在当今的人工智能时代，规模化训练被视为一种主要的优化策略。AI领域的巨头们，例如OpenAI，坚信规模化能够提升模型的性能并让它们达到前所未有的复杂度。然而，最近OpenAI对其自然语言处理模型GPT-4的开发路径提出了新的认识。GPT-4并不是一个单一的大规模模型，相反，它由8个具有2200亿参数的相同模型组成，这些模型使用不同的训练数据进行训练。这种看似反传统的组合模型方法其实揭示了一种新的可能的机器学习发展趋势，这个趋势或许将从简单的规模扩大转变为模型组合和规模扩大的循环进程。
这种组合模型方法背后的思想是，当模型规模继续增长，每增加一个参数带来的额外收益将会减少。当边际收益开始下降时，通过组合多个模型，可以达到更好的效果，而无需依赖于更大的规模。这就是为什么GPT-4不再是一个单一的大规模模型，而是由多个相同的模型组成的混合体，每个模型都使用不同的训练数据进行训练。这样，即使每个单一模型的规模没有增长，通过模型组合也可以实现整体性能的提升。
GPT-4的这种构建方式，虽然与其前身GPT-3的大规模单一模型有着明显的不同，但却为我们揭示了一种新的发展趋势：在机器学习的发展中，模型规模扩大和模型组合并不是二选一的问题，而是两者相辅相成的关系，可能在不同的阶段起到主导作用。当模型规模扩大的边际收益减小时，模型组合可能会成为优化性能的主要手段。而随着技术的进步，我们可能在更大的规模上实现模型的组合，进而再度推动规模的扩大。
在这个过程中，我们可以清晰地看到，机器学习的发展并不是线性的，而是一个循环的过程：规模扩大到一定程度后，转向模型组合，然后在更大的规模上实现模型的组合，然后再次扩大规模，以
此类推。这种从规模扩大到模型组合的循环进程，不仅为我们提供了理解机器学习发展的新视角，也为未来的研究提供了新的思考方向。
通过构建不同的模型来组合实现更好的性能，可以探索更多不同的模型架构和训练方式，为机器学习的研究和应用带来更大的灵活性。此外，在对大规模数据和复杂任务的处理方面，模型组合也可能成为更有效和可行的解决方案。因此，未来的机器学习研究和应用可以通过探索和优化不同模型的组合方式，来实现更深入、更广泛的应用。