Проблема вычислительных ресурсов

Проблема вычислительных ресурсов при использовании искусственного интеллекта заключается в том, что для обучения и работы сложных моделей ИИ требуются значительные вычислительные мощности. Это может стать серьёзным препятствием для людей, которые хотят использовать искусственный интеллект для решения своих задач.

Вот несколько примеров реальных людей и их проблем, связанных с использованием ИИ:

• Учёный-исследователь: Учёный хочет разработать новую модель машинного обучения для анализа больших объёмов данных. Однако для этого ему необходимо провести множество экспериментов и обучить модель на большом наборе данных. Из-за ограниченных вычислительных ресурсов учёному приходится выбирать между использованием более простых моделей или ждать, пока его очередь подойдёт на доступном суперкомпьютере.
• Предприниматель: Предприниматель хочет создать систему рекомендаций для своего онлайн-магазина. Для этого он хочет использовать алгоритмы машинного обучения. Но из-за ограничений вычислительных ресурсов он не может обучить сложную модель, которая бы учитывала все особенности его бизнеса. В результате система рекомендаций работает не так эффективно, как могла бы.
• Врач: Врач хочет использовать ИИ для диагностики заболеваний. Однако из-за ограниченных ресурсов больницы он не может позволить себе дорогостоящее оборудование для обработки медицинских изображений. В итоге врач вынужден полагаться на более простые методы диагностики, которые могут быть менее точными.
• Архитектор: Архитектор хочет использовать ИИ для создания 3D-моделей зданий. Однако из-за ограниченности вычислительных ресурсов ему приходится использовать упрощённые модели, которые не позволяют учесть все детали проекта. В результате архитектор вынужден тратить больше времени на ручную доработку моделей.
• Студент: Студент хочет использовать ИИ для написания эссе. Однако из-за ограничения вычислительных ресурсов у него нет доступа к мощным серверам, на которых можно было бы обучить большую языковую модель. В результате студент вынужден писать эссе самостоятельно.

Эти примеры показывают, насколько актуальной является проблема вычислительных ресурсов для использования искусственного интеллекта. Чтобы решить эту проблему, необходимо развивать новые технологии, которые позволят сделать обучение и работу моделей ИИ более эффективными и доступными.

На данный момент модели могут выполнять только короткие задачи: вы задаете вопрос, и они дают ответ. Но это очень ограничивает. Большинство полезной когнитивной работы, которую выполняют люди, требует времени — часы, дни, недели или месяцы.

Представьте ученого, который может думать над сложной проблемой только 5 минут. Он не сможет сделать научные открытия. Или программиста, который может написать только скелет функции, когда его просят. Но программисты выполняют гораздо более сложные задачи: планируют, понимают код, пишут модули, тестируют и исправляют ошибки, и в итоге создают большой пулл-реквест, на который уходят недели работы.

Сейчас модели не могут делать это. Даже с недавними достижениями в увеличении контекста, это в основном касается потребления токенов, а не их создания. Модели не могут уйти работать над задачей на долгое время. Однако решение этой проблемы может заключаться в небольших алгоритмических улучшениях, таких как RLHF, которые помогут моделям научиться исправлять ошибки, планировать и искать возможные решения.

Если мы научим модель разрабатывать сложные проекты, вместо коротких ответов мы получим поток миллионов слов, где модель обдумывает проблемы, использует инструменты, пробует разные подходы, проводит исследования, координирует действия с другими и завершает большие проекты.

Основные ограничения современных моделей ИИ:

•  Отсутствие долгосрочной памяти:
• Модели не могут сохранять контекст или информацию на длительное время, что ограничивает их способность к обучению и анализу сложных данных. (GPT-4o уже начал это делать)
•  Ограниченные инструменты:
• Нейросети не могут полноценно использовать компьютерные ресурсы и инструменты. Например, ChatGPT может использовать веб-браузер для поиска информации, но его возможности все еще ограничены.
•  Отсутствие предварительного обдумывания:
• Модели обычно не думают перед тем, как ответить. Это похоже на поток сознания, когда человека просят написать эссе без предварительного плана.
•  Короткие диалоги:
• Модели могут вести только короткие диалоги и не способны размышлять над проблемой в течение длительного времени, проводить исследования или консультироваться с другими людьми. (это проблема маленького контекстного окна)
•  Отсутствие персонализации:
• Модели не персонализированы под конкретного пользователя или приложение. Они работают как универсальные чат-боты с короткими вводными текстами, не учитывая специфический контекст компании или работы. (потихоньку начали внедрять эту функцию в ChatGPT-4o)

Центральное значение снятия ограничений (unhobbling) может привести к эффекту «звукового удара» в коммерческих приложениях. Промежуточные модели потребуют больших усилий для интеграции и изменения рабочих процессов, чтобы получить экономическую выгоду.

