前Meta首席工程负责人胡鲁辉：“后GPT-4”有4大发展趋势，理解物理世界才能接近AGI

如何从多模态大模型到理解物理世界，更加接近AGI？

2024中国生成式AI大会于4月18-19日在北京举行，在大会首日的主会场大模型专场上，前Meta首席工程负责人胡鲁辉老师以《从多模态大模型到理解物理世界》为题发表演讲。

胡鲁辉谈道，聚焦多模态大模型的后GPT-4时代呈现出4大趋势，一是语言大模型到多模态大模型，二是数据集成到向量数据库，三是Agent智能体到大模型操作系统，四是模型微调到Plugin（插件）平台。

他认为大模型是通向AGI靠谱的方法。在大模型的落地应用中，企业和研究机构需要面对多方面的挑战。首先是数据的标准化问题，不同来源和格式的数据需要被转化成一种统一的格式，以便于模型的训练和应用。

此外，模型的分散性和应用场景的复杂性也大大增加了开发的难度。例如，在不同的物理环境下，模型需要调整其参数以适应特定的硬件和软件条件。同时，算力成本和训练时间的长短也是制约大模型广泛应用的重要因素。

胡鲁辉预测下一个AI 2.0爆发点及落地大方向将是AI for Robotics。这一领域的发展需要模型不仅理解编程或语言处理，更要深入到物理世界的具体应用中去。这涉及对物理环境的理解和设计，需要大模型能够整合各种感知数据，进行快速的决策和学习，以应对不断变化的外部条件。这一过程中，模型的训练和应用将更加依赖于高效的算力和先进的硬件支持。

以下为胡鲁辉的演讲实录：

今天我要分享的是《从多模态大模型到理解物理世界》。大模型的快速发展加上不断的技术演变，变化很大，我希望将自己的一些实战经历分享给大家。

今天主要分享4个方面。首先从大模型的原理出发，讲一下GPT-4之后硅谷及全球有哪些重大变化；其次结合大模型和多模态的特征，分享Transformer以及我在Meta的相关工作经历；今天的重点是为什么要去理解物理世界，仅仅依靠语言大模型并不能走向通用人工智能，理解物理世界才有可能走向它；最后，结合多模态大模型和理解物理世界探讨如何接近AGI。

01

大模型开启AI 2.0时代，Meta是开源领导者

每个技术的快速发展离不开背后大量的科研创新工作，这是人工智能复兴的原因，因为其在快速发展和迭代。人工智能的重要性和意义十分突出，可以说，这次人工智能是第四次计算时代或第四次工业革命。第三次计算时代是移动互联网时代，我们正处于这个时代，根据每次的发展，第四次的规模比第三次要大，且从经济效益上来讲，对人类社会的影响力更大。

人工智能在历史上有两个拐点，AlphaGo和ChatGPT。虽然每一个拐点只代表一个产品或者技术，但其对人类的影响不仅是技术本身，如AlphaGo，不可能所有公司都做下棋产品或平台。对社会来说，第一次是利用拐点背后的技术（如CV或别的技术）开始AI 1.0时代。这一次则是基于大模型泛化涌现的能力开始AI 2.0时代。

ChatGPT发布了一年多，性能表现的排名仍比较领先。并且现在大模型训练的费用或成本越来越高，之前GPT-4训练的时候需要6000万美元左右，GPT-5可能更贵。

目前OpenAI是闭源大模型的领导者，Meta是开源的领导者。OpenAI在闭源大模型中的领导地位是公认的，Meta的开源大模型Llama和视觉SAM比较领先。其中Llama帮助了很多语言模型开发公司的团队，让他们拥有了很好的基础。

现在模型中，有三个闭源和三个开源比较领先。或许大家疑惑Meta的Llama怎么不见了，Meta在做另外一件更有意义的事情，就是理解物理世界，他们叫世界模型。最近Llama还没有迭代，大家可以拭目以待，这个排名还是会变化的，Llama为很多大语言模型奠定了基础，帮助很多企业飞速发展。

02.

Meta有三大SOTA视觉大模型，多模态、视觉与语言走向融合

Meta的视觉大模型还有很多贡献。Transformer最初应用于语言模型，逐步衍生到视觉，其中比较火的一个就是ViT，视觉Transformer。

Meta通过ViT或Transformer不断迭代，有三个影响比较大的视觉Transformer：一是DeTr，Detection Transformer，它有端到端的Object Detection；二是DINO，通过Transformer开启了视觉领域的自监督，无论是大语言模型还是其他大模型，都不能依赖打标签，需要它能够自主学习监督；三是SAM，更多是零样本，是泛化的能力。

在视觉领域，除了Sora，SAM影响力较大。怎么训练SAM，需要多少资源，或者训练过程中需要注意哪些事情？我去年写了一篇文章Fine-tune SAM，详细讲了怎么利用SAM做微调，如何控制资源，或者利用资源更有效地做微调。

几年前，一提到人工智能，就会想到视觉、语言两个支派，CNN、RNN基本上井水不犯河水。做NLP的一波人和做CV的那波人有各自的学术派，方法不一样，会议也不太一样。这次深度学习，语言模型从LSTM到Word2Vec，到最近的GPT还有BERT。视觉模型最早从分类到检测，再到分割，接着从语义分割到实例分割。

这里有许多地方特别相近，所谓的语言大模型无非是更深层次的一个相关性和逻辑推理。视觉也是一样，逻辑上二者是融合的，技术上是Transformer。语言层面GPT-4、 Llama比较经典；视觉中Sora和SAM都是比较经典的例子，它后面的Backbone都是基于Transformer。

