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你认为大型语言模型（LLM）未来发展的最大障碍是什么？是计算成本、数据质量还是其他因素？我已经和不少人讨论过这个问题，讨论往往归结为数据的可用性或计算成本。我也很想听听你的想法！

讨论总结

这是一个关于LLM发展最大瓶颈的讨论。参与者提出了众多可能的瓶颈，包括计算能力、数据质量、人类组织方面、英伟达垄断、民众对AI的态度、架构僵化等多方面因素，各种观点都有不同程度的支持与反驳，整体氛围积极且观点多元。

主要观点

  1. 👍 计算能力是LLM发展最大瓶颈
    • 支持理由：高质量LLM若能在普通设备上训练，LLM场景将大发展；预训练昂贵且耗时被众人合理批评；个人无法承担相应计算费用等。
    • 反对声音：有人认为数据问题可通过更多计算资源解决，本质是计算问题的延伸，并非核心瓶颈。
  2. 🔥 数据是LLM发展的最大瓶颈
    • 正方观点：DeepSeek利用高质量数据取得很好成果；数据瓶颈可能导致需要新架构，从而减少对计算能力等依赖。
    • 反方观点：部分人觉得计算能力才是根本限制因素，数据可通过计算资源解决。
  3. 💡 人类组织是LLM发展最大瓶颈
    • 解释：开源与学术在该领域缺乏协调，若像企业一样合作协调，在模型质量、资源需求等方面都会更好。
  4. 💡 架构僵化是LLM发展的最大瓶颈
    • 解释：未来的AGI可使LLM在较差硬件上高性能运行源于架构，而非计算或数据等因素。
  5. 💡 LLM发展最大瓶颈是准确性和可靠性
    • 解释：过去3 - 4年LLM一直存在准确性和可靠性方面的问题，这是比计算成本或数据质量更关键的瓶颈。

金句与有趣评论

  1. “😂 ArsNeph：If high quality LLMs (70B+) could be trained from start to finish on 1x3090, the LLM scene would have absolutely exploded, with everyone and their grandma training their own models.”
    • 亮点：生动地描绘出如果计算能力提升，LLM发展将呈现出的繁荣景象。
  2. “🤔 从那个角度，数据问题通过更多计算得到解决，使其成为一个计算问题。”
    • 亮点：提供了一种从计算角度看待数据瓶颈的独特视角。
  3. “👀 Whyme-__-：Bottleneck is people being scared of taking risks.”
    • 亮点：提出了与其他技术相关因素不同的人类心理方面的瓶颈观点。
  4. “😎 gabe_dos_santos：I’d say it’s data. DeepSeek did a great job with high quality data and not so much compute.”
    • 亮点：以DeepSeek为例支持数据是瓶颈的观点。
  5. “💥 我对“追求规模越来越大”的思维模式感到失望。应将更多努力投入到更好的模型架构中。”
    • 亮点：对当前LLM发展思维模式提出批判并给出改进方向。

情感分析

总体情感倾向为积极探讨，大家都在积极提出自己的观点，试图找出LLM发展的瓶颈所在。主要分歧点在于不同人对瓶颈因素的认定，可能的原因是大家从不同的专业背景、使用场景和利益角度出发，如从事硬件相关工作可能更倾向于认为计算能力是瓶颈，关注社会影响的可能觉得民众态度等是瓶颈。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于人类组织方面的协调合作可能会引发后续讨论，因为之前较少从这个角度看待LLM发展。
  • 潜在影响：如果在基准测试方面能有更好的发展，可能会对LLM的评估和发展方向产生重大影响，促使开发更符合实际需求的模型。

详细内容：

标题：LLM 发展的最大瓶颈究竟是什么？

在 Reddit 上，一则题为“ What’s the Biggest Bottleneck for LLM Development?”的帖子引发了热烈讨论。该帖提出了关于大型语言模型（LLM）未来发展的最大障碍究竟是计算成本、数据质量还是其他因素的疑问，并表示自己与不少人交流后，讨论常集中于数据可用性或计算成本。此帖获得了极高的关注度，吸引了众多网友参与讨论。

讨论焦点主要集中在以下几个方面：

  • 有人认为计算成本是关键。如 [ArsNeph] 所言，若高质量的 LLMs 能在单张 3090 显卡上完成训练，LLM 领域将迎来爆发式增长。但英伟达在 GPU 上的垄断及高昂的显存价格限制了发展。
  • 也有观点指出数据的重要性。[gabe_dos_santos] 称 DeepSeek 凭借高质量数据而非大量计算取得了出色成果。
  • 还有人提到其他因素，如人类对 AI 的态度、硬件限制、架构僵化等。

例如，[ttkciar] 表示从某个角度看，数据问题可通过更多计算解决，这仍是计算问题。同时，该领域新理论的应用速度慢于发表速度，且存在民众对 AI 的抵制，这可能导致新法规出台，影响发展。[lovvc] 则认为在特定数据类型上，过度训练推理会导致创意写作能力下降，且该问题难以解决。

对于计算成本的问题，[Yes_but_I_think] 详细阐述了 GPU 性能的三个方面，包括计算、内存带宽和内存容量，并通过具体数据和计算说明了现有显存容量对 LLM 性能的限制。

关于人类对 AI 的态度，[Whyme-__-] 认为人们害怕采用算法是因为无法理解其优势，而 [DueAnalysis2] 则认为人们担心的是风险未被充分考虑。

在这场讨论中，既有共识也有争议。共识在于大家都认同 LLM 发展面临多种挑战，而争议在于到底哪个因素才是最大的瓶颈。

总的来说，Reddit 上的这场讨论充分展示了 LLM 发展所面临的复杂局面，也让我们对其未来发展有了更深入的思考。