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标题：Scaling Law 撞墙？预训练终结？亚马逊云科技为何逆势而上，深耕基础大模型
引言：
当“Scaling Law撞墙论”甚嚣尘上，预训练模型发展似乎步入瓶颈之际，亚马逊云科技（AWS）却在2024年度 re:Invent 大会上发布了全新的 Nova 系列基础大模型，无疑给业界投下了一颗重磅炸弹。在众多科技巨头纷纷转向微调、再训练或推理优化时，AWS为何选择逆流而上，继续深耕基础大模型？这背后又蕴藏着怎样的战略考量和技术远见？
主体：
1. 逆势而为：AWS 的大模型战略
在人工智能领域，关于“Scaling Law 是否撞墙”的讨论持续升温。一方面，OpenAI CEO Sam Altman 坚信“没有墙”，认为模型规模的扩大仍有巨大潜力；另一方面，著名研究者 Ilya Sutskever 则多次表示“我们所知的预训练将会终结”，暗示现有数据驱动的预训练模式可能难以为继。
然而，亚马逊云科技似乎并未受到这些争论的影响。在 re:Invent 大会上，AWS总裁兼 CEO 安迪·贾西（Andy Jassy）亲自发布了 Nova 系列模型，包括 Micro、Lite、Pro 和 Premier四个版本，其中后三者为多模态模型。尽管此前AWS已推出 Titan 系列 AI 模型，但此次发布Nova系列，无疑表明了其在基础大模型领域的坚定决心。
亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建表示：“到今天为止，基础大模型还远远没有到非常成熟、已经不需要新的提供商入局的阶段，它其实还是在一个非常早期的阶段。” 这句话揭示了AWS的战略核心：在他们看来，基础大模型仍处于早期发展阶段，具有巨大的发展潜力，远未达到饱和状态。
2.数据瓶颈？AWS 的破局之道
“Scaling Law 撞墙论”的核心争议在于数据。有研究预测，如果大型语言模型（LLM）继续以目前的速度发展，到2028年左右，现有的数据储备将被耗尽。Ilya Sutskever甚至将数据比作AI的“化石燃料”，认为其终将枯竭。
然而，AWS并不认同这种观点。他们认为，公共互联网数据并非全部，人类世界还存在大量未被数字化或公开的数据，包括古老的纸质文献、机密或隐私数据、物联网和传感器数据以及封闭的行业数据等。这些数据蕴藏着巨大的价值，等待着被挖掘和利用。
此外，AWS还强调，人类每天都在产生大量新数据。虽然其中大部分是低质量或重复的，但随着新技术如量子计算、生物技术、虚拟和混合现实、物联网等的发展，将会涌现出大量新的高质量数据，为基础大模型的发展注入新的活力。
陈晓建指出：“数据的价值是毫无疑问的。在这个大模型时代，合适的模型和平台只是其中一个部分，远远不是做大模型的全部。你的整个数据资产，你的数据基座才是你真正实现业务差异化的能力。” 这表明，AWS不仅关注模型本身，更注重数据资产的积累和利用。
3. 技术创新：从编码到合成数据
除了数据来源的拓展，AWS还在技术层面积极探索新的可能性。他们认为，现有的token化方案可能并非完美，随着模型规模的扩大和编码技术的进步，基础大模型或许能从现有数据中发掘出新的信息，实现进一步的Scaling。
此外，AWS还积极探索利用AI合成高质量数据来训练下一代AI。他们开源了一个使用 Amazon Bedrock 生成合成数据集的项目，展示了其在数据合成领域的实践和探索。
4. 战略意义：AWS 的长远布局
AWS对基础大模型的投入，不仅是为了技术上的突破，更是出于长远的战略布局。在他们看来，基础大模型是未来人工智能发展的基石，是构建差异化竞争优势的关键。
通过自主研发基础大模型，AWS不仅可以更好地满足自身业务需求，还可以为AI领域的创业者提供更强大的基础设施和工具，从而构建一个更加繁荣的AI生态系统。
结论：
面对“Scaling Law 撞墙论”的挑战，亚马逊云科技选择逆流而上，持续投入基础大模型的研发，这并非一时冲动，而是基于对人工智能未来发展趋势的深刻洞察和长远战略布局。AWS的行动表明，基础大模型远未走到尽头，仍有巨大的发展潜力和应用前景。随着数据来源的拓展、技术创新的推进以及生态系统的构建，基础大模型有望在未来继续引领人工智能的变革浪潮。
参考文献：
- 机器之心报道: Scaling Law撞墙？预训练终结？亚马逊云科技为什么还在做基础大模型. https://www.jiqizhixin.com/articles/2024-12-18-7
- 论文《Will we run out of data? Limits of LLM scaling based on human-generated data》
- 亚马逊云科技开源项目：https://github.com/aws-samples/amazon-bedrock-synthetic-manufacturing-data
写作说明：
- 深度研究： 本文基于提供的文章，并结合对行业趋势的理解，进行了深入分析。
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