Karpathy 力推小型模型！
似乎人人都在追逐更大、更强的模型。但是，前特斯拉AI总监、OpenAI 联合创始人 Andrej Karpathy却给出了一个惊人的观点：极小规模的蒸馏模型才是未来！
小即是美：1B参数模型的潜力
Karpathy在"No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups"YouTube频道的一期视频中表示，即使是1B（10亿）参数的模型也应该足够强大。
这个观点给当前"bigger is better"的趋势泼了一盆冷水。
但仔细想想，Karpathy的观点确实有道理。小型模型不仅计算成本低，而且部署更加灵活。想象一下，如果我们能把GPT-4的能力压缩到一个手机应用里，那将会是多么令人兴奋的事情！
蒸馏技术：浓缩就是精华
Karpathy强调的是"极小规模的蒸馏模型"。这里的"蒸馏"可不是我们熟悉的白酒生产过程，而是一种先进的AI模型压缩技术。
简单来说，模型蒸馏就是让一个大模型（教师模型）来指导一个小模型（学生模型）的学习。这就像是让一位经验丰富的老师手把手教导一个聪明的学生，最终学生可能会掌握老师的大部分知识，甚至在某些方面超越老师。
小型模型的优势
为什么Karpathy如此看好小型模型呢？来盘点一下小型模型的优势：
更低的计算成本：小型模型需要的算力更少，训练和推理都更经济。
更快的响应速度：参数少意味着计算量小，反应更迅速。
更容易部署：小型模型可以轻松部署在边缘设备上，比如手机、智能家居设备等。
更好的隐私保护：本地运行的小型模型可以减少数据传输，提高隐私安全。
更环保：能耗更低，符合可持续发展理念。
当然，将大模型的能力压缩到小模型中并非易事。这需要在算法、硬件和训练技术等多个方面取得突破。
但试想，当每个人的手机里都有一个"小型GPT-4"，随时随地为我们提供智能助手服务，这样的未来是不是很令人期待？
原视频链接：https://www.youtube.com/watch?v=hM_h0UA7upI
👇
👇
👇
👇
本文同步自知识星球《AGI Hunt》
星球实时采集和监控推特、油管、discord、电报等平台的热点AI 内容，并基于数个资讯处理的 AI agent 挑选、审核、翻译、总结到星球中。
每天约监控6000 条消息，可节省约800+ 小时的阅读成本；
每天挖掘出10+ 热门的/新的 github 开源 AI 项目；
每天转译、点评 10+ 热门 arxiv AI 前沿论文。
星球非免费。定价99元/年，0.27元/天。(每+100人，+20元。元老福利~）
一是运行有成本，我希望它能自我闭环，这样才能长期稳定运转；
二是对人的挑选，鱼龙混杂不是我想要的，希望找到关注和热爱 AI 的人。
欢迎你的加入！
