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使用這種方法，推理成本沒有明顯提升，但是模型性能更好了。
這么好用的模型，為啥不發(fā)布？
不劃算。
semianalysis分析，相較于直接發(fā)布，Anthropic更傾向于用最好的模型來做內部訓練，發(fā)布Claude 3.5 Sonnet就夠了。
這多少讓人不敢相信。
但是文章作者之一Dylan Patel也曾是最早揭秘GPT-4架構的人。
除此之外，文章還分析了最新發(fā)布的o1 Pro、神秘Orion的架構以及這些先進模型中蘊藏的新規(guī)律。
比如它還指出，搜索是Scaling的另一維度，o1沒有利用這個維度，但是o1 Pro用了。
網友：它暗示了o1和o1 Pro之間的區(qū)別，這也是之前沒有被披露過的。
新舊范式交迭，大模型還在加速
總體來看，semianalysis的最新文章分析了當前大模型開發(fā)在算力、數據、算法上面臨的挑戰(zhàn)與現狀。
核心觀點簡單粗暴總結，就是新范式還在不斷涌現，AI進程沒有減速。
文章開篇即點明，Scaling law依舊有效。
盡管有諸多聲音認為，隨著新模型在基準測試上的提升不夠明顯，現有訓練數據幾乎用盡以及摩爾定律放緩，大模型的Scaling Law要失效了。
但是頂尖AI實驗室、計算公司還在加速建設數據中心，并向底層硬件砸更多錢。
比如AWS斥巨資自研了Trainium2芯片，花費65億美元為Anthropic準備40萬塊芯片。
Meta也計劃在2026年建成耗電功率200萬千瓦的數據中心。
很明顯，最能深刻影響AI進程的人們，依舊相信Scaling Law。
為什么呢？
因為新范式在不斷形成，并且有效。這使得AI開發(fā)還在繼續(xù)加速。
首先在底層計算硬件上，摩爾定律的確在放緩，但是英偉達正在引領新的計算定律。
8年時間，英偉達的AI芯片計算性能已經提升了1000倍。
同時，通過芯片內部和芯片之間的并行計算，以及構建更大規(guī)模的高帶寬網絡域可以使得芯片更好在網絡集群內協同工作，特別是推理方面。
其次在數據方面也出現了新的范式。
已有公開數據消耗殆盡后，合成數據提供了新的解決途徑。
比如用GPT-4合成數據訓練其他模型是很多實驗團隊都在使用的技術方案。
而且模型越好，合成數據質量就越高。
也就是在這里，Claude 3.5 Opus不發(fā)布的內幕被曝光。
它承擔了為Claude 3.5 Sonnet合成訓練數據、替代人類反饋的工作。
事實證明，合成數據越多，模型就越好。更好的模型能提供更好的合成數據，也能提供更好的偏好反饋，這能推動人類開發(fā)出更好的模型。
具體來看，semianalysisi還舉了更多使用綜合數據的例子。
包括拒絕采樣、模式判斷、長上下文數據集幾種情況。
比如Meta將Python代碼翻譯成PHP，并通過語法解析和執(zhí)行來確保數據質量，將這些額外的數據輸入SFT數據集，解釋為何缺少公共PHP代碼。
比如Meta還使用Llama 3作為拒絕采樣器，判斷偽代碼，并給代碼進行評級。一些時候，拒絕抽樣和模式判斷一起使用。這種方式成本更低，不過很難實現完全自動化。
在所有拒絕抽樣方法中，“判官”模型越好，得到數據集的質量就越高。
這種模式，Meta今年剛剛開始用，而OpenAI、Anthropic已經用了一兩年。
在長上下文方面，人類很難提供高質量的注釋，AI處理成為一種更有效的方法。
然后在RLHF方面，專門收集大量的偏好數據難且貴。
對于Llama 3，DPO（直接偏好優(yōu)化）比PPO（最近策略優(yōu)化）更有效且穩(wěn)定，使用的計算也少。但是使用DPO就意味著偏好數據集是非常關鍵的。
如OpenAI等大型公司想到的一種辦法是從用戶側收集，有時ChatGPT會給出2個回答并要求用戶選出更喜歡的一個，因此免費收集了很多反饋。
還有一種新的范式是讓AI替人類進行反饋——RLAIF。
它主要分為兩個階段。第一階段模型先根據人類編寫的標準對自己的輸出進行修改，然后創(chuàng)建出一個修訂-提示對的數據集，使用這些數據集通過SFT進行微調。
第二階段類似于RLHF，但是這一步完全沒有人類偏好數據。
這種方法最值得關注的一點是，它可以在許多不同領域擴展。
最后，值得重點關注的一個新范式是通過搜索來擴展推理計算。
文章中表明，搜索是擴展的另一個維度。OpenAI o1沒有利用這個維度，但是o1 Pro用了。
o1在測試時階段不評估多條推理路徑，也不進行任何搜索。
Self-Consistency / Majority Vote就是一種搜索方法。
這種方法中，只需在模型中多次運行提示詞，產生多個相應，根據給定的樣本數量，從相應中選出出現頻率最高的來作為正確答案。
除此之外，文章還進一步分析了為什么說OpenAI的Orion訓練失敗也是不準確的。
本文作者：量子位，來源：量子位，原文標題：《反轉！Claude 3.5超大杯沒有訓練失敗，最新爆料：內部自留，用于合成數據和RL訓練》
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