人工智能领域近年来取得了显著进展，特别是在处理序列数据方面。从最初的循环神经网络（RNN）到如今的Transformer模型，以及新兴的线性循环模型，模型架构的演进始终围绕着如何更有效地处理序列数据展开。然而，在处理超长序列数据时，传统模型面临着计算复杂度高、泛化能力不足等挑战。不过，近期的一系列研究突破表明，通过巧妙的训练干预手段，循环模型在处理超长序列方面展现出强大的潜力，甚至能够在仅需少量训练步数的情况下，实现令人瞩目的泛化性能。这意味着，人工智能模型正在突破自身的瓶颈，向着更加高效、智能的方向发展。
深度学习的早期，RNN凭借其处理序列数据的固有优势，在自然语言处理等领域占据重要地位。但RNN在处理长序列时容易出现梯度消失或梯度爆炸的问题，导致模型难以捕捉长期依赖关系，严重限制了其应用范围。针对这一问题，Transformer模型的出现彻底改变了这一局面。Transformer基于自注意力机制，能够并行处理序列数据，显著提高了计算效率，并有效解决了长期依赖问题。这种并行处理的能力使得Transformer能够处理更长的序列，并且更好地捕捉序列中的上下文信息。与此同时，字节跳动和科大讯飞等科技巨头纷纷投入巨资，搭建大规模集群，如12288卡Ampere架构训练集群和支持大模型训练的超万卡集群“飞星一号”，用于训练更大规模、更复杂的Transformer模型。这些举措进一步推动了Transformer模型的发展和应用，使其在各种自然语言处理任务中取得了显著的成果。
尽管Transformer在许多任务中表现出色，但其固定的窗口大小和计算复杂度仍然限制了其处理超长序列的能力。随着应用场景对序列长度要求的不断提高，例如在基因组测序、视频分析和金融市场预测等领域，如何突破Transformer的局限性成为一个重要的研究方向。在这样的背景下，研究人员将目光投向了线性循环模型，如Mamba。这类模型结合了循环神经网络和选择性状态空间模型的优点，在序列处理方面展现出优越的性能。更令人振奋的是，研究发现，通过仅需500步的简单训练干预，例如随机噪声和状态传递等方法，线性循环模型就能在高达256k长度的序列上实现泛化，这仅仅是预训练预算的0.1%左右。这一突破意味着，在资源有限的情况下，也能训练出能够处理超长序列的有效模型，极大地降低了模型训练的成本和门槛，为更多研究者和开发者提供了机会。这种方法的出现，为解决超长序列处理问题提供了一种新的思路，也为人工智能的进一步发展带来了新的希望。
这种训练干预方法的成功，源于对模型状态稳定性的深入理解。在处理长序列时，模型的状态容易发生漂移，导致性能下降。而通过引入随机噪声和状态传递等机制，可以有效地抑制状态漂移，保持模型的稳定性和泛化能力。随机噪声可以帮助模型探索更广阔的状态空间，从而提高模型的鲁棒性；状态传递则可以将模型的状态信息传递到后续的序列处理中，从而更好地捕捉长期依赖关系。此外，模型合并也是一种值得关注的方法，通过将长序列模型与短序列模型结合起来，可以在不进行额外训练的情况下，获得一个输出长度适中的新模型。这种方法可以充分利用已有的模型资源，提高模型的效率和实用性。值得一提的是，小红书也已发布首个开源大模型dots.llm1，使用了11.2万亿非合成数据进行训练，进一步推动了该领域的发展。开源模型的发布，有助于促进学术界和工业界的交流与合作，加速人工智能技术的创新和应用。
除了模型架构和训练方法的创新，对底层计算原理的探索也至关重要。例如，在生物学领域，研究人员利用Firstbeat公司提供的生理学个人化模型，通过分析训练负荷来观察最大摄氧量(VO2 max)体能水準的变化，从而评估训练的有效性。这种将生理学原理应用于数据分析的方法，为人工智能领域提供了新的思路。通过借鉴其他领域的知识和方法，可以更好地理解人工智能模型的内在机制，从而设计出更有效的模型和算法。同时，大规模语言模型的发展也离不开对扩展定律的探索，需要在预训练和推理阶段寻找能够支撑模型能力提升的下一代扩展定律。扩展定律是指随着模型规模的扩大，模型性能的提升规律。找到新的扩展定律，可以为大规模语言模型的设计和训练提供指导，从而更好地利用计算资源，提高模型的性能。
人工智能领域正朝着多模态、智能化方向发展。阿里HumanOmniV2的发布，标志着多模态AI进入了一个新的阶段，其准确率飙升至69.33%。多模态AI是指能够处理多种类型数据的AI模型，例如图像、文本、音频等。通过将不同类型的数据融合在一起，可以更全面地理解现实世界，从而提高模型的性能。人形机器人与AI大模型的结合，也为机器人技术带来了新的突破，例如RT-2、RoboCat和MimicGen等模型，将视觉识别与低级机器人控制结合起来，实现了机器人对现实世界的更深入理解。这些模型可以帮助机器人更好地理解环境，从而完成更复杂的任务。然而，三星预计第二季度利润将减半，也反映出AI需求面临着一定的挑战。人工智能技术的发展需要持续的投入和创新，同时也需要关注市场的需求和变化。只有不断适应市场的需求，才能实现人工智能技术的可持续发展。
总之，人工智能领域在序列数据处理方面取得了令人瞩目的进展。通过不断创新模型架构、优化训练方法和深入探索底层计算原理，研究人员正在逐步突破技术瓶颈，推动人工智能向更高效、更智能的方向发展。尤其是循环模型在超长序列处理方面的突破，为解决实际问题提供了新的可能性。我们有理由相信，随着技术的不断进步，人工智能将在未来的各个领域发挥越来越重要的作用，为人类社会带来更多的福祉。
发表回复