Потенциал снятия ограничений

Возможности для улучшения здесь огромны. Проблема вычислительных ресурсов при использовании искусственного интеллекта может быть решена несколькими способами:

• Использование облачных сервисов: Облачные сервисы, такие как AWS, Google Cloud Platform и Microsoft Azure, предоставляют доступ к мощным вычислительным ресурсам по требованию. Это позволяет пользователям арендовать необходимые ресурсы для обучения и работы моделей ИИ без необходимости инвестировать в собственное оборудование.
• Распределённое обучение: Распределённое обучение позволяет разделить процесс обучения модели на несколько узлов или серверов. Это снижает нагрузку на каждый отдельный узел и ускоряет процесс обучения.
• Оптимизация алгоритмов и моделей: Оптимизация алгоритмов и моделей позволяет сократить количество вычислений, необходимых для решения задачи. Например, можно использовать более эффективные методы оптимизации, такие как градиентный спуск с импульсом или адаптивный шаг обучения.
• Параллельное выполнение задач: Параллельное выполнение задач позволяет одновременно выполнять несколько операций на разных узлах или серверах. Это также ускоряет процесс обработки данных и обучения моделей.
• Использование специализированных ускорителей: Специализированные ускорители, такие как графические процессоры (GPU) и тензорные процессоры (TPU), могут значительно ускорить процесс обучения и работы сложных моделей ИИ.
• Обучение на меньших наборах данных: Если задача не требует высокой точности, можно попробовать обучить модель на меньшем наборе данных. Это снизит требования к вычислительным ресурсам и ускорит процесс обучения.
• Применение методов сжатия данных: Методы сжатия данных, такие как квантование и pruning, позволяют уменьшить размер модели без потери качества. Это делает модель более эффективной с точки зрения использования.

Снятие ограничений (unhobbling)

Снятие ограничений (unhobbling) — это процесс устранения барьеров и препятствий, которые мешают развитию или использованию чего-либо. В контексте искусственного интеллекта снятие ограничений может означать устранение технических, финансовых, юридических или иных барьеров, которые препятствуют более широкому и эффективному применению технологий ИИ.

Центральное значение снятия ограничений заключается в том, что оно позволяет раскрыть весь потенциал искусственного интеллекта и использовать его для решения сложных задач, улучшения качества жизни людей и развития общества. Снятие ограничений способствует созданию новых продуктов и услуг на основе ИИ, разработке более эффективных алгоритмов и моделей, а также повышению доступности технологий для широкого круга пользователей.

Вот несколько примеров того, как снятие ограничений может повлиять на использование искусственного интеллекта:

• Устранение технических ограничений: разработка более мощных и доступных вычислительных систем, развитие новых методов машинного обучения и обработки данных, создание более совершенных алгоритмов и моделей. Это позволит обучать более сложные модели, обрабатывать большие объёмы данных и решать более сложные задачи.
• Снижение финансовых барьеров: предоставление доступа к облачным сервисам, разработка более дешёвых и эффективных аппаратных решений, предоставление грантов и субсидий на исследования и разработки в области ИИ. Это сделает технологии ИИ более доступными для малого бизнеса, стартапов и индивидуальных разработчиков.
• Упрощение правовых вопросов: разработка стандартов и рекомендаций по этичному использованию ИИ, создание механизмов контроля и надзора за технологиями ИИ, разработка законодательства, регулирующего использование данных и интеллектуальной собственности. Это обеспечит доверие к технологиям ИИ со стороны общества и бизнеса.

В целом, снятие ограничений является важным шагом на пути к более широкому и эффективному использованию искусственного интеллекта. Оно позволит раскрыть весь потенциал этой технологии и создать новые возможности для развития общества, экономики и культуры.