新华社北京11月21日电（记者魏梦佳）近年来，人工智能的发展遵循一个简单明了的规则——模型越大，能力越强。这条被称为“规模法则”的道路催生了我们今天看到的各种强大的大规模人工智能模型。但同时，随着模型参数数量的增加，模型训练和使用的成本也随之增加，这在一定程度上阻碍了大型模型的工业化应用。
清华大学最新研究成果——大型模型的“密度定律”20日以封面文章发表在国际期刊《自然·机器智能》上，为人工智能发展指明了新方向：让人工智能模型变得更强，不仅要靠“体型”，还要靠“密度”。
图为刊登清华成果的《自然·机器智能》封面。新华社
“过去，我们倾向于我们需要关心AI模型的大小，即参数的数量。事实上，我们更应该关心的是模型的‘能力’，即每个参数单元能够展现出的智能水平。”论文第一作者、清华大学计算机科学与技术系助理研究员肖朝军表示，“这就像评价一个武术高手，不是看他的身躯有多大，而是看他每招蕴含的功力有多少。”
研究人员表示，实现这样的“密度能力”不能依赖“压缩模型”。 Arrow 发现，经过研究发现，强制压缩大型模型就像将一本厚厚的字典强制压缩到一本小书中。很多内容会丢失，导致“情报”被拒绝。因此，需要更先进的“数据+算力+算法”系统来培育“高密度”能力的小模型。
通过研究近几年发布的51个开源大型模型研究人员发现，大规模人工智能模型的“技能密度”正在以指数级速度增长，大约每 3.5 个月翻一番。
这意味着什么？例如，如果今天我们需要一个体育馆大小的“大脑”来完成一项复杂的任务，那么大约三个半月后，我们将只需要一个客厅大小的“大脑”；再过三个半月，这个“大脑”可能只需要背包大小。
图为清华大学研发的智能面墙“高密度”端侧模型应用于机器人。新华社
据了解，清华大学与AI公司Wallface Intelligence团队合作，推出了一系列“高密度”模型，应用于手机、汽车、智能家居等生活领域。
“AI模型并不是越大越好，‘精细’和‘高效’才是未来发展的方向。”萧朝军说，强大的大——未来规模化的AI模型将更广泛地运行在手机、电脑、汽车等终端上。当芯片算力和AI智能密度两条快车道对接时，“端侧智能”之箭或将到来。之后，个人设备有望拥有前所未有的智能，不仅响应速度更快，而且能更好地保护个人隐私。
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