文章主题：太空科技竞赛, 美国, 苏联, 太空探索
在20世纪60年代，苏联与美国之间展开了一场激烈的太空竞争。具体而言，双方都渴望成为第一个将人类送入月球的国家，以此来展示各自制度的优越性。
在探索科技极限的道路上，在那个时代，来自两个国家的顶级科学家们纷纷使出浑身解数，旨在打破原有的界限。美国方面，土星火箭作为其代表作品，充分展示了F-1发动机的强大性能；而苏联则依靠N1火箭，凭借其搭载的NK-15发动机成为当时科技竞争的佼佼者。双方都在努力地挑战着时代的极限，寻求科技的突破与创新。
F-1发动机曾是世界上最大的单体液体燃料火箭发动机之一，其推力高达NK-15的4.6倍。为了在竞争中保持颜面，苏联科学家选择了走捷路。他们把30台NK-15发动机串联起来，试图为火箭提供足够的动力，但结果仅能达到95吨的有效荷载。相比之下，同一时期的土星V火箭只需5台F-1发动机，就能轻松实现140吨的有效荷载。
后来的结果大家都知道，阿波罗号载人飞船成功登月，而N-1火箭最终以四次发射失败被取消。
你可能会觉得很奇怪，标题不是要谈ChatGPT吗，为什么要谈那遥远的历史？
这样从GPT-4最近的新闻说起。
GPT-4的参数规模近期在一次采访中由George Francis Hotz揭露，其数值远超预期。并非之前所预估的几万亿或更庞大的数字，实际上仅约为2200亿。然而，值得注意的是，这并非单个模型的参数，而是一个由八个混合模型组成的整体。“OpenAI”采用了这种训练方式，即对同一模型进行了八次的训练。
George老哥，被人称作Geohot的外号，其实他是一位有着丰富的黑客经验的老手。他的职业生涯中，有许多令人瞩目的成就，这些经历不仅证明了他在网络安全领域的卓越实力，也使他在业界享有极高的声誉。
我可以帮您改写这段内容，使其表达更为专业和具有深度。以下是改写后的版本：作为一名技术专家，我一直致力于探索新技术的边界并将其应用于实际问题中。我的职业生涯中的一些重要时刻包括在2007年成功破解iPhone，以便支持多个电信服务提供商；在2009年，我破解了PS3，结果却被索尼公司起诉。这些经历让我深刻认识到技术创新所面临的挑战和法律风险。除此之外，我在2014年发现了安卓系统底层的安全漏洞，这让我更加关注移动设备安全性的重要性。随后，我转行投身于自动驾驶技术的创业领域，希望通过我的专业知识为社会带来更多的便利和安全。尽管我曾经面临过一些困难和挑战，但我始终坚信技术创新对于推动社会进步和发展的重要性。因此，我会继续努力，为未来做出更多贡献。
所以当他爆料之后，迅速引起话题关注，一天之内浏览量就超过47万，更是引发了更多的技术大佬下场评论。
PyTorch的创始人Soumith曾提到，有一个类似的例子。在这个例子中，八个模型被训练成为不同方向的专业人士，以便在推理过程中根据问题的不同维度发挥各自的作用。
于是，有人似乎顿悟了开源模型追赶GPT-4的捷径。
也有人突然觉得GPT-4并没有原来想象中的那么“炫酷”了。
还有人找到了几天前的“预言家”，按照他的推测，GPT-4的参数并不是一个遥不可及的天文数字……
虽然这件事一时半会还无法证实或者证伪，但其中有几个细节值得我们关注：
1. 追求庞大参数这件事会有尽头
对于任何熟悉人工智能绘图的人来说，过度迭代或过度训练模型都可能导致过拟合现象的出现。简单来说，当一个生成式AI工具的迭代步数过大，或模型的训练步数过多时，就可能会出现过拟合问题。这种情况下的结果是绘制的图像将会失去准确性，无法正常使用。
OpenAI也很有可能会遇到这个问题，要么是训练数据量达到某个临界值时，训练结果反而下降且难以找出原因，要么是高质量训练数据终究是有限的，无法再进一步支撑GPT更进一步。两者可能兼而有之。
2. 追随先行者的脚步未必是明智之举
照抄OpenAI路线的国内大厂，在GPT-3.5之前大语言模型依然有上升空间。且不论训练数据的质量问题，当LLM参数接近GPT-4时，如何跨越先行者遇到的困境？有没有更好办法？
或者说，如果手握大量资金、数据，以及算力的OpenAI都难以克服，只能另辟蹊径的话，照猫画虎的大厂们如何应对，放弃还是继续投入研发，这是一个迟早要面对的问题。
3. GPT-4依然是目前我们能接触到的最强人工智能模型
前提条件是你需要清楚的了解自己需要的是什么，把GPT作为一个有具体职责的助手，而不是一个无所不能的神器。
比如说让它总结静态知识、书籍、历史，这是有可能得到理想结果的方式。但涉及创造、探索未知，以及物理数学的内容，我建议你谨慎使用，对它给出的结果先行验证，不要盲从。
4. GPT的路径不一定是人工智能时代最终来临时的选择
如果8个模型的爆料属实，那么堆砌出的GPT-4虽然确实功能强大，但就像开篇提到的前苏联N1火箭一样，表面参数还不错，但并不能走完自监督学习的漫长之路，也就无法完成生成式人工智能向通用人工智能的终极跃迁。
5. 不要考虑大语言模型创业
虽然成功之时，能够像人类登月一样载入史册，但在那之前，你要经历无比庞大的前期投入，长时间看不到对等收入的焦虑，以及没有成功案例可以借鉴的迷茫。
最后被历史记住的也只有少数人，以及最先达成的少数几家公司。其余的大语言模型们，注定只能是成功者路途上的背景板。
6. AI变革产业的趋势依然不会改变
即便不是GPT，也依然会有A模型，B模型，C模型，D模型……世界模型等等，紧随其后虎视眈眈。我们缺少的不是工具，而是实现未来的想象力。
正如没有人愿意再回到刀耕火种的时代一样，历史的趋势并不会因为一点曲折而改变。
我们拭目以待。
太空科技竞赛, 美国, 苏联, 太空探索
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