OpenAI యొక్క GPT-4.5 శిక్షణ: లోతైన విశ్లేషణ

GPT-4.5 యొక్క సృష్టి OpenAI యొక్క అత్యంత ప్రతిష్టాత్మక ప్రయత్నం. ఈ భారీ ప్రాజెక్ట్‌లో వందలాది మంది వ్యక్తులు పాల్గొన్నారు. OpenAI CEO సామ్ ఆల్ట్‌మన్ ఈ ప్రాజెక్ట్ సంస్థాగత నిబద్ధతను కోరిందని పేర్కొన్నారు.

భారీ శిక్షణలో ‘విపత్కర సమస్యలను’ అధిగమించడం

GPT-4.5ని సృష్టించే ప్రయాణంలో అనేక అవరోధాలు ఎదురయ్యాయి. పరిశోధన మరియు అభివృద్ధి దశలో బృందం అనేక ‘విపత్కర సమస్యలను’ ఎదుర్కొంది. 100,000 GPUల క్లస్టర్‌ను ఉపయోగించడం వల్ల గతంలో చూడని, తక్కువ సంభావ్యత కలిగిన లోపాలు బయటపడ్డాయి. పనితీరును సమతుల్యం చేయడానికి OpenAI వ్యవస్థ బృందం ‘ఫిక్స్-యాజ్-వీ-గో’ విధానాన్ని అవలంబించవలసి వచ్చింది. శిక్షణ ప్రక్రియలో 40% పూర్తయ్యే వరకు ఒక ప్రత్యేకమైన బగ్ క్లస్టర్‌ను తరచుగా వెంటాడింది.

ఈ సవాళ్లను అధిగమించి, GPT-4.5 ఒక బలమైన సాంకేతిక పరిజ్ఞానాన్ని అభివృద్ధి చేసింది. నేడు, 5-10 మంది వ్యక్తులతో కూడిన బృందం GPT-4 వంటి పెద్ద నమూనాను పునరావృతం చేయగలదు. GPT-4 నుండి GPT-4.5 వరకు పనితీరు లాభాలు దాదాపు పది రెట్లు పెరిగాయి. దీని ఫలితంగా ‘పరిమాణాత్మకంగా అంచనా వేయడానికి వీలులేని తెలివితేటలు అన్ని విధాలుగా మెరుగుపడ్డాయి’.

గణన శక్తి నుండి డేటా సామర్థ్యం వరకు దృష్టిని మార్చడం

OpenAI పనితీరులో తదుపరి పది రెట్లు లేదా వంద రెట్లు అధిక పురోగతిని సాధించడానికి ముడి గణన శక్తి కాకుండా డేటా సామర్థ్యంపై ఆధారపడి ఉంటుందని గుర్తించింది. నిర్దిష్టంగా చెప్పాలంటే ఎక్కువ గణన వనరులను ఉపయోగించుకుంటూనే, అదే పరిమాణంలోని డేటా నుండి ఎక్కువ జ్ఞానాన్ని సేకరించే సామర్థ్యం అవసరం.

ఒకే క్లస్టర్ నుండి మల్టీ-క్లస్టర్ నమూనాకు నిర్మాణం కూడా అభివృద్ధి చెందుతోంది. భవిష్యత్తులో 10 మిలియన్ల GPUల మధ్య సహకార అభ్యాసం ఉండవచ్చు. దీని వలన లోపాలను సరిదిద్దే సామర్థ్యం మరింత పెరగాలి.

సామ్ ఆల్ట్‌మన్ మరియు GPT-4.5 బృందం మధ్య చర్చ

సామ్ ఆల్ట్‌మన్ మరియు OpenAI GPT-4.5 బృందం మధ్య జరిగిన చర్చ సారాంశం:

సామ్ ఆల్ట్‌మన్: GPT-4.5 వంటి పెద్ద నమూనాను నిర్మించడానికి ఏమి అవసరం?

అలెక్స్ పైనో: మేము ఈ ప్రాజెక్ట్‌ను దాదాపు రెండు సంవత్సరాల క్రితం ప్రారంభించాము. ఆ సమయంలో OpenAI కొత్త పెద్ద కంప్యూటింగ్ క్లస్టర్‌ను ప్రారంభించబోతోంది. ఈ క్లస్టర్‌ను ఉపయోగించి నమూనాలో చేర్చాల్సిన ఫంక్షన్‌లను గుర్తించడానికి మరియు పెద్ద సంఖ్యలో ప్రమాద తగ్గింపు ఆపరేషన్ పరీక్షలను నిర్వహించడానికి మా బృందం దీనిని ఒక అవకాశంగా చూసింది.

సిస్టమ్ నుండి మెషిన్ లెర్నింగ్ వరకు మొత్తం టెక్నాలజీ స్టాక్ కోసం మేము ఒక ప్రణాళికను అభివృద్ధి చేశాము. శిక్షణ కోసం సిద్ధం కావడం ఒక సుదీర్ఘ ప్రక్రియ. శిక్షణ అనేది ఒక పెద్ద ప్రాజెక్ట్.

అమిన్ టూటూన్‌చియన్: శిక్షణ ప్రారంభించే ముందు మెషిన్ లెర్నింగ్ బృందం మరియు సిస్టమ్ బృందం మధ్య సన్నిహిత సహకారం అవసరమని నేను భావిస్తున్నాను.

మేము మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు సిస్టమ్ అంశాలలో అంచనాలు వేసాము. అంచనా మరియు వాస్తవికత మధ్య అంతరాన్ని తగ్గించడానికి ప్రయత్నించాము. మా పని వేగంగా ఉంటుంది కాబట్టి తాజా కంప్యూటింగ్ వనరులను ఉపయోగించాల్సి ఉంటుంది. మోడల్ శిక్షణ అనేది ముందుగానే ప్లాన్ చేయడం కష్టం అవుతుంది.

మేము చాలా వరకు పరిష్కారం కాని సమస్యలతో శిక్షణను ప్రారంభిస్తాము. ఆపరేషన్ సమయంలో సవాళ్లను అధిగమించడానికి ప్రయత్నిస్తాము. దీనికి ప్రధాన పరిష్కారం ఎక్కువ కంప్యూటింగ్ వనరులను ఉపయోగించడం.

చివరి దశ అమలు. శిక్షణ ప్రక్రియను పూర్తి చేయడానికి చాలా మంది చాలా శక్తిని మరియు ప్రేరణను చాలా కాలం పాటు పెట్టుబడి పెట్టాలి.

