大模型創業太累大牛逃回大廠：融資1億美金捉襟見肘，沒日沒夜加班胖了30斤

小牛馬 發自 凹非寺

量子位 | 公眾號 QbitAI

大模型創業太累，又一大牛決定重回大廠。

Yi Tay，曾是Reka AI聯合創始人，也曾是Google大模型PaLM、UL2、Flan-2、Bard的重要參與者。

本週是他回到Google的第一週，也是他離職創業一年半之後，選擇回歸老身份的開始。

他將繼續擔任GoogleDeepMind高級研究員，向Google大神、也是他之前的老闆Quoc Le彙報。

回顧過去這段創業經歷，他表示學到了很多，比如基礎設施方面的知識、如何從頭開始訓練大模型等等。

但與此同時，他也經歷了一些不那麼好的時刻：

公司費勁籌集的一億多美金，對於一個不到15個人的團隊仍然緊張，還差點賣身自救。

個人層面，他的身心健康受到了很大影響。由於工作強度大和不健康的生活方式，他還長胖了15公斤。

為此他表示：

放棄舒適區並創業對我個人來說真的很可怕。

大牛重回Google大廠

去年三月末，他官宣離職Google參與創業RekaAI，並擔任該公司的首席科學家。

在此之前，他在Google大腦工作了3.3年，參與諸多大模型的研究，撰寫累計約45篇論文，其中16篇一作，包括UL2、U-PaLM、DSI、Synthesizer、Charformer和Long Range Arena等，約20次產品發佈，妥妥大牛一位。

從技術角度上講，他坦言學到了很多關於在Google沒法學到的知識。

比如學會使用Pytorch/GPU 和其他外部基礎設施，以成本最優的方式從頭構建非常好的模型。

為此他還在個人網站上分享了相關經驗：訓練模型的首要條件是獲取計算能力，但這一過程就好像買彩票。

並非所有硬件都是一樣的。不同算力提供商的集群質量差異非常大，以至於要想訓練出好的模型需要付出多大的代價，這簡直就是在抽籤。簡而言之，LLM 時代的硬件彩票。

這與在Google使用TPU相比，這些GPU的故障率讓他大吃一驚。

此外他還「抽水」外部代碼庫的質量遠遠落後Google的質量，這些代碼庫對大規模編碼器-解碼器訓練的支持非常少。

但這種持續遇到問題持續解決的經驗， 並非痛苦反而很有趣，並且最終憑藉著自身技術實力也挺了過來。

在創業初期，他們的旗艦模型Reka Core在Lmsys首次亮相，就躋身第7位，公司排名前五，實現了對GPT-4早期版本的超越。

目前他們主要有四個模型，適用於不同的應用場景。

而真正「打倒」他驅使他離職的，是更為現實的原因。

就公司層面來說，作為初創企業，其資金、算力和人力跟其他實驗室相比都要少得多。

就算他們分批籌集了一億多美金，對於一個不到15人的團隊仍然不夠。

今年5月Reka AI還被曝出賣身自救，Snowflake正就以超過 10 億美元收購Reka AI的事宜談判。

不過現在來看，收購事宜還沒有談成。在Yi Tay宣佈新動向後，他們緊急發聲，現在公司還在積極招人ing。

而就他個人來說，這是段非常緊張的時期。尤其剛開始創業的時候妻子懷孕，他不得不同時兼顧兩邊，由此身心健康受到很大的損害。

並且由於高強度的工作和不健康的生活方式，他長胖了15公斤。

不過他自己也曾透露過自己有睡眠障礙。

種種原因，他決定重回Google，回歸到一個研究者的身份。

在初創企業世界探索了一年半之後，我決定回歸我的研究根基。

在分享經歷的開始，他寫下了這樣一句話。

回到Google之後，他將探索與大模型相關的研究方向，以高級研究員的身份，向大神Quoc Le彙報。

在博客的最後，他感謝了創業這段時間始終聯繫的Google老朋友。

並且還特地感謝了在新加坡同他共進晚餐的Jeff Dean，並且提醒他Google 很棒。（Doge）

Google老同事：歡迎回來

一些Google老同事在底下紛紛表示：Welcome back！感覺像是過了十年。

值得一提的是，像這種大牛重返大廠並非個例。

今年8月Google以25億美元打包帶走了明星AI獨角獸Character.AI的核心技術團隊，遠高於Character.AI 10億美元的估值。

其中包括兩位創始人——Transformer「貢獻最大」作者Noam Shazeer和Daniel De Freitas。其中Noam Shazeer出任Gemini聯合技術主管。

這樣看起來，對於這些大牛來說，大模型創業確實不易，重返大廠確實是個不錯的選擇，至少錢夠算力夠、安安心心做研究。

而隨著新一輪的洗牌期到來，更多技術大牛朝著科技巨頭聚攏，也已經初見端倪。

參考鏈接：

[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