
算力成本大降!马尔可夫思考机来了,LLM推理成本直接降为线性(在新窗口打开)
Mila 和微软研究院等多家机构的一个联合研究团队却另辟蹊径,提出了一个不同的问题:如果环境从一开始就不会造成计算量的二次级增长呢?他们提出了一种新的范式,其中策略会在基于一个固定大小的状态上进行推理。他们将这样的策略命名为马尔可夫式思考机(Markovian Thinker)。
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Mila 和微软研究院等多家机构的一个联合研究团队却另辟蹊径,提出了一个不同的问题:如果环境从一开始就不会造成计算量的二次级增长呢?他们提出了一种新的范式,其中策略会在基于一个固定大小的状态上进行推理。他们将这样的策略命名为马尔可夫式思考机(Markovian Thinker)。

为了争夺有限的GPU,OpenAI内部一度打得不可开交。2024年总算力投入70亿美元,但算力需求依旧是无底洞。恰恰,微软发布了全球首台GB300超算,专供OpenAI让万亿LLM数天训完。

上下文学习”(In-Context Learning,ICL),是大模型不需要微调(fine-tuning),仅通过分析在提示词中给出的几个范例,就能解决当前任务的能力。您可能已经对这个场景再熟悉不过了:您在提示词里扔进去几个例子,然后,哇!大模型似乎瞬间就学会了一项新技能,表现得像个天才。

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