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第384章 量化上线（第3页）

……

上午十点二十分。

屏幕上的苏杭会议室被缩到右侧。

旧金山OpenAI总部接入主画面。

Sam、伊利亚和刚刚结束知识产权隔离期的林启航同时出现。

杨植林则从卡内基梅隆大学远程加入。

没有任何寒暄客套。

伊利亚直接播放了最新一代统一模型的演示。

同一套模型先阅读一篇从未见过的长文章。

随后完成摘要、问答、翻译与观点归纳。

研究员临时改变任务要求，它不需要重新训练，只依靠上下文中的少量示例便完成了格式迁移。

最后，屏幕上出现一段故意留下错误的程序。

模型没有完全写出正确答案，却准确找出了其中三处逻辑问题，并给出修改方向。

“在目前公开可比较的语言理解、阅读问答、摘要和少样本迁移测试中，我们已经全部超过谷歌公开的同类系统。”

伊利亚语速很快。

“统一模型的平均训练成本更低。”

“跨任务迁移效率也超过了我们能够获得的GOOgleBrain公开结果。”

“机器人控制组使用同一套表示方法以后，新任务训练样本减少了百分之四十一。”

“游戏环境中的迁移实验，也第一次在未完整重训的情况下取得正收益。”

但这还不能证明OpenAI的整体实力已经超过谷歌。

谷歌拥有庞大的数据中心、搜索数据、芯片团队和数千名工程师。

可在通向通用模型的这条路上，OpenAI已经从领先半步，变成了拥有一段清晰可见的窗口期。

只要继续向前，这段窗口就可能变成真正的代差。

“问题仍然是算力。”

林启航调出集群运行图。

他接手计算系统以后，五百一十二张GPU集群的平均有效利用率已经从不足百分之二十，提高到百分之五十四。

连续稳定训练时间，也从不到两天延长至十一天。

可是模型规模增长得更快。

两千余张GPU已经全部排满。

英伟达承诺的第一批扩容设备尚未完成交付。

语言、视觉、机器人与安全研究组每天都在争夺训练窗口。

不少实验刚跑到一半，便不得不暂停，为更高优先级的任务让出机器。

“现在不是卡不够的问题。”

林启航说道。

“电力、机房、网络和存储都在接近上限。”

“如果八千张GPU按原计划到货，现有基础设施最多只能让其中一半真正运行。”

“新的计算中心必须提前建设。”

Sam把财务预算投到屏幕上。

“还有资金。”