大模型创业太累,又一大牛决定重回大厂。
Yi Tay,曾是 Reka AI 联合创始人,也曾是谷歌大模型 PaLM、UL2、Flan-2、Bard 的重要参与者。
本周是他回到谷歌的第一周,也是他离职创业一年半之后,选择回归老身份的开始。他将继续担任谷歌 DeepMind 高级研究员,向谷歌大神、也是他之前的老板 Quoc Le 汇报。
回顾过去这段创业经历,他表示学到了很多,比如基础设施方面的知识、如何从头开始训练大模型等等。但与此同时,他也经历了一些不那么好的时刻:
公司费劲筹集的一亿多美金,对于一个不到 15 个人的团队仍然紧张,还差点卖身自救。
个人层面,他的身心健康受到了很大影响。由于工作强度大和不健康的生活方式,他还长胖了 15 公斤。
为此他表示:
放弃舒适区并创业对我个人来说真的很可怕。
大牛重回谷歌大厂
去年三月末,他官宣离职谷歌参与创业 RekaAI,并担任该公司的首席科学家。
在此之前,他在谷歌大脑工作了 3.3 年,参与诸多大模型的研究,撰写累计约 45 篇论文,其中 16 篇一作,包括 UL2、U-PaLM、DSI、Synthesizer、Charformer 和 Long Range Arena 等,约 20 次产品发布,妥妥大牛一位。
从技术角度上讲,他坦言学到了很多关于在谷歌没法学到的知识。比如学会使用 Pytorch / GPU 和其他外部基础设施,以成本最优的方式从头构建非常好的模型。
为此他还在个人网站上分享了相关经验:训练模型的首要条件是获取计算能力,但这一过程就好像买彩票。
并非所有硬件都是一样的。不同算力提供商的集群质量差异非常大,以至于要想训练出好的模型需要付出多大的代价,这简直就是在抽签。简而言之,LLM 时代的硬件彩票。
这与在谷歌使用 TPU 相比,这些 GPU 的故障率让他大吃一惊。
此外他还吐槽外部代码库的质量远远落后谷歌的质量,这些代码库对大规模编码器-解码器训练的支持非常少。
但这种持续遇到问题持续解决的经验,并非痛苦反而很有趣,并且最终凭借着自身技术实力也挺了过来。
在创业初期,他们的旗舰模型 Reka Core 在 Lmsys 首次亮相,就跻身第 7 位,公司排名前五,实现了对 GPT-4 早期版本的超越。
目前他们主要有四个模型,适用于不同的应用场景。
而真正“打倒”他驱使他离职的,是更为现实的原因。
就公司层面来说,作为初创企业,其资金、算力和人力跟其他实验室相比都要少得多。就算他们分批筹集了一亿多美金,对于一个不到 15 人的团队仍然不够。
今年 5 月 Reka AI 还被曝出卖身自救,Snowflake 正就以超过 10 亿美元收购 Reka AI 的事宜谈判。
不过现在来看,收购事宜还没有谈成。在 Yi Tay 宣布新动向后,他们紧急发声,现在公司还在积极招人 ing。
而就他个人来说,这是段非常紧张的时期。尤其刚开始创业的时候妻子怀孕,他不得不同时兼顾两边,由此身心健康受到很大的损害。并且由于高强度的工作和不健康的生活方式,他长胖了 15 公斤。
不过他自己也曾透露过自己有睡眠障碍。
种种原因,他决定重回谷歌,回归到一个研究者的身份。
在初创企业世界探索了一年半之后,我决定回归我的研究根基。
在分享经历的开始,他写下了这样一句话。
回到谷歌之后,他将探索与大模型相关的研究方向,以高级研究员的身份,向大神 Quoc Le 汇报。
在博客的最后,他感谢了创业这段时间始终联系的谷歌老朋友。并且还特地感谢了在新加坡同他共进晚餐的 Jeff Dean,并且提醒他 Google 很棒。(Doge)
谷歌老同事:欢迎回来
一些谷歌老同事在底下纷纷表示:Welcome back!感觉像是过了十年。
值得一提的是,像这种大牛重返大厂并非个例。
今年 8 月谷歌以 25 亿美元打包带走了明星 AI 独角兽 Character.AI 的核心技术团队,远高于 Character.AI 10 亿美元的估值。
其中包括两位创始人 ——Transformer“贡献最大”作者 Noam Shazeer 和 Daniel De Freitas。其中 Noam Shazeer 出任 Gemini 联合技术主管。
这样看起来,对于这些大牛来说,大模型创业确实不易,重返大厂确实是个不错的选择,至少钱够算力够、安安心心做研究。
而随着新一轮的洗牌期到来,更多技术大牛朝着科技巨头聚拢,也已经初见端倪。
参考链接:
[1]https://x.com/YiTayML
[2]https://www.yitay.net/?author=636616684c5e64780328eece
[3]https://www.yitay.net/blog/training-great-llms-entirely-from-ground-zero-in-the-wilderness
[4]https://www.yitay.net/blog/leaving-google-brain
广告声明:文内含有的对外跳转链接(包括不限于超链接、二维码、口令等形式),用于传递更多信息,节省甄选时间,结果仅供参考,IT之家所有文章均包含本声明。
本文由LinkNemo爬虫[Echo]采集自[https://www.ithome.com/0/813/411.htm]