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

AIGC动态5个月前发布 almosthuman2014

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文章摘要

【关键词】 AI研究、算力成本、Transformer、模型自由度、研究推动力

OpenAI研究科学家Hyung Won Chung在斯坦福大学的演讲中探讨了AI研究的主要推动力，并通过Transformer的发展来阐释这一推动力。Chung认为，AI研究的核心推动力并非复杂技术，而是算力成本的指数级下降，这一趋势已持续超过100年。

Chung强调，AI研究应利用算力成本下降的趋势，通过减少结构和增加模型自由度来提高扩展性。他引用了Rich Sutton的观点，认为AI领域的进步是通过使用更少的建模假设、更多的数据和计算量来实现的。

Chung通过Transformer架构的发展历史来说明AI研究的主要推动力。他分析了不同时期研究者做出的关键结构选择及其原因，并提出随着算力的增加，一些过去的结构选择可能需要被移除。

演讲中，Chung还提到了Transformer架构的早期历史，包括编码器-解码器Transformer和仅解码器Transformer的比较。他指出，尽管Transformer架构在AI领域取得了巨大成功，但随着算力的增加，研究者可能需要重新评估和调整Transformer的结构，以适应未来的AI研究需求。

总的来说，Chung的演讲为理解AI研究的主要推动力提供了深刻见解，并强调了在AI领域利用算力成本下降趋势的重要性。通过分析Transformer的发展历史，他展示了如何通过减少结构和增加模型自由度来提高AI研究的扩展性。这些观点对于AI研究者和从业者来说具有重要的启示意义。