低成本訓練人工智能推理模型的時代到來了？
近日，加州大學伯克利分校 Sky Computing Lab 的研究團隊 NovaSky 發佈了一個名為 Sky-T1-32B-Preview 的開源人工智能推理模型，這一模型在多項關鍵基準測試中表現出與 OpenAI 早期 o1 版本相當的水平，更令人矚目的是，其開發成本僅為 450 美元！
相較於不久前動輒數百萬美元的模型開發費用，Sky-T1-32B-Preview 可謂是一個巨大的進步。NovaSky 團隊在博客文章中表示：
<blockquote>
“Sky-T1-32B-Preview 的訓練成本不到 450 美元，這證明了以低成本、高效率複製高級推理能力是可行的。”
</blockquote>
那麼，為什麼 NovaSky 團隊能大幅降低訓練成本？
根據 NovaSky 團隊的報告，開發成本的大幅降低主要得益於合成訓練數據的應用——NovaSky 團隊利用阿里巴巴的 QwQ-32B-Preview 模型，生成了 Sky-T1-32B-Preview 的初始訓練數據，隨後 “整理” 數據混合，並利用 OpenAI 的 GPT-4o-mini 將數據重構為更易用的格式，最終形成了可用的訓練集。使用 8 個 Nvidia H100 GPU 機架訓練 320 億參數的 Sky-T1-32B-Preview 模型，大約需要 19 個小時。
報告還提到，Sky-T1-32B-Preview 在 MATH500（一套競賽級數學挑戰題）和 LiveCodeBench（一個編程評估集）的部分難題上，表現優於 o1 的早期預覽版；在 GPQA-Diamond（包含 PhD 級別的物理、生物和化學問題）測試中，Sky-T1-32B-Preview1 的表現略遜於 o1 預覽版。
不過需要注意的是，OpenAI 正式發佈的 o1 版本性能更強，且預計將在未來幾周內推出更先進的 o3 模型。

OpenAI

阿里巴巴

阿里巴巴-WR

阿里巴巴-W

開發成本的大幅降低主要得益於合成訓練數據的應用——NovaSky 團隊利用阿里巴巴的 QwQ-32B-Preview 模型生成了初始訓練數據，隨後 “整理” 數據混合，並利用 OpenAI 的 GPT-4o-mini 將數據重構為更易用的格式，最終形成了可用的訓練集。

- 加州大學伯克利分校發佈低成本人工智能推理模型 Sky-T1-32B-Preview。  
- 該模型開發成本僅為 450 美元，顯著低於數百萬美元的傳統模型。  
- Sky-T1-32B-Preview 在多項基準測試中表現與 OpenAI o1 版本相當。  

AI 大規模降本？又一個媲美 o1 的 “開源推理模型” 來了，借用阿里模型生成數據，訓練成本竟然不到 450 美元！