సామ్ ఆల్ట్‌మన్: మా అంచనాలు మరియు వాస్తవికత మధ్య ఎంత అంతరం ఉందని మీరు అనుకుంటున్నారు?

అమిన్ టూటూన్‌చియన్: సిస్టమ్ పరంగా మేము ప్రారంభంలో ఊహించిన దానికంటే చాలా వెనుకబడి ఉన్నాము. సమస్య పరిష్కారం అయ్యే వరకు ప్రారంభాన్ని వాయిదా వేయాలా లేదా ప్రారంభంలోనే ప్రారంభించి ప్రక్రియలో సమస్యను పరిష్కరించుకోవాలా అనే దానిపై ఎల్లప్పుడూ ఒక ఎంపిక ఉంటుంది. ప్రక్రియలో సమస్యలను నివారించడానికి ఇది ఎల్లప్పుడూ అవసరం.

అయితే దాదాపు ఎల్లప్పుడూ కొన్ని ఊహించని సమస్యలు ఉంటాయి. మనం చేయాల్సిందల్లా వీలైనంత వరకు ఈ సమస్యలను పరిష్కరించడం మరియు నమూనా శిక్షణ కోసం ఒక ప్రణాళికను రూపొందించడం.

అలెక్స్ పైనో: ఈ ప్రాజెక్ట్‌లో GPT-4.5 లక్ష్యం ఏమిటంటే దాని సామర్థ్యాలు GPT-4 కంటే 10 రెట్లు తెలివిగా ఉండాలి. మేము 2 సంవత్సరాల క్రితం నిర్దేశించుకున్న లక్ష్యం ఇది.

ఈ ప్రక్రియలో చాలా విషయాలు జరిగాయి. మేము ఆశించినదాని కంటే మెరుగ్గా చేయగలమా లేదా అధ్వాన్నంగా చేయగలమా అని ఆలోచిస్తున్నాము. ఇది చాలా క్లిష్టమైన ప్రక్రియ, కానీ చివరికి మేము పెట్టుబడి పెట్టిన గణాంకాల పరంగా మేము GPT-4 కంటే 10 రెట్లు తెలివిగా ఉన్న నమూనాను పొందామని అనుకుంటున్నాము.

అమిన్ టూటూన్‌చియన్: అమలు పరంగా GPT-4.5 ప్రాజెక్ట్‌కు వెచ్చించిన సమయం మేము మొదట ఊహించిన దానికంటే చాలా ఎక్కువ.

సామ్ ఆల్ట్‌మన్: క్లస్టర్ 10,000 నుండి 100,000 కార్డులకు విస్తరించినప్పుడు మీరు ఎందుకు చాలా సమస్యలను ఎదుర్కొన్నారు?

అమిన్ టూటూన్‌చియన్: సిస్టమ్ డెవలపర్‌లు సున్నితంగా ఉంటే చాలా సమస్యలను చిన్న-స్థాయిలో గుర్తించవచ్చు అని నేను అనుకుంటున్నాను.

కొన్ని సమస్యలు పెద్ద-స్థాయి శిక్షణ దశకు మాత్రమే ప్రత్యేకమైనవి కావు. గతంలో తరచుగా సంభవించేవి, కానీ స్థాయి పెరిగిన తర్వాత విపత్కర సమస్యలుగా మారుతాయి. ముఖ్యంగా ఈ సమస్యలు ఇంత తీవ్రమవుతాయని బృందం ఊహించనప్పుడు.

సామ్ ఆల్ట్‌మన్: విపత్కర పరిణామాలకు కారణమైన విషయాలు ఏమిటి?

అమిన్ టూటూన్‌చియన్: మౌలిక సదుపాయాల సమస్యలు అందరికీ తెలుసని నేను అనుకుంటున్నాను. వైఫల్యాల రేటు, వైఫల్య రకం లేదా మొత్తం వైఫల్యం చాలా ఎక్కువగా ఉంటుంది. 100,000 కార్డుల క్లస్టర్ అనేది ఒక పెద్ద నమూనా పూల్. కంప్యూటింగ్ శక్తి సరఫరాదారు గమనించని సమస్యలను కూడా మేము కనుగొన్నాము.

నెట్‌వర్క్ వాటిలో ఒకటి. వ్యక్తిగత యాక్సిలరేటర్‌లకు కూడా సమస్యలు ఉండవచ్చు. ప్రతి భాగం ఆశించిన ఫలితాలను ఉత్పత్తి చేయడానికి ఆశించిన విధంగా పని చేయాలి. ఈ సమస్యను వీలైనంత వరకు తగ్గించడమే మా పని.

సామ్ ఆల్ట్‌మన్: క్లస్టర్ పరిమాణ పరిమితిలో పని చేయడం నిజంగా కష్టం. సాంకేతిక పరిజ్ఞానంలో ముందంజలో లేని పనులు చేయడం చాలా సులభం అని నేను గమనించాను. GPT-4.5కి శిక్షణ ఇవ్వడానికి వందలాది మంది వ్యక్తులు అవసరం. OpenAIలోని దాదాపు అందరూ దీనిలో పాల్గొన్నారు.

ఈరోజు మీరు OpenAI నుండి ఒక చిన్న బృందాన్ని ఎంపిక చేసి మనకు తెలిసిన జ్ఞానం మరియు సిస్టమ్ పనితో GPT-4ని మొదటి నుండి పునః శిక్షణ ఇస్తే ఎంత మంది వ్యక్తులు అవసరం అవుతారు?

అలెక్స్ పైనో: GPT-4 స్థాయి నమూనాను తయారు చేయడానికి ఇప్పుడు 5 నుండి 10 మంది వ్యక్తులు అవసరం కావచ్చు అని నేను అనుకుంటున్నాను. GPT-4.5ని పూర్తి చేసే ప్రక్రియలో టెక్నాలజీ స్టాక్ బాగా మెరుగుపడింది.

వాస్తవానికి మేము GPT-4.5 శిక్షణ ప్రక్రియలో ఇలాంటి పనులు చేశాము. GPT-4o అనేది GPT-4 స్థాయి నమూనా. GPT-4.5 పరిశోధన ప్రాజెక్ట్ నుండి చాలా కంటెంట్‌ను ఉపయోగించి దీనికి శిక్షణ ఇచ్చాము. ఆ శిక్షణకు తక్కువ మందిని ఉపయోగించారు.

సామ్ ఆల్ట్‌మన్: మీ దృష్టిలో డాన్ పెద్ద నమూనాలకు శిక్షణ ఇవ్వడం ఎందుకు కష్టం?

