GPT-5 难产内幕曝光:核心团队遭挖空,推理魔咒难破,靠英伟达续命
GPT-5,曾经差点难产?这条诞生路,简直是烈火炼真金。一边是人才出走、小扎截胡、团队内部陷入混乱,另一边,推理模型魔咒让研究者苦恼不已,项目甚至一度停摆。外媒曝出这期 GPT-5 诞生内幕,可谓亮点满满,干货十足。
就在刚刚,外媒 The Information 曝出了关于 GPT-5 的一大波最新内幕,众多猛料来了!
比如,GPT-5 并未取得技术突破,不存在 GPT-3 到 GPT-4 这种级别的跃升。
比如,OpenAI 正面临着严重的数据瓶颈和技术难题。
还有一个劲爆大瓜,OpenAI 大波核心研究者一下子被小扎撬走,直接导致了 OpenAI 内部的组织架构混乱!
为此,研究副总裁 Jerry Tworek 在 Slack 上公开向研究主管 Mark Chen 抱怨,许多同事都看到了。
不过,就在这么一篇唱衰的文章发布之际,OpenAI 同时又有好消息了。
近日,OpenAI 又获得了一笔巨额融资。据悉,OpenAI 已提前数月筹集了 83 亿美元资金,这就导致它的估值直接达到 3000 亿美元,这是今年 400 亿美元融资计划的一部分。
参与此轮融资的,有一大波全新投资者,其中 Dragoneer 投资集团以 28 亿美元领投本轮,Blackstone、TPG、Fidelity、Founders Fund、红杉资本等跟投。
不过,虽说 Dragoneer 是本轮融资的最大出资方,但软银仍是整个 400 亿融资计划的牵头者。
GPT-5 还没发布,各方势力都下场了,这不免让人把期待值拉满,屏息等待下周的盛况了。
Orion 陨落真相:GPT-5 没做出来,降级成 4.5 了
去年万众瞩目的 Orion,大家应该都还记得。
The Information 爆料说,2024 年下半年的大部分时间里,OpenAI 都在全力开发 Orion 模型,它被寄予了厚望,原计划作为 GPT-5 推出。
跟 5 月发布的旗舰模型 GPT-4o 相比,Orion 本该有巨大飞跃。
结果它的性能令人*失所望,最终只能被降级成 GPT-4.5,在今年 2 月推出。默默上线后,GPT-4.5 迅速淡出公众视野。
所以,Orion 为何会失败?
最核心的原因就在于,团队摸到了预训练阶段的天花板。因为高质量网络数据已经日益枯竭,训练小模型时还有效的技巧,在大模型身上竟然就会失效。
这不光导致了 GPT-5 的延期,也让 OpenAI 的团队内部陷入了自我怀疑。
GPT-5,根本没有 GPT-3 到 GPT-4 级的跃迁
这个从神坛跌落的故事,要从去年 12 月说起。
当时,OpenAI 的研究者完成了一项内部测试,结果震惊了整个团队。
他们发现,当给一个新模型更多算力和思考时间,它就像开了挂一样,复杂推理信手拈来,执行任务出色到惊人。
然而,激动的工程师们很快发现,这份兴奋只是暂时的。
当他们把这个新模型转化为 o3 聊天版本时,那种惊人的性能提升消失了。
可以说,这次事件,正是 OpenAI 在今年大部分时间里所面临技术挑战的一个缩影。这让 OpenAI 不仅内部技术进展缓慢,大获成功的 ChatGPT 业务也受到波及。
比如,它的编程和数学能力又有了显著提升。另外,它在驱动 AI 智能体方面也优于前代模型,只需要极少人工监督,就能处理复杂任务。
它能遵循极其复杂的指令,比如支持智能体何时应批准退款的规则。而在以往,模型需要学习多个棘手的「边缘案例」,才能处理此类退款。
但总的来说,这些改进根本无法与 2020 年 GPT-3 到 2023 年的 GPT-4 之间的性能飞跃相提并论。
也就是说,我们需要做好对 GPT-5 失望的准备。
不过,OpenAI 模型的任何改进,即便是渐进式的,也能刺激客户需求,以及给投资者信心。这样才能支持 OpenAI 未来三年半烧掉 450 亿的计划,毕竟租用服务器实在是太昂贵了。
高管为何相信 GPT-8?
最近曾有 OpenAI 高管向投资者透露:沿着目前架构,他们相信模型有朝一日会达到 GPT-8 的水平。
CEO 奥尔特曼也表示过,利用现有技术,OpenAI 有望创造出 AGI。
是什么给了他们这样的信念?