无论从逻辑上讲语义相关性，还是技术上Transformer Backbone，都在逐步融合。

这是一个好消息。对研发工作者而言，以前井水不犯河水的NLP和CV终于有一天融合了。它在发生一个质的变化。

当前AI的核心技术，也是个比较靠谱的AGI方法，能从一个技术、一个方向扩展到下一阶段。但Meta首席AI科学家杨立昆反而不这么认为，JEPA从最初的Image JEPA到Video JEPA有自己的理论。但不管怎么样，从工程上或者应用上，它的效果确实突出。

打造大模型的核心关键能力是什么?一般人会说是三个核心，数据、算力、算法。而我根据一些工作经验还归纳出来另外两点。

一个是模型架构，现在的大模型和以前的深度学习算法不同的地方，就是模型架构的重要性。通过Backbone或模型架构的重塑做迁移学习或微调，不是仅仅把领域数据或者领域知识输入进去，而是通过改变模型架构产生一个新的模型，达到自己想要的领域模型。

还有一个是智能工程。Llama是开源的，OpenAI搞出来GPT-3.5，也就是ChatGPT，改变世界的奇点就发生了。有GPT-3，有数据、算力，但能不能制造出GPT-3.5？不同的公司不一样，根本原因就是智能工程不同。

这五个里面哪个最核心、最关键？很多人可能会说是算力，很贵，买不到H100、A100，但是无论是谷歌还是微软，都不会缺乏算力，他们目前却没有世界最领先的GPT-4这样的模型。

国内很喜欢说数据，没有数据的确很难搞出好的模型，但是很多大厂也不会缺数据。算法基本上是开源的，像Transformer或者一些比较新的算法也是开源的，它也不是最关键因素。而模型架构，也可以通过一些微调、不同的尝试探索出来。

所以结合国外的模型和国内的现状，最核心打造大模型的能力应该是智能工程。

这也就是说OpenAI的一些人出来创业搞Claude，刚才大家看到排名中第二领先的就是Claude，就是OpenAI中的人出来创业做的事情。说明人才是最值钱的。

03.

预测“后GPT-4”四大发展趋势，理解物理世界有七大特征

现在GPT-4是多模态大模型，在硅谷及全球人工智能发展到底有哪些趋势？我认为有四个方面，这张图是根据我的预测让GPT-4生成的图例展示。

第一，从语言大模型到多模态大模型。

第二，迈向向量数据库。目前的大语言模型或多模态大模型不论多大，都有一定的局限性，导致向量数据库火起来了。大家可以把一部分或大部分的数据放在向量数据库里，把相关的数据放在大模型中。

第三，从自动Agent到将大模型作为操作系统。Agent比较火，但是它的背后依然是语言大模型或多模态大模型。Agent相当于软件自动实现。后续多模态大模型作为操作系统可能是比较核心的。

第四，开源模型从微调到引入插件平台。ChatGPT相当于一个平台，不仅可以微调，而且可以通过插件作为一个平台，因此插件可能是未来的一个方向。

为什么模型能够这么快发展，为什么我们能够支撑Scaling Law？很大原因是计算能力的发展。CPU时代有摩尔定律，GPU时代同样发展速度更快。去年英伟达发布能够支撑1亿FLOPS的算力，今年他们发布了新的DGX GB200，去年是GH200，现在是GB200，小了一点，更快一点，但还是一个量级的。好几个DGX串起来是很大的规模，近十年之前IBM计算机也是相当大的，而现在手机就能支撑以前的算力，GPU其实也一样。

有这个大模型或算力后，应用在发生什么变化？可以看到，AI 2.0比较以前的传统软件或互联网，用户和场景可能都一样。但是以前是用户从App到服务软件再到CPU，现在是用户从多模态到基础模型，然后到GPU，中间可以依赖数据库或者训练数据，传统的用数据库，现在用向量数据库。

接下来关于理解物理世界，AI赋能了智能手机、智能车、智能家居等等，围绕的计算核心是智能云。现在或未来中心会是AI factory（人工智能工厂），它的输入是Token，文字、视觉或视频，它的输出就是AI。过去应用有手机、有车，将来就是各种机器人。未来汽车某种意义上也是一种机器人。从架构来看，AI for Robotics是一个未来方向，未来即将爆发的方向，从云计算、AI工程、基础模型，生成式AI再到上面的AI for Robotics。

理解物理世界也比较有挑战性，现在的语言模型只能局限于训练的范围中，对外界的理解还是有相当的局限性。

理解物理世界到底有哪些特征，怎么能够从现有的多模态大模型转向理解物理世界，有了理解物理世界以后再向AGI接近？我认为有七个方面，最外面的紫色是比较优秀的人，因为人的水平都不一样，作为比较优秀的人能够理解物理世界的水平。

但GPT-4或最新的GPT-4 Turbo是什么样？是里面的圈。现在GPT-4 Turbo和人还是有很大的距离，只有从每个维度提升发展，才能真正理解物理世界，更加接近地通用人工智能。

理解物理世界不仅仅是对空间的理解或者空间智能，因为从概念上 “空间”相当于3D，不包括语言等核心AI。

说到这里，大家可能觉得比较抽象，这也是Meta最近在做的一些事情。Meta在开源大模型或者开源多模态大模型方面目前显得“落后”了，但Llama 3马上来了，是因为它把很多精力花在了世界模型中，同时在治理的7个方面提高模型的能力。

我最近成立一家公司叫智澄AI，致力于通用人工智能。“澄”的意思是逐步走向真正的智能。

以上是胡鲁辉老师演讲内容的完整整理。