期,和预设的目标差的还远。

如果结果只会令人失望甚至像个笑话一样,那么训练GPT-5就不值得花费数亿美元。

事实上,LeCun也是这么个思路。

GPT从4到5,不仅仅是4plus那么简单。4到5应该是划时代的那种。

这里需要的就是全新的范式,而不是单纯扩大模型的规模。

所以说,就范式上的变革来讲,当然还是越有钱的公司越有可能实现这个目标。但区别在于,不一定是OpenAI了。因为范式的变革是全新的赛道,过往的经验或者积累并不一定能派上多少用场。

同样,从经济的角度来讲,如果真如Marcus所言,那么GPT-5的开发就相当于被无限期的推迟了。谁也不知道新技术何时到来。

就好像,现在新能源汽车普遍续航几百公里,想要续航上千,就需要全新的电池技术。而新技术由谁来突破,往往除了经验、资金外,可能还需要那么一点点运气,和机缘。

但不管怎么说,如果Marcus想的是对的,那么未来有关GPT-5的各种商业价值想必会缩水不少。

参考资料:https://garymarcus.substack.com/p/what-if-gpt-5-didnt-meet-expectations




相关推荐

  • 微软工资体系被曝光:最低年薪30万,上下限差35倍!三分之一员工不满待遇低
  • 清华微软「LLM+推理智能体」超越GPT-4!攻克数理难题,斩获开源界MATH最佳成绩
  • 卷积网络又行了?DeepMind推翻Transformer最强传说,LeCun怒赞
  • 清华系ChatGLM3现场怼脸演示!多模态直逼GPT-4V,国产Code Interpreter来了
  • 如何找到一批愿意为你付费的用户?
  • 互联网人眼中的外包
  • POSIX真的不适合对象存储吗?
  • 什么是虚拟线程?一次启1000万个会OOM吗?
  • 唱衰PHP?这些言论别太离谱~《PHP综合现状分析报告》来了
  • 小米澎湃OS正式发布,Xiaomi Vela将开源
  • 微软CEO:放弃Windows Phone和移动业务,错了!
  • Java服务总在半夜挂,背后的真相竟然是...
  • 微服务设计必看:深度解析Netflix Eureka的底层实现
  • 不租只卖!软件完全开放!全球首款“云计算机”颠覆传统
  • 大模型时代,智能化操作系统面临的机遇与挑战
  • “放弃 Windows Phone 是错误的选择”,微软 CEO 纳德拉忆往事!
  • 奇舞周刊第508期:将Javascript编译为WASM以提升WEB性能
  • 10个提高Web开发效率的VS Code插件
  • 4.2K Star开源项目:让Windows网络变差的工具,模拟网络环境的神器
  • 2024 泰晤士世界大学学科排名公布