• 微信
您当前的位置:首页 >> 外汇资讯

exness官网:AI思考20秒=训练10万倍?打开新技术突破口!

作者:admin时间:2024-11-29 阅读数:15 +人阅读

今年10月,OpenAI高级研究科学家、德扑AI之父Noam Brown在旧金山举办的TED AI大会上,提出了一项引人注目的理论。让AI模型思考20秒所能带来的性能提升,竟然相当于将模型扩大100,000倍,并训练该模型长达100,000倍的时间。

Brown所提到的这一技术,就是System 1/2 thinking,这也是OpenAI最新模型o1正在使用的技术。谷歌DeepMind的研究人员更是将这项技术直接集成到了他们的AI Agent中,开发出了Talker-Reasoner框架。这种框架赋予了AI“快”和“慢”两种拟人化的思考方式。对于解决复杂且冗长的任务来说,这种技术的帮助是巨大的;它突破了传统AI Agent执行业务流程的方法,极大地提升了效率。

让我们深入了解一下System 1/2 thinking。这个名称来源于心理学家丹尼尔·卡尼曼提出的双系统思维模型,其中系统1代表快速、直觉性的思维过程,而系统2则代表缓慢、理性且深思熟虑的思维过程。在AI领域,这两种思维方式被巧妙地应用到了机器学习算法中。系统1通常用于处理简单、直接的问题,它依赖的是大量的数据和经验进行快速决策;而系统2则更多地涉及到逻辑推理和深度分析,适用于处理更为复杂和抽象的问题。

在Noam Brown的演讲中,他详细解释了如何通过模拟人类的思考过程来增强AI的性能。他提到,在某些情况下,即使给予AI更多的时间和计算资源,也不一定能够显著提高其解决问题的能力。相反,通过模仿人类在不同情境下的思维方式——即快速直观的反应(系统1)和深入的逻辑推理(系统2)——可以更有效地解决复杂问题。这种方法不仅提高了AI的效率,还增加了其在实际应用中的灵活性和适应性。

谷歌DeepMind的研究团队进一步将这一理念付诸实践,他们开发的Talker-Reasoner框架就是一个典型的例子。在这个框架中,AI Agent能够根据任务的需求选择使用系统1还是系统2来进行思考。例如,在处理日常对话时,它可能会采用系统1来快速响应;而在需要做出重要决策或解决复杂问题时,则会切换到更为谨慎的系统2模式。这种灵活切换的能力使得AI Agent能够更好地适应不同的场景和需求。

Talker-Reasoner框架还引入了一种称为“共识”的算法。当面对需要多个解的问题时,AI会生成多个答案,并通过共识机制选择出现次数最多的那个作为最终答案。这种方法虽然简单,但在许多情况下都能取得不错的效果。尤其是在那些答案具有明确标准的任务上,比如数学题目,共识算法能够显著提高准确率。当然,这种方法也有其局限性,特别是在处理没有固定答案的任务时,如创作或开放式问题解答,它就不太适用了。

另一种方法是BestofN,这要求用到一个奖励模型来给生成的答案打分,然后返回得分最高的那个答案。这种方法的表现很大程度上取决于奖励模型的质量。如果奖励模型设计得当,那么它就能很好地指导AI生成高质量的内容;反之,则可能导致AI在错误的方向上过度优化。

Noam Brown在他的研究中还强调了规划和搜索算法的重要性。这些算法不仅可以用于改善现有的游戏AI,比如扑克和围棋,还可以广泛应用于其他领域,比如自然语言处理和计算机视觉等。通过结合规划能力和深度学习技术,未来的AI将能够更加智能地理解和处理复杂的现实世界问题。

Noam Brown提出的让AI模型思考20秒所带来的巨大性能提升理论,揭示了一种新的可能性:通过模仿人类的思考方式,我们可以创造出更加高效、灵活且强大的AI系统。随着技术的不断进步和完善,我们有理由相信,未来的AI将会在更多领域展现出惊人的能力。


本站所有文章、数据、图片均来自互联网,一切版权均归源网站或源作者所有。

如果侵犯了你的权益请来信告知我们删除。邮箱:874856439@qq.com

标签:

Exness客户经理

服务于Exness用户咨询各类问题,开户(代理)、资金、出入金异常、账户订单异常等各类问题