డేనియల్ సెల్సామ్: ఏదైనా కొత్తది చేయడం కష్టం అని నేను అనుకుంటున్నాను. వేరొకరు ఏదైనా చేశారని తెలుసుకోవడం కూడా చాలా సులభం చేస్తుంది. ఏదైనా చేయగలమని నమ్మడం చాలా కష్టం. ఏదైనా సాధ్యమని తెలుసుకోవడం ఒక సూపర్ చీట్ కోడ్.

అలెక్స్ పైనో: మేము GPT ప్రీ-ట్రైనింగ్ రన్‌ను దాని మునుపటి పరిమాణం కంటే 10 రెట్లు విస్తరిస్తున్నాము. మీరు ఖచ్చితంగా అంచనా వేయలేని కొన్ని ఆసక్తికరమైన కొత్త విషయాలను మేము ఎల్లప్పుడూ కనుగొంటాము.

సామ్ ఆల్ట్‌మన్: ప్రీ-ట్రైనింగ్ స్కేల్‌లో తదుపరి 10x లేదా 100x వృద్ధిని సాధించడానికి ఏమి అవసరం?

డేనియల్ సెల్సామ్: డేటా సామర్థ్యం. ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ ఆర్కిటెక్చర్ (అనగా GPT) డేటాను ఉపయోగించడంలో చాలా సమర్థవంతంగా ఉంటుంది. ఇది సమాచారాన్ని బాగా గ్రహించి కుదించగలదు మరియు సాధారణీకరణను సాధించగలదు. దీని అతిపెద్ద లక్షణం ఏమిటంటే ఇది కంప్యూటింగ్ వనరులతో సమాచారాన్ని సమర్థవంతంగా గ్రహించగలదు.

అయితే డేటా నుండి పొందే అంతర్దృష్టి పరిమితం. కంప్యూటింగ్ శక్తి వేగంగా పెరిగినప్పుడు మరియు డేటా సాపేక్షంగా నెమ్మదిగా పెరిగినప్పుడు ఈ ప్రామాణిక నమూనాకు డేటా ఒక అవరోధంగా మారుతుంది. ఒకే మొత్తంలో డేటా నుండి ఎక్కువ జ్ఞానాన్ని తెలుసుకోవడానికి మరియు ఎక్కువ కంప్యూటింగ్ శక్తిని ఉపయోగించే పద్ధతులను అభివృద్ధి చేయడానికి అల్గారిథమిక్ ఆవిష్కరణ అవసరం.

సామ్ ఆల్ట్‌మన్: విస్తరణను కొనసాగించడానికి ఇంకా ఏమి అవసరమని మీరు అనుకుంటున్నారు?

అమిన్ టూటూన్‌చియన్: నా సమాధానం సిస్టమ్ గురించి. GPT-4.5 కోసం అవసరమైన భారీ పని నమూనా స్పెసిఫికేషన్‌ల యొక్క అనివార్య ఫలితం అని నేను అనుకుంటున్నాను. GPT-4 మాదిరిగానే సాంకేతిక నిర్మాణంతో మనం GPT-4.5కి శిక్షణ ఇవ్వలేము.

స్థితి నిర్వహణ పరంగా అవసరమైన కంప్యూటింగ్ వనరులు ఒకే క్లస్టర్ సామర్థ్యాన్ని మించిపోయాయి. మనం మల్టీ-క్లస్టర్ శిక్షణ నిర్మాణానికి మారవలసి ఉంటుంది. ఈ లక్ష్యాన్ని సాధించడానికి మనం తక్కువ వ్యవధిలో బహుళ వర్క్‌ఫ్లోలను ఏకీకృతం చేయాలి.

ఇది నిజంగానే మాకు పురోగతిని సాధించడంలో సహాయపడినప్పటికీ తదుపరి స్థాయి పనితీరు మెరుగుదలను సాధించడానికి మనం పరిష్కరించాల్సిన సాంకేతిక సమస్యలను పరిష్కరించాలి.

వ్యవస్థ తనంతట తానుగా అంతిమ లక్ష్యం కాదు. దాని వాస్తవ అవుట్‌పుట్ విలువ ప్రధాన పరిశీలన. తదుపరి 10x పనితీరు మెరుగుదల కోసం లోపాలను తట్టుకునే విషయంలో పురోగతి చాలా కీలకం అని నేను అనుకుంటున్నాను. ఆపరేషన్ మరియు నిర్వహణ ఆందోళనను తగ్గించడానికి లోపాలను తట్టుకునే ఒక యంత్రాంగాన్ని నిర్మించాలి. ప్రస్తుత అతిపెద్ద వ్యవస్థల ఆపరేషన్ మరియు నిర్వహణ సంక్లిష్టత మునుపటి వ్యవస్థల నుండి చాలా భిన్నంగా ఉంటుంది.

సామ్ ఆల్ట్‌మన్: GPT-4.5 శిక్షణ సమయంలో కొన్ని భాగాల కారణంగా ఎంత శాతం వైఫల్యాలు సంభవించాయో మీకు తెలుసా?

అమిన్ టూటూన్‌చియన్: భాగస్వామ్యం చేయడానికి నాకు నిర్దిష్ట సంఖ్యలు లేవు. సాధారణంగా కొత్త తరం హార్డ్‌వేర్‌ను మోహరించే ప్రారంభ దశలలో వ్యవస్థ కార్యకలాపాలు పూర్తిగా అర్థం కాని అనేక సాంకేతిక సవాళ్లను ఎదుర్కొంటాయి. సమస్యను పూర్తిగా నిర్వచించే ముందు మేము ప్రాజెక్ట్‌ను అభివృద్ధి చేయడానికి ఎంచుకున్నాము. దీని కారణంగా వైఫల్యాల రేటు ఎక్కువగా ఉంది.

కానీ మూల కారణాన్ని గుర్తించి పరిష్కరించిన తర్వాత వైఫల్యాల రేటు గణనీయంగా తగ్గుతుందని అనుభవం చూపిస్తుంది. ఈ దృగ్విషయం తప్పనిసరిగా మౌలిక సదుపాయాలపై మన అవగాహనను ప్రతిబింబిస్తుంది. దీనిని మౌలిక సదుపాయాలను శుభ్రపరచడం అని కూడా అంటారు.

మొదటి దశలు చాలా బాధాకరంగా ఉంటాయి. ప్రాజెక్ట్‌ను అభివృద్ధి చేస్తూనే మేము నిరంతరం కొత్త వైఫల్య విధానాలను కనుగొంటున్నాము. కానీ వైఫల్యాల రేటు క్రమంగా తగ్గుతుంది మరియు సాధారణ కార్యాచరణ సమయం ఎక్కువ అవుతుంది.

