Ilya Sutskever (OpenAI Chief Scientist) on Open Source vs Closed AI Models

1littlecoder

18 Nov 202302:48

Summary

TLDR视频讨论了开源和非开源大型语言模型（LLM）之间的差异，指出尽管开源模型可能会逐渐接近GPT-4的能力，但由于技术和研究的持续进步，私有模型（如GPT-4）与开源模型之间的差距可能会继续扩大。讨论还涉及了GPT-4在经过处理以避免法律问题和提高用户友好性后，如何保留其原有能力的挑战。此外，提到了对更灵活、可定制化模型的需求，以及开发团队正致力于实现这一目标的努力。

Takeaways

🔍 开源与非开源模型之间的比较不应该是绝对的黑白分明，不存在某种永远无法被复现的秘密技术。
🌐 尽管开源模型有可能在未来达到GPT-4的能力，但那时商业公司可能已经开发出更为强大的模型。
📈 开源模型与私有模型之间的差距可能会随时间增加，因为开发这样的神经网络所需的努力、工程和研究量在不断增长。
🛠️ 开源模型越来越难以由小团队的研究人员和工程师产出，而更可能是大公司的专利。
🧠 在对模型进行调整（如去除某些功能）的过程中，会损失一些重要的能力，团队正在研究如何尽可能地保留这些能力。
🤖 基础模型（GPT-4的初始版本）使用起来并不那么简单，目标是开发出既能遵循指令又能给用户尽可能多控制权和能力的模型。
📏 对于用户需求有更大的灵活性和自定义能力的模型正在研究中，以避免法律问题同时满足用户需求。
💡 已经发现了一些方法来处理模型拒绝提供帮助的情况，以提升用户体验。
🚀 随着技术的进步，对于更加灵活和可自定义的模型的需求日益增长。
⏳ 即使是开源社区，随着时间的推移和技术的发展，也可能逐渐缩小与私有模型之间的差距。

Q & A

开源大型语言模型能否匹配GPT-4的能力，还是说GPT-4有不为人知的秘密来源？
-开源大型语言模型有可能在未来匹配GPT-4的能力，但并非因为GPT-4有不为人知的秘密来源。随着时间的推移，私有模型可能会更加强大，因此即便开源模型达到了GPT-4的水平，私有模型也会更进一步。
安装Stable Vicuna 13亿+版本是否是浪费时间？
-不一定是浪费时间。虽然目前的开源模型可能无法完全达到私有模型如GPT-4的水平，但它们依然具有价值，可以用于多种应用并提供重要的学习和研究机会。
开源模型与非开源模型之间的差距是否会越来越大？
-是的，由于私有模型背后的公司能够投入更多的资源进行研究和工程开发，这种差距可能会随时间增加。
为什么小团队越来越难以生产开源模型？
-因为生产这样的神经网络所需的努力、工程和研究量不断增加，这使得小团队越来越难以承担相关成本和资源需求。
GPT-4在被“切除”前的基础模型是什么样的？
-基础模型具有强大的能力，但在经过修改以增加用户指令遵循性和法律合规性后，可能会丧失某些能力。
为什么要修改GPT-4的基础模型？
-修改旨在使模型更易于使用、更好地遵循指令，并让用户有更多控制权，同时避免法律问题。
OpenAI是如何考虑模型的法律合规性的？
-OpenAI通过对模型进行调整，以减少法律风险，并确保模型的使用不会引起法律问题。
用户对于更灵活的模型有哪些需求？
-用户希望有更多的自定义选项，以便根据自己的特定需求调整模型的行为和输出。
OpenAI如何响应对更灵活模型的需求？
-OpenAI正在研究如何保留模型的关键能力，同时提供更多的自定义选项，以满足用户对灵活性和控制性的需求。
开源模型能否在未来追赶上私有模型的发展？
-虽然开源模型可能会逐渐接近私有模型的能力，但私有模型由于拥有更多的资源和研究投入，可能会持续保持领先。

