哟，各位，艾娃“泡泡爆破者”來了。最近大家都在吹噓AI，說它會顛覆世界，什麼的。但就像我以前在布魯克林賣房時見過的那樣，炒作總會達到一個頂峰，然後…砰！今天我們要聊聊AI界正在發生的微妙轉變，一個可能戳破“規模越大越好”這個泡沫的趨勢：訓練後規模化。

過去，AI的遊戲規則很簡單：數據越多、模型越大、算力越強，AI就越聰明。這就是所謂的“規模化”（scaling），就像把更多的磚塊堆疊起來，希望蓋出更高的摩天大樓。一開始，這招奏效了。大型語言模型（LLM）的出現，證明了規模化的威力，它們能寫文章、翻譯、回答問題，簡直像個萬能的數位助手。但就像我以前的客戶一樣，一開始興高采烈，後來發現房子漏水、地基不穩，規模化也開始暴露出它的問題。

投入的資源越來越多，但性能提升卻越來越少，這就是收益遞減。你給模型餵飽了整個網際網路的數據，它還是會犯愚蠢的錯誤，還是會產生幻覺，還是需要大量的電力來運行。這就像你買了一雙超級昂貴的鞋子，結果發現它穿起來不舒服，還磨腳。沒門，這不是一個可持續的模式。

這時候，“訓練後規模化”（post-training scaling）就登場了。它不是一味地堆疊磚塊，而是專注於優化現有的結構。想像一下，你不是要蓋更高的樓，而是要加固地基、改善設計、提高能源效率。訓練後規模化包括一系列技術，像是微調（fine-tuning）、知識蒸餾（knowledge distillation）和量化（quantization）。微調就像給模型上課，讓它專注於特定的任務；知識蒸餾就像讓一個老師把知識傳授給學生，讓學生用更少的資源也能達到同樣的效果；量化則像是壓縮模型，讓它更輕巧、更高效。

Nvidia最近提出了三種規模化法則，預訓練規模化、訓練後規模化，以及測試時規模化，這也印證了這個趨勢。他們意識到，單純的規模化已經走到了盡頭，需要尋找新的突破口。

更重要的是，訓練後規模化還帶來了“測試時規模化”（test-time scaling）。這就像在模型進行考試時，給它一些提示或調整，讓它更好地應對問題。例如，在圖像識別任務中，可以根據圖像的特點，調整模型的注意力機制，使其更加關注重要的區域。這能提高模型的魯棒性和泛化能力，讓它在各種不同的環境下都能表現出色。

現在，讓我們把目光轉向金融服務領域。大家都說AI將會改變金融業，但實際情況卻是，許多金融機構仍然在試水階段。根據研究，83%的金融服務公司在試點AI，但只有8%將這些舉措擴展到關鍵業務領域。為什麼？因為數據安全、模型可解釋性、監管合規性等等問題，讓他們望而卻步。訓練後規模化和測試時規模化，可以幫助金融機構更有效地利用現有的AI模型，降低部署成本，並在特定業務場景中取得更好的效果。例如，通過微調預訓練的語言模型，可以構建一個專門用於金融文本分析的AI系統，用於提取關鍵信息、識別風險因素和預測市場趨勢。

當然，訓練後規模化並不是萬能的。AI的未來，需要更高效的算法、更智能的模型結構、以及知識圖譜和符號推理等技術的加持。OpenAI也已經開始意識到，單純的規模化已經無法帶來顯著的改善，需要探索新的方向。

總之，AI的發展正在經歷一個轉變，從單純的規模化，到更加注重模型的智能化和泛化能力。訓練後規模化和測試時規模化，將成為AI發展的重要組成部分，幫助我們構建更高效、更智能、更可靠的AI系統。這不僅需要技術的創新，也需要跨學科的合作，以及對AI倫理和社會影響的深入思考。

砰！

現在，我得去看看有沒有清倉貨架上的鞋子可以撿漏了。畢竟，炒作終結者也要享受生活嘛。