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🚀前言

无所不能的 ChatGPT，使人们对大语育模型的通用能力有了全新认识。

🚀一、规模法则的是与非

大模型发展至今所展现出的强大能力，长期以来被认为很大程度上得益于“规模法则”（Scaling Law）的作用。人们一度坚信“大力出奇迹”——只需不断扩大模型参数规模，性能就会持续提升。然而，随着大模型的进一步演进，规模法则的有效性开始受到质疑。越来越多的研究和实践表明，参数数量的增加并不总是伴随性能的线性增长，扩大规模带来的边际效应正在逐渐递减。

与精确且长期有效的“摩尔定律”不同，规模法则并非严格意义上的自然科学定律，而是OpenAI研究人员在2020年提出的一种经验性观察。该法则指出，随着模型参数规模、训练数据量和计算资源的增加，模型性能会以可预测的方式提升。它暗示即使不进行算法层面的根本创新，仅靠扩大规模也可显著提高模型表现。尽管此前就存在质疑声音，OpenAI仍坚持这一理念并推动其广泛传播。但如今，情况正在发生变化。

不少AI专家指出，在GPT-4（参数规模达万亿级别）之后，大模型的进步速度明显放缓。与前几代相比，GPT-4并未展现出能力上的显著跨越，表明模型规模扩大可能已接近边际收益递减的临界点。2024年4月，著名AI评论家、学者及创业者加里·马库斯（Gary Marcus）博士公开发问：“我们都知道GPT-3远优于GPT-2，GPT-4又明显强于GPT-3，但此后呢？”言辞中暗指GPT-4及其后版本进展有限。

大规模模型因参数膨胀而衍生的缺陷也逐渐引起关注。西班牙瓦伦西亚理工大学在《自然》杂志上发表的一项研究揭示：模型规模越大，生成的答案未必更准确。研究针对GPT系列模型在不同任务中的表现进行分析，发现大模型在复杂任务上表现优异，却在简单任务（如基础加法运算、猜字谜等）上错误率显著更高，GPT-4在此类任务上的错误率甚至比某些小模型高出15%。这一“大反而易错”的现象引发广泛讨论。

更引人瞩目的质疑来自OpenAI前首席科学家伊利亚·苏茨克维（Ilya Sutskever）。他在2024年底多次公开表示，预训练大模型的发展已触及天花板，规模法则正式“碰壁”。由于伊利亚此前在OpenAI期间曾是“规模扩大”路线的关键推动者，他的“反转”尤为受到关注。他指出，边际效应出现的原因包括算力限制和推理成本等问题，但最关键的因素是“数据已然耗尽”。他将互联网上人类生成的内容比作化石燃料——存量有限，不可持续，并预警行业可用高质量新数据即将枯竭。

有人进一步推测，大模型可能在2028年面临“数据墙”，即新增训练数据几乎耗尽。这一悲观预测促使人们寻找替代方案，合成数据一度被视为解决之道。例如，英伟达在其开源模型Nemotron-4 340B中使用了98%的合成数据。然而，2024年7月Meta、纽约大学等机构在《自然》封面论文中指出：使用合成数据训练模型可能导致“模型近亲繁殖”——迭代几代后性能急剧退化，模型规模越大，退化越严重。合成数据因此甚至被贴上“毒数据”的标签。

这些争论揭示了一个更为根本的议题：数据质量与多样性才是模型稳健发展的关键。与此同时，也有观点反对“数据枯竭论”，认为当前大模型所使用的文本数据仅是人类可用信息的一小部分。随着多模态模型的推进，图像、音频、视频乃至触觉、嗅觉等传感器数据正汇入洪流，数据资源实则是无穷尽的。

无论规模法则是否已失效，关于它的讨论仍在激烈进行。这些思想交锋和技术探索共同推动大模型向前发展，并激励研究者走出依赖规模扩张的舒适区，转向更高效、更可持续的创新路径。作为AIGC的“大脑”，大模型必将继续进化，而如何平衡规模、质量与伦理，将是整个领域亟需回应的问题。