Neel Somani —— AI 模型的训练与部署策略

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Neel Somani 指出，虽然人工智能看似依赖数据和算法驱动，但其真正的核心动力其实是“优化”。在他看来，AI 领域的每一次重大突破——从训练大型语言模型，到部署实时决策系统——本质上都是在大规模解决优化问题。优化不仅是数学工具，更是现代人工智能所使用的“语言”。

作为研究者、技术专家与创业者，Neel Somani 为这一主题带来了独特视角。他毕业于加州大学伯克利分校，拥有数学、计算机科学与商业三重学位；曾就职于 Airbnb 和 Citadel，并于 2022 年创立 Eclipse——基于 Solana 虚拟机的以太坊高速 Layer 2 网络，累计融资 6500 万美元。如今，除区块链领域外，他也是活跃的天使投资人和慈善家，并将重点投入到人工智能前沿项目中。

优化在 AI 中的根源

优化早已存在于各类工程与科学应用中。从减少飞机油耗到提升工厂产能，优化为高效决策提供了关键数学框架。

在人工智能领域，优化的重要性被进一步放大。训练模型的过程，就是调整成千上亿个参数以减少误差、提升性能。广为人知的“梯度下降”算法正是这种思维方式的体现：沿着减少误差的方向逐步调整参数，使模型不断逼近最佳状态。

因此，许多从业者认为训练 AI 并非传统意义上的“教学”或“编程”，而更像是“调参”：通过数学信号引导参数向更佳的方向移动。正如 Neel Somani 所说：“优化不是编写规则，而是在引导参数找到更好的解。”

优化：AI 学习的真正引擎

从本质上讲，AI 的学习就是优化过程。无论是哪种学习方式，系统都在优化某一目标函数。

• 监督学习

通过最小化预测值与真实标签之间的差异来学习。

• 无监督学习

通过优化数据结构，将数据聚类成内部差异更小、或符合概率分布的群组。

• 强化学习

通过优化长期奖励，在探索与利用之间取得最佳平衡。

正是这种“持续优化”的机制推动模型性能不断提升，也解释了为什么现代 AI 如此依赖计算资源——这些系统正在求解极其庞大、复杂的优化问题，需要 GPU、TPU 等专用硬件进行加速。

正如 Neel Somani 所说：“AI 的学习不是魔法——它就是优化。不论模型是在匹配标签、聚类数据，还是追求长期奖励，它永远在既定空间中寻找更优解。”

大语言模型：大规模优化的代表

大型语言模型（如 GPT-5 等）是优化在 AI 中规模化应用的典型案例。训练这样的系统，需要在庞大数据集上调整数千亿个参数，其目标虽看似简单——最小化模型预测的下一个 token 与真实 token 的差异——但实际上要在数万亿次预测中反复执行，涉及海量计算与高难度的资源调度。

模型在准确性、流畅性、推理能力上的提升，全部源自优化策略的进步，如更高效的梯度下降算法、更合理的学习率调度、或能防止过拟合的正则化方法等。

而在训练完成后，优化仍未停止。微调、人类反馈强化学习、提示工程等，都是进一步提升模型实用性、安全性与对齐度的优化方式。

不止训练：部署阶段的优化同样关键

模型训练完成后，优化依然发挥着决定性作用，特别是在真实部署中。

• 推理优化（Inference Optimization）

要实现实时响应，需要优化延迟与吞吐量。工程师常常需要将大型模型压缩、蒸馏成更小、更快的版本，同时保持足够性能。

• 资源优化（Resource Optimization）

AI 公司与云服务商需要优化能耗、内存、并行处理等。运行顶级模型不仅是算法问题，更是基础设施的优化挑战。

• 用户体验优化（User Experience Optimization）

系统会不断根据用户反馈进行学习，提供更准确、更个性化的结果。比如 Netflix、Amazon、Spotify 都依赖持续优化实现更精准的推荐体验。

正如 Neel Somani 所说：“训练阶段更容易获得关注，但部署阶段才真正体现优化的价值。每节省的一毫秒或一瓦能耗，都可能决定一个系统能否成功规模化。