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2024-05-21
2018年GPT 1.0时，其参数规模仅为1.75亿，而到了2019年GPT2.0时，参数数量激增至15亿。到了3.0版本，参数规模更是飙升至1750亿，这时已展现出适当的智能水平。
在GPT 1.0和2.0时期，Open AI并不被外界看好，乃至有人质疑其真实性。但是，到了3.0时期，智能的表现现已初见端倪。
进入4.0年代，GPT展现出了与人类类似的智能水平，并初次经过了由人工智能之父图灵提出的图灵测验。
图灵测验是衡量机器是否具有真实人工智能的标准，即当人与机器和另一个人经过键盘交互时，假如无法分辨对方是机器还是人，那么就可以认为机器具有了真实的人工智能。
2023年3月，Chat-GPT成功经过了图灵测验，标志着人类迎来了第一个真实的人工智能机器，引起了全球的震动。
此外，2023年12月，Open AI董事会现已开发出了Q星模型，预计参数规模将到达125万亿。
在此背景下，Sam和黄仁勋等人猜测，未来五年内将呈现通用人工智能，这种人工智能将有可能彻底取代人类。
在近期对Chat GPT大型模型练习的过程中，咱们意外地发现了一个未解之谜：当神经元数量逾越100亿时，呈现了智能涌现。
这种情况在人类社会中前所未有，它并非简单个别数量的累积，而是产生了质的飞跃。
例如，单个蚂蚁或沙丁鱼并不具有明显的智能，但当蚂蚁集结成群，它们能协同完成极其杂乱的工程使命，展现出了超凡的智能；同样，尽管沙丁鱼个别的智商不高，但当它们聚集成群时，却可以构成强壮的群体运动，有效抵御鲸鱼、鲨鱼和各种风暴的威胁。
尽管咱们在动物界中尚未发现与人类智能相匹配的模型，但在模型练习的特定阶段，咱们观察到，当神经元数量到达100亿等级时，该模型开端展现出人工智能的特性，可以理解并输出逾越原始输入的信息，这一现象令人震惊，并标志着Chat GPT的一次重大打破。
随着神经参数的不断添加，智能水平也在持续提高。与此同时，全球范围内对GPU的争夺愈发激烈，这是因为随着神经元数量的添加，对GPU的需求也在急剧增加。
因而，未来决胜国际的是AI，而决胜AI的又是GPU和硬件。
上图是Jackson于2024年3月3日在《Hacker News》上宣布的一篇题为“Revealing Open AI’s Plan to Create AGI by 2027”的报导。
报导概述了Open AI自2022年8月开端练习的一个参数规模到达125万亿的多模态模型。
该模型的第一阶段被称为阿拉基斯（Arakis），亦称作Q星（Q-Star）。
根据报导，Q星计划在2023年已完成48%的智商水平。原计划在2024年到达96的智商水平，2025年则预期到达145的智商水平。
值得注意的是，智商水平是以爱因斯坦的160为参照，全球均匀智商水平约为70-80，而较高的均匀水平则为110。
因而，当Q星计划的智商水平到达96时，已逾越某些地区的均匀智商水平。
咱们看到AI技能为商业范畴带来了巨大价值，这一点从英伟达市值打破2万亿美金便可看出。
但是，当时AI技能仍存在不完善之处。例如，上图中在老奶奶吹生日蜡烛的场景中，尽管她正在吹蜡烛，但蜡烛并未移动。同样地，当水杯歪斜时，AI难以准确捕捉水流动的具体时间。此外，当果汁开端滴落但尚未滴落时，AI也面临着应战。
这些都显示出AI在刻画物理国际的因果关系方面仍有不足，但随着技能的不断进步和常识的不断积累，AI将迅速取得打破。究竟，它全天候地在学习全球常识，每一刻都在不断进化。
众所周知，摩尔定律揭示了一个规则：处理器的功能大约每两年就会翻倍，而价格则会减半。
但是，OpenAI的CEO Sam Altman提出了一个全新的观念，他称之为“新摩尔定律”，即宇宙中的智能每18个月就会翻倍。Sam强调，正是这一快速的发展速度，让咱们每个月都能感受到前所未有的信息冲击，对咱们产生深远影响。
当咱们考虑怎么练习模型以产生人工智能时，最重要的要素之一是企业的数据和职业经历。这是因为只有借助咱们的数据和职业经历，咱们才干有效地练习模型，使其产生逾越咱们本身的智能。
因而，对于任何寻求在人工智能范畴取得打破的企业来说，积累和使用本身的数据和职业经历都是至关重要的。