ఇది తప్పనిసరిగా ప్రాధాన్యతలను మార్చే విషయం. మౌలిక సదుపాయాల జీవిత చక్రం యొక్క ప్రారంభ దశలలో దాని వైఫల్య ప్రమాదాన్ని ఖచ్చితంగా అంచనా వేయడం కష్టం. మేము అంతిమ ఆదర్శ స్థితిని ఎక్కువగా కొనసాగిస్తే వ్యవస్థ ప్రారంభ దశలలో అందుబాటు పనితీరు చాలా పేలవంగా ఉండవచ్చు.

సామ్ ఆల్ట్‌మన్: తార్కిక నమూనా మా భవిష్యత్ సాంకేతిక పరిజ్ఞానానికి ఒక ముఖ్యమైన భాగం అయినప్పటికీ సాంప్రదాయ ప్రీ-ట్రైనింగ్ నమూనా యొక్క అభివృద్ధి పరిమితిపై దృష్టి పెడదాం. మనకు అపరిమిత GPU కంప్యూటింగ్ శక్తి అపరిమిత నెట్‌వర్క్ బ్యాండ్‌విడ్త్ మరియు అపరిమిత విద్యుత్ సరఫరా ఉన్నాయని అనుకుందాం. వ్యవస్థ విశ్వసనీయత సమస్యలు, లోపాలను తట్టుకునే శిక్షణ పద్ధతుల కొరత మరియు ఇప్పటికే ఉన్న డేటా సెట్‌ల పరిమితులతో సహా ఉన్న సాంకేతిక అవరోధాల ద్వారా పరిమితం చేయబడ్డాము.

ప్రతి ప్రధాన GPT సంస్కరణ సంఖ్యలో 100 రెట్లు స్థాయి పెరుగుదలను సాధించే మన పరిణామ నియమం ప్రకారం ప్రస్తుత సాంకేతిక పరిమితుల ఆధారంగా ప్రీ-ట్రైనింగ్ నమూనా అభివృద్ధి ఏ స్థాయికి చేరుకోగలదు? GPT సిరీస్ మోడళ్లకు ప్రత్యేకంగా మన ప్రస్తుత జ్ఞాన వ్యవస్థతో మనం ఏ రకమైన మోడల్‌కు సైద్ధాంతికంగా శిక్షణ ఇవ్వగలము? GPT-5.5ని తయారు చేయగలమా?

అలెక్స్ పైనో: మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు అల్గారిథమ్ అభివృద్ధి దృక్కోణం నుండి మనం ఇంకా స్పష్టమైన సైద్ధాంతిక ఎగువ పరిమితికి చేరుకోలేదు. వాస్తవానికి మనం అధిక డేటా సామర్థ్యంతో కూడిన అల్గారిథమ్‌లను అన్వేషించడం మరియు ఇప్పటికే ఉన్న డేటా వనరులను ఎలా పూర్తిస్థాయిలో ఉపయోగించుకోవాలో తెలుసుకోవడం ఇప్పుడే ప్రారంభించాము. ఈ పరిస్థితి చాలా ఆసక్తికరంగా ఉంది. GPT-4 వంటి నమూనాలు కూడా పరిమిత కంప్యూటింగ్ వనరుల పరిమితుల్లో అభివృద్ధి చేయబడ్డాయి. చాలా పరిశోధనలకు దిశను కూడా నిర్దేశిస్తుంది.

కానీ పరిస్థితి ఇప్పుడు పూర్తిగా భిన్నంగా ఉంది. GPT-4.5 నుండి కొన్ని ముఖ్యమైన అంశాలలో డేటా కంప్యూటింగ్ కంటే ప్రధాన అవరోధంగా మారుతోంది. ఈ మార్పు సంబంధిత పరిశోధనను అంతగా ఉత్తేజపరచదు.

సామ్ ఆల్ట్‌మన్: ఇది నిజంగా అద్భుతమైన పురోగతి. మనం నిర్మించగల ఉత్తమ నమూనాలో కంప్యూటింగ్ వనరులు ప్రధాన అవరోధం కాదని ప్రపంచం పూర్తిగా గ్రహించకపోవచ్చు. ఈ మార్పు చాలా తీవ్రమైనది. మనం కంప్యూటింగ్ పరిమితం చేయబడిన వాతావరణంలో చాలా కాలం జీవించాము.

సామ్ ఆల్ట్‌మన్: GPT-4.5కి శిక్షణ ఇచ్చే ప్రక్రియలో మనం నేర్చుకున్న అత్యంత ఆసక్తికరమైన మెషిన్ లెర్నింగ్ అనుభవం ఏమిటి? మీరు పంచుకోవాలనుకుంటున్న వాటి గురించి మాట్లాడండి.

అమిన్ టూటూన్‌చియన్: సాధారణంగా మన అంచనాల నుండి వైదొలగిన పరిస్థితులు చాలా ఆలోచింపజేసేవి. ప్రత్యేకించి వాస్తవ పనితీరు అంచనా వక్రరేఖ నుండి ఎందుకు వైదొలగిందో అర్థం చేసుకోవడానికి ప్రయత్నించినప్పుడు.

అలెక్స్ పైనో: వివిధ మెషిన్ లెర్నింగ్ భాగాల స్కేలబిలిటీ పనితీరు చాలా వైవిధ్యంగా ఉంటుందని మేము కనుగొన్న అత్యంత ఆశ్చర్యకరమైన విషయాలలో ఒకటి. కొన్ని బాగా స్కేల్ చేయగలవు కానీ కొన్ని చేయలేవు. వాస్తవ శిక్షణ ప్రక్రియలో మేము నిజంగా గ్రహించినది ఇది. ఈ అనుభవం మాకు చాలా స్ఫూర్తినిచ్చింది.

డేనియల్ సెల్సామ్: GPT నమూనా యొక్క రెండు ప్రధాన లక్షణాలు ఏమిటంటే మొదటిది పరీక్ష నష్టం (నమూనా కనిపించని పరీక్ష డేటాపై ఎంత బాగా పనిచేస్తుందో కొలవడానికి ఒక కొలమానం) ఖచ్చితంగా అంచనా వేయవచ్చు. రెండవది మోడల్ పనితీరు స్కేల్ విస్తరణతో ఊహించదగిన మెరుగుదలని చూపుతుంది. మరింత అద్భుతంగా పరీక్ష నష్టం తగ్గింపు అనేది లెక్కించడానికి కష్టమైన వివిధ మార్గాల్లో తెలివితేటల యొక్క సమగ్రంగా మెరుగుపడిన స్థాయికి మారుతుంది.

