李沐

BosonAI 联合创始人、亚马逊前首席科学家，人工智能框架 MXNet 的作者之一：李沐，今年8月份在母校上海交大做了一场演讲，主要分享了他对大语言模型（LLM）的技术现状、未来趋势的预测以及个人职业生涯的感悟。因为他的创业方向是为客户做定制的LLM，他应该是我们熟知的大牛中离LLM最近的人之一，包括数据准备/清晰、预训练、后训练、LLM部署、机房建设、提供 serving、GPU/带宽/电力瓶颈等等。所以，他的演讲会给出很多有关LLM的一线认知，这里我摘出了其中他提到的一些核心认知。 核心认知 语言模型可以分为三块：算力、数据和算法。所以语言模型也好，整个机器学习模型也好，本质上就是把数据通过算力和算法压进中间那个模型里面，使得模型有一定的能力，在面对一个新的数据时，它能够在原数据里面找到相似的东西，然后做一定的修改，输出你要的东西。 这一次（浪潮里）的语言模型和上一次深度学习（浪潮里）的模型有一个比较大的区别 —— 上一次是，我炼一个什么丹就治一个什么病，这次我希望这个东西炼出来会有灵魂在里面，它能解决你很多问题，这其实是技术一代代往前进。 硬件 带宽：让芯片靠得更近一些 因为就现在的模型训练而言，很难让一个机器搞定所有事情，所以要做分布式训练，通常瓶颈就在带宽上。 我们现在的带宽是一根光纤承载 400Gigabits，下一代就是 double，变成 800Gigabits。 英伟达的 GB200 这个卡就可以把 GPU 都放一起，那么它们之间的通讯会变得更好一些。你可以理解成：之前我们做多核，把单核封装到一个芯片里面，现在是说多核不够，我要做多卡，多卡以前是分布在一个房间里面，现在是多卡也要尽量放在一起，这是一个趋势。就是一块芯片那么大，早就做不上去了，这是台积电等面临的工艺难题，现在是尽量把这些东西弄得近一些。 还有一个通讯是 GPU 和 CPU 之间的 PCIe，它每几年也在翻倍，但是确实会慢一些。 内存：制约模型尺寸的一大瓶颈 现在的语言模型，核心是把整个世界的数据压进模型里面，那模型就被搞得很大，几百 GB 的样子。在运行的时候，它的中间变量也很大，所以它就需要很多的内存。现在我们可以做到一个芯片里面封装近 192 GB 的内存。下一代带宽会更高一点。 很有可能在未来几年之内，一个芯片就 200GB 内存，可能就走不动了。这个要看工艺有没有突破。 内存大小会是模型上限的一个制约，而不是算力。内存不够，模型就做不大。在这一块，虽然英伟达是领先者，但其实英伟达是不如 AMD 的，甚至不如 Google 的 TPU。 算力：长期来看会越来越便宜 机器学习好的一点是，你可以用 4 位浮点数，硬件会变小，它对带宽的利用率也会变低，因为每次计算它只有那么多浮点数在里面。所以我们最近几代优化都来自浮点数的精度的降低。这是它给硬件带来的好处。 当你把模型做得更大的时候，你会发现资源是问题，就是供电。 最大的一个芯片要耗一千瓦，一千块芯片就是一兆瓦，整个校园都未必能用上一兆瓦的电。 关于算力价格。从理论上来说，在公平的市场里面，每次算力翻倍，价格会保持不变。但因为英伟达垄断的原因，短期内算力翻倍，价格可能会有1.4倍的提升。长期来看算力会变得越来越便宜。 算力这块，你可以用别的芯片，但是这些芯片用来做推理还 OK，做训练的话还要等几年的样子，英伟达还是处在一个垄断的地位。 今天训练一个模型，一年之后它的价值会减半。很多时候，大家不要去想我现在能搞多大的模型，一年之后，这个模型会贬值。我想说，大模型不是特别有性价比的东西。你要想清楚，从长期来看，你的模型能带来什么价值，让你能够保值。 模型 我觉得语言模型已经达到了较高的水平，大约在 80 到 85 分之间。 音频模型在可接受的水平，处于能用阶段，大约在 70-80 分之间。 但在视频生成方面，尤其是生成具有特定功能的视频尚显不足，整体水平大约在 50 分左右。 语言模型：100B 到 500B 参数会是主流 每次预训练，无论是 OpenAI 还是别的模型，基本都是用 10T 到 50T token 做预训练。开源的话基本也在 10T token 以上。这个数据量我觉得差不多了，不会再往一个更大的尺寸去发展。原因是，人类历史上的数据比这个多是多，但是看多样性、质量的话，我觉得 10T 到 50T 这个规模就差不多了。 我觉得比较好的一线的模型就是 500B，超过 500B 不是训练不动，而是做 serving 很难。在谷歌历史上，他们就没有让 500B 以上的模型上过线。OpenAI 没有对外说，但我觉得 OpenAI 历史上没有上线过有效大小超过 500B 的模型。当然 MoE 不算，我是说换算成稠密模型的话 语音模型：延迟更低、信息更丰富 GPT-4o 出来之后，大家对于语音模型产生了浓厚的兴趣。端到端的方案有两个优点: 1....