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

tayun

小牛马 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

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GOOGLE大模型PaLM、UL2、Flan-2、Bard的重要参与者。

本周是他回到GOOGLE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GOOGLEDeepMind高级研究员，向GOOGLE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常识、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：

企业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GOOGLE大厂

去年三月末，他官宣离职GOOGLE参与创业RekaAI，并担任该企业的首席科学家。

在此之前，他在GOOGLE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GOOGLE没法学到的常识。

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GOOGLE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GOOGLE的质量，这些代码库对大规模编码器-解码器训练的支撑非常少。

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，企业排名前五，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。

就企业层面来说，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 亿美金收购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，现在企业还在积极招人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GOOGLE，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GOOGLE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GOOGLE老朋友。

并且还特地感谢了在新加坡同他共进晚餐的Jeff Dean，并且提醒他谷歌 很棒。（Doge）

GOOGLE老同事：欢迎回来

一些GOOGLE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GOOGLE以25亿美金打包带走了明星AI独角兽Character.AI的核心技术团队，远高于Character.AI 10亿美金的估值。

其中包括两位创始人——Transformer“贡献最大”编辑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


来源：网易