Outlines

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🤔开源LLM与GPT-4的对比

这段讨论了开源大型语言模型（LLM）与非开源模型（如GPT-4）之间的差异，特别是是否存在某种“秘密配方”让GPT-4独一无二。讲者表明，虽然目前开源模型可能无法与GPT-4相匹配，但这并非因为有不可获取的秘密成分，而是因为私有模型（如GPT-4）所拥有的资源和研发能力远超开源社区。他强调了私有模型和开源模型之间的差距可能会随时间而增大，因为开发这样的先进神经网络需要越来越多的努力、工程和研究。讲者还提到了围绕GPT-4基础模型的开发，特别是在通过降低模型能力（“lobotomize”）以避免法律问题的同时，如何尽可能保留其功能性。最后，讲者提出了对更灵活、可定制模型的需求，表达了团队正在探索如何实现这一目标的意向。

Mindmap

Keywords

💡开源LLM

开源LLM指的是公开源代码的大型语言模型，它们由社区或开源项目维护。在视频中，提及开源LLM有潜力匹配GPT-4的能力这一点，强调了开源项目在人工智能领域的重要性及其对技术进步的贡献。然而，同时也指出存在差距，尤其是在资源和研发能力方面。

💡GPT-4

GPT-4是由OpenAI开发的第四代通用预训练变换器模型，代表了最先进的人工智能技术。视频中提到GPT-4可能拥有未对外公开的独特技术或特征，这使其在性能上超越了当前的开源模型。

💡技术进步

技术进步是提高模型性能和能力的关键因素。视频中提到，无论是开源模型还是私有模型，它们的发展和提升都依赖于技术进步。这包括算法优化、数据处理和计算资源的利用等方面。

💡秘密配方

秘密配方指的是GPT-4可能拥有的、未被公开的独特技术或方法，这可能是它优于其他模型的原因之一。视频强调没有绝对的'秘密配方'，而是通过不断的技术创新和优化来实现性能提升。

💡性能差距

性能差距指的是开源模型与像GPT-4这样的私有模型之间的性能和能力差异。视频中提到，即使开源模型可能最终达到GPT-4的水平，私有模型的发展速度将始终保持领先，从而保持这一差距。

💡基础模型

基础模型是指在进行任何特定定制或优化之前，模型的原始状态。视频中提到GPT-4在进行RH过程（可能指的是模型的细化和调优）之前的基础模型，并讨论了如何尽可能保留其原始能力的同时，使其更易于使用和控制。

💡定制化

定制化指的是根据特定需求对模型进行调整或优化的过程。视频中提到开发者希望提供更多的定制化选项，以便用户可以根据自己的需求调整模型的行为，这反映了对更灵活、更可控模型的追求。

💡法律问题

法律问题在开发和部署AI模型时是一个重要的考虑因素，尤其是在遵守版权、隐私和其他法律法规方面。视频中提到在优化模型的同时，避免法律问题是一个挑战，特别是在确保模型不会因违反法律而受到限制的同时，尽量保持其功能性。

💡指令遵循

指令遵循是指模型根据用户的指令执行任务的能力。视频中讨论了提高GPT-4遵循指令能力的目标，这不仅能提升用户体验，还能增强模型的可用性和安全性。

💡研究与工程

研究与工程是推动语言模型，如GPT-4发展的核心。视频指出，开发这样复杂的模型需要大量的研究和工程投入，包括算法开发、数据处理和系统优化等。这些工作通常需要大公司的资源和团队协作。

Highlights

Open source LLMs vs. private models: understanding the differences and potential future.

No 'secret source' in GPT-4, but continuous advancements make it powerful.

Open source models could eventually match GPT-4, but there will always be a technology gap.

The gap between open source and private models may increase over time.

Significant engineering and research are required to produce advanced neural networks.

Advanced LLMs becoming less accessible for small groups due to increasing complexity.

Large companies are likely to remain at the forefront of advanced LLM development.

Base model of GPT-4 and its capabilities before and after optimization.

Challenges in maintaining capabilities while making LLMs safer and legally compliant.

Acknowledgment of the need for more flexible and customizable models.

Efforts to balance user control, model capabilities, and legal considerations.

Exploration of how to preserve model capabilities during refinement processes.

Desire for LLMs that follow instructions accurately and give users maximum control.

Legal and ethical challenges in LLM development and deployment.

Research and development focus on making LLMs more user-friendly and versatile.