Transformer 模型成功的关键：算力与规模而非深度理解

范阳 09月12日

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文章探讨了Transformer模型为何如此有效。作者Lachlan Gray指出，从机制层面看，我们仍未完全理解Transformer的内部工作原理，其运作方式如同研究者试图理解电脑内部。然而，从经济层面来看，答案非常清晰：'更大'似乎是走向'更好'的决定性因素。研究领域罕见能同时调节成本和时间的“蛮力”问题，而Transformer的设计恰恰利用了持续增长的算力，以可预测的方式提升性能。这种“蛮力”策略，即依靠规模而非深层架构创新，是OpenAI等公司取得成功的关键，并带来了如SORA等创新成果。文章认为，在人工智能领域的军备竞赛中，规模和算力往往比精巧的架构设计更能取得优势。

⚙️ **机制层面理解的缺失**：尽管Transformer模型取得了巨大成功，但我们对其内部工作机制的深入理解仍然有限。研究者将其运作比作试图理解一台电脑的内部，这意味着我们对其原理的掌握尚不完全，距离精确设计还有很长的路要走，目前难以给出具体的时间表。

💰 **经济层面“更大即更好”的策略**：文章强调，Transformer模型成功的关键在于“更大”的规模。当研究问题具备可控的“成本”和“时间”调节旋钮时，依靠规模和算力的“蛮力”推进策略显得尤为有效。这种策略的可预测性使其成为管理者青睐的方式，尤其是在算力持续增长的背景下。

🚀 **规模化驱动的性能提升**：Transformer的设计精髓在于充分利用不断增长的算力，以一种可预测的方式提升性能指标。这种策略使得研究重心从架构创新转向规模化突破，形成了类似“飞轮效应”的良性循环，不断催生新的创新成果，正如OpenAI的成功案例所示。

⚖️ **蛮力胜过巧思的趋势**：在人工智能领域如同其他进化军备竞赛一样，当竞争进入白热化阶段，“蛮力”（规模和算力）往往比“巧思”（精巧的架构设计）更能取得决定性优势。这种法则在AI领域同样适用，强调了资源投入和规模扩张的重要性。

原创范阳 2025-08-20 23:51 上海

我们的世界未必能“更深入地思考”，但它绝对能“更猛地推进”。

以力量获得的智能

Intelligence by Force

作者：Lachlan Gray

编辑：范阳

发表日期：2024年2月17日

为什么 Transformer 有效？原因有两个。

从机制层面上说（ Mechanically ），我们其实完全不知道它们是怎么运作的。这不像发动机那样，我们能明确理解其中的零部件和原理。在这方面，我们就像是神经科学家试图去研究一台电脑的内部（他们确实试过）。我们好像知道自己在做什么，但其实并没有完全搞清楚。总有一天我们会弄明白，但现在很难给出时间表。

等到那一天，我们就能以如今完全不可能的精确度去设计这些机器（ we'll engineer these machines with specificity that is currently impossible ）。那一定会很酷。不过，目前整个领域的注意力已经转向了另一个看起来更有效的方向……

从经济层面上说，我们却完全清楚发生了什么。

因为在当下，“更好”的答案似乎就是“更大”（ the definitive answer to better seems to be more ）。我们生活的世界未必能“更深入地思考”，但它绝对能“更猛地推进”（ The world we live in can't always think harder, but by God it can push harder ）。需要深度思考的问题充满风险，而靠蛮力推进的问题则具有可预测性。（ Thinky problems are risky. Push-y problems are predictable ）。

研究领域鲜有问题能同时具备明确的"成本"和"时间"调节旋钮（ It's very rare that a research problem has obvious "cost" and "time" knobs ）。这对管理者而言简直是美梦成真。Transformer 之所以有效，本质上正是这个原始设计附带特性的胜利

Transformer 的设计精髓在于：

充分利用（持续增长的）算力

保持基本可用性

以可预测的方式提升性能指标

这本质上就是 OpenAI 的制胜之道。他们很早就洞察到这个特性，将研发重心从架构创新转向规模突破。如今他们已经形成了某种"飞轮效应"，持续产出各类创新成果（比如 SORA ）。