OpenAI和DeepMind，这两大人工智能巨头在大型语言模型（LLM）的扩展定律（Scaling Laws）研究方面存在显着差异。 Scaling Laws旨在预测模型参数、数据量和计算量变化对模型性能的影响，其研究成果将深刻影响未来人工智能的发展方向，并对人机共存的未来产生深远影响。本文将深入探讨两家公司在Scaling Laws研究中的不同观点、方法及各自的贡献，并简要介绍国内相关研究进展。
OpenAI和DeepMind在Scaling Laws研究中有不同观点和方法。 Scaling Laws能预测大模型在参数量、数据量和计算量变动时的损失变化。他们的竞争将推动人工智能的发展，影响人机共存的未来。在大语言模型的预训练过程中，涉及模型大小、数据量、训练成本的权衡博弈。 Scaling Laws可以帮助优化设计决策。 DeepMind提出模型大小和数据量应按相等比例扩展，而OpenAI倾向于选择更大的模型。 DeepMind开发了AlphaGo和AlphaFold，展示了深度强化学习和神经网络的潜力，而OpenAI则开发了GPT系列模型，在生成式模型上展示了非凡能力。研究结论表明影响模型性能的三个要素相互影响，DeepMind的Chinchilla模型表现优异。国内的百川智能和明德大模型也在Scaling Laws研究中有所贡献。 DeepMind提出了Levels of AGI分类方法，揭示了人工智能不同发展阶段。OpenAI与DeepMind在Scaling Laws研究上的竞争，不仅推动了人工智能技术的发展，也为未来大模型的设计和优化提供了宝贵的经验。 双方不同的研究路径和成果，共同构建了人工智能领域更加丰富和全面的知识体系，最终将惠及整个行业和社会。