大模型的规模扩展是否可持续？
原文中文，约10600字，阅读约需26分钟。发表于：。GI何时会到来？如果我们能不断扩展LLMs++的规模（并因此取得更好和更通用的性能），就有理由期望到2040年（或更早）出现强人工智能，它能够自动化大部分认知劳动并加速人工智能研究。然而，如果扩展（scaling）不起作用，那么实现AGI的道路则会变得更加漫长、棘手。为全面探讨有关扩展的正反观点，我构造了两个虚构角色（正...
本文讨论了扩展语言大模型（LLMs++）对实现通用人工智能（AGI）的有效性和影响。正方认为，通过扩展模型规模、算法进步和硬件改进，有望在2040年之前实现AGI。反方则认为，数据不足、模型泛化能力有限以及基准测试的局限性可能阻碍了扩展的有效性。作者个人观点是，通过扩展+算法进步+硬件进步，有70%的可能性在2040年之前实现AGI。