సామ్ ఆల్ట్‌మన్: మీరు దీని గురించి పూర్తిగా ఆశాజనకంగా ఉన్నారా? మీరు ఈ అభిప్రాయంతో పూర్తిగా ఏకీభవిస్తున్నారా?

డేనియల్ సెల్సామ్: వాస్తవానికి నేను చెప్పాలనుకుంటున్నది ఏమిటంటే GPT-4.5 పరీక్షలో ప్రత్యేకంగా ఆసక్తికరమైన దృగ్విషయాలను కనుగొన్నాము. నమూనా ప్రతి ఒక్కరి అంచనాలను పూర్తిగా మించిపోయిన అనేక సూక్ష్మ సామర్థ్యాలను చూపించింది.

ముందుగా నిర్వచించలేని వివిధ మార్గాల్లో అది మరింత తెలివిగా మారుతుందని మేము ఖచ్చితంగా అనుకుంటున్నాము. వాస్తవ అమలు తర్వాత వినియోగదారు సంతృప్తి నుండి ఈ సూక్ష్మ స్థాయి మెరుగుదలలను మనం గమనించవచ్చు. బలమైన సాధారణ జ్ఞానం నిల్వలు, మరింత ఖచ్చితమైన సందర్భోచిత అవగాహన సామర్థ్యాలు మరియు మరింత సున్నితమైన అర్థ సంబంధిత అవగాహన. ఈ అదనపు పరీక్ష నష్టాల ద్వారా తీసుకురాబడిన మాయాజాలం ఇది. నా అభిప్రాయం ప్రకారం స్కేలింగ్ నియమం ఈ కోణంలో ఖచ్చితంగా ధృవీకరించబడింది.

సామ్ ఆల్ట్‌మన్: మొత్తం శిక్షణ ప్రక్రియలో అత్యంత సానుకూల క్షణం ఏమిటి? మీకు ఇష్టమైన జ్ఞాపకం ఏమిటి? చాలా బాధ ఉంది కానీ ఆ బాధలు తగ్గాయని నేను ఆశిస్తున్నాను.

అలెక్స్ పైనో: నాకు అలాంటి క్షణం ఉంది. మేము శిక్షణ సమయంలో చాలా మెషిన్ లెర్నింగ్ పని చేసాము. మేము ఆపరేషన్ సమయంలో చేసిన కొన్ని మార్పులు చాలా మంచి ప్రభావాన్ని చూపాయని నేను అనుకుంటున్నాను. ఇది మాకు చాలా ఉత్తేజకరమైన క్షణం.

అమిన్ టూటూన్‌చియన్: నాకు శిక్షణతో పాటు మనం మౌలిక సదుపాయాలను కూడా నిర్మిస్తున్నాము. మనం ఈ పనితీరు లోయను దాటగలమని మేము గట్టిగా నమ్ముతున్నాము. మాకు ఒక ప్రణాళిక ఉంది మరియు ప్రతి ఒక్కరూ దానిని అమలు చేస్తున్నారు. దీనికి చాలా సమయం పడుతుంది. ఇది కష్టమైన పని మరియు నేను అనుకున్నదానికంటే ఖచ్చితంగా చాలా కష్టం. నా అంచనా తప్పింది. ఈ సమస్యలను పరిష్కరించడానికి పట్టే సమయాన్ని నేను తక్కువగా అంచనా వేసాను.

చివరికి బృందం ఆ కీలక సమస్యలను అధిగమించి పనితీరు గణనీయంగా మెరుగుపడిన క్షణం ఇంకా నా జ్ఞాపకాల్లో ఉంది. మీరు మొత్తం బృందం యొక్క శక్తి పరివర్తనను స్పష్టంగా అనుభూతి చెందగలరు. ప్రతి ఒక్కరూ కొత్త ప్రేరణతో తుది లక్ష్యం వైపు దూసుకుపోతున్నారు.

మేము చివరికి ఒక స్పష్టమైన సమయ నోడ్‌లో లాక్ చేసాము. ఈ కనిపించే పురోగతి బృందం యొక్క మనోధైర్యానికి ఎంతో బలాన్ని ఇస్తుంది. దీనిలో అందం ఉందని నేను అనుకుంటున్నాను.

మెషిన్ లెర్నింగ్ పని ఎప్పుడూ ఆగలేదని నేను నొక్కి చెప్పాలనుకుంటున్నాను. శిక్షణ ప్రారంభమైన తర్వాత కూడా ఈ మెషిన్ లెర్నింగ్ సహ-డిజైన్ ప్రక్రియ కొనసాగుతుంది. మెషిన్ లెర్నింగ్ బృందం ‘తరువాత ప్రాసెసింగ్’గా గుర్తించబడిన సమస్యలపై చురుకుగా ఫాలో అవ్వడమే కాకుండా శిక్షణ సమయాన్ని నిజంగా ఆప్టిమైజ్ చేసే మెరుగుదలలను అందిస్తూనే ఉంది.

ఇది మా బృంద స్ఫూర్తిని ప్రతిబింబిస్తుంది. ఇక్కడ ఎవరికీ సొంత సరిహద్దులు లేవు. నిజమైన సమిష్టి సహకారం ఉంది మరియు ఈ ఐక్యతే మా గొప్ప బలం.

సామ్ ఆల్ట్‌మన్: ఈ శిక్షణ యొక్క సవాళ్లు మరియు అంచనా ఖచ్చితత్వం గురించి బయటి ప్రపంచం చాలా చర్చించింది. అయితే ఇదంతా చాలా పకడ్బందీ ప్రణాళికపై ఆధారపడి ఉంటుంది. దీని గురించి మరింత వివరంగా చెప్పగలరా?

అలెక్స్ పైనో: ఇది ఖచ్చితంగా ఇప్పటివరకు మనం వేసిన అత్యంత పకడ్బందీ ప్రణాళిక. నేను చెప్పినట్లుగా శిక్షణ అధికారికంగా ప్రారంభించడానికి ఒక సంవత్సరం ముందు మేము ఈ ప్రాజెక్ట్‌కు సిద్ధం చేయడం ప్రారంభించాము. ఈ సమయంలో మేము బహుళ పెద్ద-స్థాయి రిస్క్ కంట్రోల్ పరీక్షలను నిర్వహించాము.

