E145|对话Meta田渊栋:被Transformer改变的世界与人类AGI的野心

E145|对话Meta田渊栋:被Transformer改变的世界与人类AGI的野心

2024-03-29    54'10''

主播: 硅谷101|中国版

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介绍:
2017年,谷歌一篇划时代的论文《Attention is all you need》掀开这一轮人工智能的开幕式,这篇论文就是大名鼎鼎的Transformer。7年过去了,我们看到在这篇论文的基础上加入算力、算法开启了AI时代的第三次科技浪潮。今天我们的嘉宾是来自Meta Fair的研究员田渊栋博士,他最近也发表了两片论文都在都与端侧小模型相关,一片论文是《 MobileLLM: Optimizing Sub-billion Parameter Language Models for On-Device Use Cases》中开始卷 10 亿以下参数小模型,主打在移动设备上运行 LLM;另一片论文是《GaLore: Memory-Efficient LLM Training by Gradient Low-Rank Projection》,由于离应用更近在解决更实际的问题,他的论文被业界很多人问到,而过去五年,他所有的研究都在回答一个问题:神经网络是如何工作的?今天我们就一起来解读田渊栋最近的两篇论文,也一起聊聊最近大火的Sora、Transformer与AGI。【老罗直播预告】北京时间3月31号晚上七点,罗永浩会在直播间卖云产品。之前老罗也带火过很多概念,这次我们来看一看,老罗能不能引领一场企业级IT认知的运动,把云计算这个概念推向大众。他这次的选品涵盖阿里云众多的热门产品,价格也给出了史无前例的优惠,大家感兴趣去淘宝app搜索「罗永浩」,让我们一起围观连续创业者罗永浩卖云产品,以及他如何解决创业者的核心痛点的【主播】泓君,硅谷101创始人,播客主理人【嘉宾】田渊栋,Meta人工智能研究院(FAIR)研究员及高级经理田渊栋博士,Meta AI人工智能研究院(FAIR)研究员及高级经理,2018年围棋开源项目(ELF OpenGo)研究及工程负责人和第一作者。曾获2021年国际机器学习大会(ICML)杰出论文奖提名(Outstanding Paper Honorable Mentions)及2013年国际计算机视觉大会(ICCV)马尔奖提名(Marr Prize Honorable Mentions)。研究方向为深度强化学习,表示学习和优化,历任机器学习国际会议ICML,NeurIPS,AAAI, AIStats领域主席。2013-2014年在Google无人驾驶团队任软件工程师。【你将听到】00:05 3月31号晚七点罗永浩直播间卖云01:34 正片【“斜杠”研究者】02:55 从自动驾驶、围棋开源项目到神经网络研究05:52 写科幻小说:不靠谱的想法放进小说,靠谱的想法用来做科研07:24 理解神经网络如何工作or 研究大模型,2019年为何拒绝Ilya Sutskever加入OpenAI的邀请08:44 最新两篇论文的诞生:曾被两次拒稿,三四年后才看到结果 【GaLore和MobileLLM】11:04 GaLore的主要特点:实现在英伟达RTX 4090上进行模型的从头训练12:56 算法上改进让4090重获新生,省内存的同时获得高性能16:56 MobileLLM:降低神经网络参数仍然保持好的效果【实现AGI的路径】17:40 Scaling Law带来的增长会越来越小,我们并没有完全理解为什么Transfomer的效果更好19:17 完全无人驾驶难点:人工干预的频率越低,有效训练数据就越少23:41 Transfomer很难做游戏式的推理:通过理解神经网络的工作原理来改进现有算法【深度理解Transformer】24:52 谷歌内部发现算力价格比通信便宜,所以想到要设计一个模型让算力获得更大优势26:21 Transformer vs CNN:没有预设立场,并行效果更好26:44 Transformer的缺点:需要大量算力、速度较慢、延迟高28:01 强化学习的根本性问题:Exploration(探索)和Exploitation(开采)【Sora、合成数据与Anthropic】30:03 Sora的最让人惊艳的地方是所生成的内容一致性非常好,在技术上有根本的创新33:07 世界模型并不“高大上”,对未来有看法和预测都可以成为称为“世界模型”40:46 用合成数据训练大模型是趋势,其与真实数据之间的边界会越来越模糊43:00 合成数据相当于用算力来换数据,但缺乏人类参与的数据会导致学习瓶颈44:30 Anthropic的长文理解和分析能力远强过GPT-4,但推理能力难以分高下46:30 大模型缺乏竞争的话,也会出现“偷懒”的问题48:06 一家独大 or 威慑平衡,Meta开源打破的行业格局48:18 大模型侵蚀Google的核心业务,训练和推理很难发论文50:20 从玄幻小说到科幻小说:记录人与人之间的关系和思维的火花【后期】AMEI【BGM】Interruption - Craft CaseStillness Within - Roots and Recognition【在这里找到我们】公众号:硅谷101收听渠道:苹果|小宇宙|喜马拉雅|蜻蜓FM|网易云音乐|QQ音乐|荔枝播客海外用户:Apple Podcast|Spotify|TuneIn|Youtube|Amazon Music联系我们:podcast@sv101.net