一位了解内情的微软员工透露了玄机:测试 GPT-5 后,他们发现它在不消耗更多算力的情况下,就能生成更高质量的代码和文本。
部分原因在于,它学会了精准判断出不同任务所需的计算资源量。
内部「混乱不堪」
不过 OpenAI 内部,可并非一片和谐。
比如一些高级研究者,非常抵触将自己的成果交给微软,尽管这位最大股东拥有的合同权利截至到 2030 年。
虽然两家公司财务紧密,但在具体合作条款上,却始终争执不休。最新信息是,OpenAI 重组营利性部门后,微软很可能在其中获得 33% 的股份。
而小扎以天价薪酬挖走的团队,也让 OpenAI 内部陷入了更大的混乱。
走了这么多人,只能紧急进行组织架构调整。
上周,OpenAI 的研究副总裁 Jerry Tworek 在 Slack 上向上司、研究主管 Mark Chen 抱怨团队变动的事,许多同事都看到了这条信息。
当时,Tworek 表示需要休假一周来重新思考,但最终并未休假。
绝境中的转机:推理模型的意外崛起
总之,直到今年 6 月,情况依然很严峻:OpenAI 开发的模型中,没有一个能顶得住 GPT-5 的名号。
好在,「推理模型」成了他们的全新突破口。
23 年末一项名为 Q * 的技术突破,能解决前所未见的数学问题,在 OpenAI 研究者中引发了巨大震动。
基于 Q*,OpenAI 开发了许多推理模型,在获得更多算力时,它们就会表现更佳 —— 看起来,预训练的性能增长瓶颈,就要被克服了。
去年秋天,第一个推理模型正式推出,它就是 o1。24 年底,OpenAI 利用与 o1 基础相同的 GPT-4o,又推出了推理模型 o3。
据说,虽然师出同门,但 o3 的教师模型在理解科学知识方面,比 o1 的教师模型进步大得多。
背后原因,就是 OpenAI 用了更多英伟达芯片来开发 o3 的教师模型,这就让它理解复杂概念时能力更强。
还有一个原因,就是它被赋予了搜索网络,以及从代码库中提取信息的能力。
并且,它也同样受益于强化学习。此过程中,人类专家在生物学、软件工程和医学上提出刁钻的问题和答案,然后让模型针对这些问题生成数千个自己的回答。
随后,OpenAI 会利用那些与人类专家得出相同答案的 AI 生成回答(也即「合成数据」)来训练模型。
推理模型为何总翻车
o3 模型发布后,一度成为全球头条,引发病毒式讨论,然而现实很快给了当头一棒。
当 o3 的教师模型转换为学生模型,变成一个可以让人们提问的聊天版本时,它的性能显著下降,甚至跟 o1 相比没有任何区别。
同样,创建让企业通过 API 购买的版本时,同样的问题也出现了。
有知情人分析,原因是这样的:o3 理解概念的方式很独特,跟人类的交流方式大相径庭。
因此,如果创建一个聊天版本,其实就拉低了这个原始天才级模型的智能水平,因为它被迫用人类语言,而非自己的语言去交流。这种情况下,它的推理链条就会被迫压缩、扭曲。
甚至有开发者在调试时,偶尔能看到模型输出「乱码」般的中间语言 —— 那可能就是它「思考」的原始形态,也就是这个天才原本的样子。
还有人认为,OpenAI 没有投入足够精力来训练模型在聊天场景中与人类进行有效沟通。
总之,o 系列模型让 ChatGPT 的用户非常困惑,因此公司决定重新回归 GPT 的命名体系。
「通用验证器」
好在,OpenAI 还有办法。
据悉,内部正在开发一种「通用验证器」,可以自动化地确保模型在 RL 过程中产生高质量的答案。
本质上,这个过程是让一个 LLM 承担起检查和评估另一个模型答案的任务,并利用各种信息源来对答案进行研究核实。
前一阵 OpenAI 的模型在数学竞赛中拿了金牌后,高级研究员 Alexander Wei 在 X 上表示,他们所使用的强化学习方法是「通用」的。
也就是说,这个模型不仅能检查编程这种标准答案清晰的内容,甚至还能判断写作这种主观性很强的内容质量。
这就对 GPT-5 助力极大!
OpenAI 强化学习团队负责人 Tworek 最近也公开表示,自己认同这个观点:OpenAI 模型背后的强化学习系统,其实已经具备了通往 AGI 的潜力。
目前,包括 xAI 和谷歌在内的 AI 大厂都已加倍押注强化学习。
上周,Altman 在播客节目中,描述 GPT-5 的能力说,它轻松解决了一个他根本看不懂的问题,直接让他坐到椅子上,感到晕眩。
这就进一步点燃了我们对 GPT-5 的狂热期待。
「在几乎所有方面,GPT-5 都比我们更聪明。」
究竟什么样的模型,才配叫作 GPT-5?好在,我们要等的时间不多了。
参考资料:
https://www.theinformation.com/articles/inside-openais-rocky-path-gpt-5?rc=epv9gi
本文来自微信公众号:(ID:AI_era)
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