అన్ని మెరుగుదలలను క్రమంగా పరిచయం చేయడంపై మేము ప్రత్యేక శ్రద్ధ చూపుతాము. GPT-4 మాదిరిగానే మెచ్యూర్ ఆర్కిటెక్చర్‌గా అర్థం చేసుకోవచ్చు. మేము మెషిన్ లెర్నింగ్ స్థాయిలో ఈ కాన్ఫిగరేషన్‌ను పూర్తిగా నేర్చుకున్నాము. ఆపై బిల్డింగ్ బ్లాక్స్ మాదిరిగా పొరలు పొరలుగా కొత్త ఫీచర్‌లను జోడిస్తాము.

ప్రతి మెరుగుదల యొక్క స్కేలబిలిటీని వివిధ స్థాయిలలో ఖచ్చితంగా ధృవీకరించడమే కీలకం. పనితీరు మెరుగుదలలను చూడటమే కాకుండా నమూనా స్కేల్ విస్తరించే కొద్దీ ఈ మెరుగుదలలు ప్రభావవంతంగా ఉండాలని నిర్ధారించుకోవాలి. అనేక మెరుగుదలలు చిన్న-స్థాయి పరీక్షలలో బాగా పనిచేస్తాయి. పెద్ద-స్థాయి అనువర్తనాలలో విఫలమవుతాయి.

కాబట్టి మేము మొత్తం ప్రక్రియలో అత్యంత అప్రమత్తంగా ఉన్నాము. మా విస్తరణ నియమం యొక్క నమూనాను మెరుగుపరుస్తూనే ఉన్నాము. ఈ రిస్క్ కంట్రోల్ ప్రాక్టీస్ ద్వారా మేము భవిష్యత్తులో GPT సిరీస్ నమూనాల అభివృద్ధికి మార్గనిర్దేశం చేసే విలువైన అనుభవాన్ని పొందాము.

అమిన్ టూటూన్‌చియన్: నాకు చాలా మిస్సవుతున్న ఒక ఆసక్తికరమైన క్షణం గుర్తు ఉంది. ప్రతిసారీ శిక్షణ పనిని ప్రారంభించినప్పుడు మనం వివిధ బగ్‌లను ఎదుర్కొంటాము. ఇది సాధారణం అయిపోయింది. పురోగతి నిరోధించబడకుండా చూడటం మరియు ప్రస్తుత పురోగతి సరైన మార్గంలో ఉందో లేదో నిర్ధారించడం చాలా ముఖ్యం. ఈ బగ్‌లు శిక్షణ ఆరోగ్యంపై ప్రాణాంతక ప్రభావాన్ని చూపుతాయా అని తెలుసుకోవాలి.

ప్రారంభంలో మనం పెద్ద లోపాలున్నాయని చాలా నమ్మకంగా ఉన్నప్పటికీ మేము నిర్మించిన మొత్తం పర్యవేక్షణ వ్యవస్థ ద్వారా మనం సమస్య యొక్క మూల కారణాన్ని ఖచ్చితంగా గుర్తించగలిగాము. అది హార్డ్‌వేర్ వైఫల్యమా? ఏ రకమైన హార్డ్‌వేర్ వైఫల్యం? డేటా పాడైందా? లేదా మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్‌లో బగ్ ఉందా? లేదా కోడ్‌లో రేస్ కండిషన్ ఉందా?

ఆ సమయంలో మనకు ఒకే సమయంలో తెరిచిన సమస్య చర్చా ప్రాంతాలు చాలా ఉన్నాయి. వివిధ లక్షణాలు ఉన్నాయి. బగ్‌లను పరిష్కరించిన తర్వాత మనం చిక్కుకుపోయాము. మన ముందు పరిష్కరించని సమస్యలు చాలా ఉన్నాయి మరియు ప్రతి ఒక్కరూ తమ మెదళ్లను బద్దలు కొట్టుకుంటున్నారు. వీటికి కారణం వేర్వేరు బగ్‌లా? లేదా పనిలో బగ్ ఉందా?

తరువాత బృంద సభ్యులు చాలావరకు మూల కారణానికి ఓటు వేయడానికి ఒక ఓటింగ్ నిర్వహించాము. చాలా తక్కువ మంది ఎంచుకున్న ఎంపిక నిజానికి కారణం. PyTorch యొక్క అప్‌స్ట్రీమ్ టార్చ్.సమ్ ఫంక్షన్‌లో ఒక సాధారణ సంకలనం ఆపరేషన్‌లో సమస్య ఉందని తేలింది.

ఈ బగ్ చాలా ఆసక్తికరంగా ఉంది. మనకు ట్రైటాన్ కెర్నల్‌ను ఉపయోగిస్తాము. కొన్ని ముఖ్యమైన అంచు దృశ్యాలలో మాత్రమే టార్చ్ ఆపరేషన్‌లకు తిరిగి వస్తాము. మన నిర్దిష్ట కోడ్ మార్గం ద్వారా ప్రేరేపించబడిన టార్చ్.సమ్ ఫంక్షన్ బగ్ డేటా పంపిణీ లక్షణాల కారణంగా చట్టవిరుద్ధమైన మెమరీ యాక్సెస్ జరిగేలా చేస్తుంది. ఇది మెమరీ ఆఫ్‌సెట్‌ను లెక్కించేటప్పుడు తప్పు చేసింది.

ఒక ఇంజనీర్ చివరకు సమస్యను గుర్తించి ఒక పరిష్కారాన్ని సమర్పించినప్పుడు వివిధ లక్షణాలతో కూడిన లోపం నివేదికలన్నీ మాయమయ్యాయి. ప్రతి ఒక్కరూ Slack ఛానెల్‌ను సంతోషంగా ‘మల్టీ-బగ్ థియరీ’ నుండి ‘సింగిల్-బగ్ థియరీ’కి మార్చారు.

ఈ బగ్ ఎంతకాలం నక్కి ఉంది? శిక్షణ ప్రారంభ దశ నుండి ఉంది. పురోగతి బార్ దాదాపు 40% దాటిన తర్వాత గుర్తించబడలేదు. ఈ బగ్‌ని గుర్తించడం చాలా కష్టమైంది. అప్పుడు ఒక సంక్లిష్ట కెర్నల్ వరుసగా సీక్వెన్స్‌లను పిలిచింది. రెండవ కాల్ చట్టవిరుద్ధమైన మెమరీ యాక్సెస్‌ను ప్రేరేపించింది.

ఈ క్రాష్ ఫ్రీక్వెన్సీ చాలా తక్కువగా ఉన్నప్పటికీ శిక్షణ దశల్లో వందల లేదా వేల సార్లు మాత్రమే సంభవిస్తుంది. ఇది అప్పుడప్పుడు జరిగే వైఫల్యంగా విస్మరించబడుతుంది. కానీ మా బృందం యొక్క మార్గదర్శకత్వం ఏమిటంటే ఏవైనా అసాధారణతలను వదలకూడదు. ఈ కథలో ఉత్తమ భాగం ఏమిటంటే సులభంగా వదులుకోకూడదనే పట్టుదల.

