会员登录 - 用户注册 - 设为首页 - 加入收藏 - 网站地图 大模型创业太累大牛逃回大厂:融资1亿美金捉襟见肘 还胖了30斤!

大模型创业太累大牛逃回大厂:融资1亿美金捉襟见肘 还胖了30斤

时间:2024-12-27 00:52:55 来源:神龙马壮网 作者:综合 阅读:670次

大模型创业太累,大模又一大牛决定重回大厂。型创

Yi Tay,业太曾是牛逃Reka AI联合创始人,也曾是回大还胖谷歌大模型PaLM、UL2、厂融Flan-2、资亿捉襟Bard的美金重要参与者。

大模型创业太累大牛逃回大厂:融资1亿美金捉襟见肘 还胖了30斤

本周是见肘斤他回到谷歌的第一周,也是大模他离职创业一年半之后,选择回归老身份的型创开始。

他将继续担任谷歌DeepMind高级研究员,业太向谷歌大神、牛逃也是回大还胖他之前的老板Quoc Le汇报。

回顾过去这段创业经历,厂融他表示学到了很多,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。

(责任编辑:探索)

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