సామ్ ఆల్ట్‌మన్: GPT-4.5 ప్రీ-ట్రైనింగ్ ప్రారంభించిన తర్వాత మీరు ఏమి చేయాలి?

అలెక్స్ పైనో: మనమందరం నష్ట వక్రరేఖను తరచుగా గమనించాలి. దీనికి అదనంగా మనం వ్యవస్థను ఆప్టిమైజ్ చేస్తూ ఉండాలి. శిక్షణ ప్రారంభించడానికి ముందు పూర్తి కాని సహ-డిజైన్‌ను మెరుగుపరచాలి. ఊహించని ధోరణులు లేవని నిర్ధారించుకోవడానికి శిక్షణ సమయంలో వివిధ గణాంకాలను నిశితంగా పరిశీలిస్తాము. అదే సమయంలో మేము మెషిన్ లెర్నింగ్ దృక్కోణం నుండి సాధ్యమయ్యే మెరుగుదల ప్రణాళికలను అన్వేషిస్తాము. ప్రీ-ట్రైనింగ్ ప్రారంభించిన తర్వాత డేటా-స్థాయి పని తాత్కాలికంగా తగ్గినప్పటికీ ప్రాసెస్ చేయడానికి ఇంకా చాలా పనులు ఉన్నాయి.

అమిన్ టూటూన్‌చియన్: నేను మెషిన్ లెర్నింగ్ ఎక్కువగా సరైన తీర్పుపై ఆధారపడి ఉంటుందని అనుకుంటున్నాను. ప్రీ-ట్రైనింగ్ ప్రారంభించిన తర్వాత ఎక్కువ శబ్దం సిగ్నల్‌లను ఎదుర్కొంటున్నప్పుడు మనం టీ డిregsను అర్థంచేసుకునే జ్యోతిష్కుల్లా వ్యవహరిస్తాము. వ్యవస్థ ఆరోగ్యంగా ఉందో లేదో మనం తీర్పు చెప్పాలి. ఇది మా బాధ్యత.

సామ్ ఆల్ట్‌మన్: సిస్టమ్ స్థాయిలో మోడల్ శిక్షణను నిర్వహించకుండా మనం ఏమి నిరోధిస్తుంది? ఇది చిప్, ప్రాసెసర్, మెమరీ, నెట్‌వర్క్ లేదా విద్యుత్ సరఫరా?

అమిన్ టూటూన్‌చియన్: సహకార నమూనాను చేస్తున్నప్పుడు మీరు నిర్మించే మౌలిక సదుపాయాలకు పనిభారం అనుగుణంగా ఉంటుందని సిస్టమ్ యొక్క గొప్పతనం. నెట్‌వర్క్ అవరోధంగా ఉందని లేదా మెమరీ బ్యాండ్‌విడ్త్ అవరోధంగా ఉందని సార్వత్రికంగా చెప్పలేము. ఒకే స్పెసిఫికేషన్ యొక్క నమూనాలకు కూడా మనం వనరుల అవసరాలను బదిలీ చేయడానికి ఎంచుకోవచ్చు. మనం మరింత సమతుల్య వ్యవస్థను సృష్టించడానికి ఎంచుకోవచ్చు. కానీ ఎక్కువ మెమరీ బ్యాండ్‌విడ్త్ కలిగి ఉండటం ఎల్లప్పుడూ ప్రయోజనకరంగా ఉంటుంది. పరిమితి పరిస్థితులు లేకుండా ఈ ప్రశ్నకు సమాధానం చెప్పడం కష్టం.

GPT-4.5ని రూపొందించేటప్పుడు మనం వ్యవస్థలో ఒక నిర్దిష్ట లక్షణాన్ని కలిగి ఉండవలసి ఉంటుంది. దీనిని మానవ మార్గదర్శకత్వం ద్వారా ఉత్పత్తి చేయాలి. అందువల్ల మోడల్ ఆర్కిటెక్చర్ మరియు నిర్మాణ అంశాలను రూపొందించడానికి సహకార నమూనా చాలా ముఖ్యం. సిస్టమ్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ అంశాలను కొంతవరకు కలుపుతుంది. సిస్టమ్‌లో మనం ఎక్కువగా ఉండకూడదనుకునే లక్షణం ఉంటే నా ఆదర్శవంతమైన పరిస్థితి ఏమిటంటే ప్రతిదీ విడదీసి ఒకదానికొకటి ఎక్కువ స్థలాన్ని ఇవ్వాలి.

కొన్నిసార్లు విషయాలు కనెక్ట్ చేయబడతాయి మరియు మనం మౌలిక సదుపాయాల అవసరాలను తీర్చాలి. చాలా సమయం మనకు సమతుల్య వ్యవస్థ సమతుల్య సమాచార ప్రసారం అవసరం. మనకు నియంత్రించడానికి ఉత్తమమైన మార్గం ఈ సహకార నమూనాలన్నీ.

సామ్ ఆల్ట్‌మన్: అలాంటి ఆదర్శ వ్యవస్థ లక్ష్యం నుండి మనం ఎంత దూరంలో ఉన్నాము?

అమిన్ టూటూన్‌చియన్: మనం ఆ లక్ష్యం నుండి చాలా దూరంలో ఉన్నాము. వ్యవస్థను నిర్మించే ప్రక్రియ ఎల్లప్పుడూ ఇలాగే ఉంటుంది. మొదట విషయాలు ఎలా పని చేయాలో అనే దాని గురించి ఒక ఆదర్శవంతమైన వీక్షణ ఉంటుంది. ఆపై ఆ తేడాలను ఉన్న వనరులతో సరిదిద్దుతారు.

మనం సిద్ధాంతం కోసం సిద్ధాంతం కోసం చేస్తున్నామని నేను అనుకోను. మనం ఏమి కావాలని కోరుకుంటున్నామో చర్చించడం దానిని తెలుసుకోవడం మరియు వీలైనంత వరకు ఆ ఆదర్శానికి దగ్గరగా ఉండటం కోసం చేస్తున్నామని అనుకుంటున్నాను. ఇది సిస్టమ్ రంగంలో చాలా ఉత్తేజకరమైన భాగంగా ఉండవచ్చు. ఇది ఒక సొగసైన సిస్టమ్ డిజైన్ అని ప్రజలు చెబుతారు. ఈ ఎంపిక సరైనదో కాదో చరిత్ర మనకు చెబుతుంది.

సామ్ ఆల్ట్‌మన్: తదుపరి పెద్ద శిక్షణకు ముందు మీరు మెషిన్ లెర్నింగ్ ప్రశ్నకు సమాధానం పొందగలిగితే మీరు ఎక్కువగా ఏమి తెలుసుకోవాలనుకుంటున్నారు?

అలెక్స్ పైనో: పరిమిత డేటా మరియు నిర్దిష్ట ఫీల్డ్‌ల క్రింద మనం ఏ అల్గారిథమ్‌లను ఉపయోగించాలి అని నేను తెలుసుకోవాలనుకుంటున్నాను. ఇది విస్తృతమైన ప్రశ్న అయినప్పటికీ ఇది చాలా కీలకమైనది.

సామ్ ఆల్ట్‌మన్: మీరు భవిష్యత్తులో 10 మిలియన్ GPUలతో లేదా అంతకంటే ఎక్కువ సింక్రోనస్ ప్రీ-ట్రైనింగ్ నిర్వహిస్తారా?

అలెక్స్ పైనో: అది ఉంటుందని నేను అనుకుంటున్నాను. కానీ ఇది సాంప్రదాయ ప్రీ-ట్రైనింగ్ మోడల్ కాకపోవచ్చు. దాని రూపం ప్రస్తుత సాంకేతిక పరిజ్ఞానానికి చాలా భిన్నంగా ఉండవచ్చు. కానీ ఇది పర్యవేక్షించని అభ్యాసం యొక్క ప్రధాన భాగాన్ని కలిగి ఉంటుంది.

అమిన్ టూటూన్‌చియన్: నేను పాక్షిక-సింక్రోనస్ మోడల్‌ను ఇష్టపడతాను. భౌతిక నియమాల కారణంగా పూర్తి సమకాలీకరణ చాలా వాస్తవికంగా ఉండదు.

డేనియల్ సెల్సామ్: ఇది వికేంద్రీకరించబడే అవకాశం ఉందని నేను అనుకుంటున్నాను. నేర్చుకునే మరియు పనులు చేసే AI వ్యవస్థలో 10 మిలియన్ల GPUలు కలిసి పనిచేస్తాయి. కానీ మెదడులోని వివిధ భాగాల వలె అవి ఒకదానితో ఒకటి కమ్యూనికేట్ చేయకపోవచ్చు.

సామ్ ఆల్ట్‌మన్: ప్రస్తుత అత్యంత అధునాతన అల్గారిథమ్‌లు మరియు మానవ డేటా సామర్థ్యం మధ్య ఎంత వ్యత్యాసం ఉంది? భవిష్యత్తులో వాటిని అందుకోవడం సాధ్యమేనా?

డేనియల్ సెల్సామ్: రెండింటినీ నేరుగా పోల్చడం కష్టం. భాషా అభ్యాసంలో వ్యత్యాసం చాలా ఎక్కువగా ఉంది. మానవ దృశ్య నరాలు అందుకునే సమాచారం మొత్తాన్ని ఎలా నిర్వచించాలనే దానిపై కీలకం ఉంది. అల్గారిథమ్‌ల యొక్క మొత్తం డేటా సామర్థ్యం మానవుల కంటే చాలా తక్కువగా ఉందని నేను అనుకుంటున్నాను.

దశాబ్దాలుగా డీప్ లెర్నింగ్ కంప్యూటింగ్ సామర్థ్యంపై దృష్టి సారించింది. డేటా మరియు కంప్యూటింగ్ శక్తి వృద్ధికి అదనంగా అల్గారిథమ్ మెరుగుదలల ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన సూపర్‌ఇంపోజ్డ్ ప్రభావం నిజంగా ఆశ్చర్యకరమైనది. అల్గారిథమ్ పనితీరు ప్రతిసారీ 10% లేదా 20% మెరుగుపడినప్పుడు అది డేటా సామర్థ్యంపై సూపర్‌ఇంపోజ్ చేసినప్పుడు గణనీయమైన ప్రభావాన్ని చూపుతుంది. ఇప్పటివరకు డేటా ప్రవహించనప్పుడు మరియు కంప్యూటింగ్ శక్తి పరిమితంగా ఉన్నప్పుడు అది విలువైనది కాదు కాబట్టి డేటా సామర్థ్యం చుట్టూ అలాంటి సమీకరణ లేదు.

ఇప్పుడు మనం AI పరిశోధన యొక్క కొత్త దశలోకి ప్రవేశిస్తున్నాము. మనం డేటా సామర్థ్యం విజయాలను కూడబెట్టడం ప్రారంభిస్తాము. మనం అధిగమించలేని అడ్డంకులను ఎదుర్కొంటామని ఇప్పుడు అంచనా వేయడం కొంచెం తెలివితక్కువతనం అవుతుంది. మానవ మెదడు పనిచేసే విధానం మన అల్గారిథమ్ మెరుగుదలల కంటే ఖచ్చితంగా భిన్నంగా ఉంటుంది. మనం ఈ విషయంలో జాగ్రత్తగా ఉండాలి. కానీ మనం అల్గారిథమ్‌ల భవిష్యత్తు అభివృద్ధి గురించి ఆశాజనకంగా ఉండాలి అని నేను అనుకుంటున్నాను.

సామ్ ఆల్ట్‌మన్: పెద్ద-స్థాయి ప్రీ-ట్రైనింగ్ మరియు మోడల్ యొక్క బలమైన అభ్యాసం మరియు తార్కిక సామర్థ్యాల మధ్య సంబంధం ఏమిటి?

అలెక్స్ పైనో: మనం గమనించింది ఏమిటంటే ప్రీ-ట్రైనింగ్ మరియు పర్యవేక్షించని అభ్యాసం మోడల్ యొక్క మొత్తం తెలివితేటలను మెరుగుపరుస్తాయి. సాధారణీకరణలో గొప్పగా సహాయపడతాయి. ఇది తార్కిక సామర్థ్యానికి సహాయపడుతుంది. తెలివితేటలను మెరుగుపరచడంలో తార్కికం కొంచెం మందకొడిగా ఉండవచ్చు. అవి ఒకదానికొకటి సహాయపడతాయని నేను అనుకుంటున్నాను.

**సామ్ ఆల్ట్‌మన్: ప్రీ-ట్రైనింగ్ చాలా విషయాలలో సార్వత్రికంగా కనిపిస్తోంది. మోడల్‌కు శిక్షణ ఇవ్వడం ఒక ర