Конкурс больших моделей ИИ: инженерная проблема или научная задача?
В прошлом месяце в мире ИИ разразилась "война животных".
С одной стороны, это большая модель Llama( от Meta, которая благодаря своим открытым характеристикам получила широкую популярность среди разработчиков. С другой стороны, это большая модель под названием Falcon), разработанная Научно-исследовательским институтом технологических инноваций ОАЭ. Обе модели поочередно занимают первые места в рейтинге открытых LLM.
Интересно, что правительство ОАЭ заявило, что участие в конкурсе ИИ направлено на "подрыв основных игроков". В настоящее время все страны и компании с некоторыми финансовыми возможностями создают свои собственные большие языковые модели.
Ситуация с "битвой ста моделей" возникла из-за публикации статьи Google о алгоритме Transformer в 2017 году. Transformer решил многие проблемы обработки естественного языка, превратив большие модели из теоретических исследований в чисто инженерную задачу. При наличии достаточной вычислительной мощности и данных практически любая команда может обучить большую модель.
Однако разработка больших моделей не означает, что можно одержать победу в эпоху ИИ. Хотя Llama от Meta занимает более низкое место по сравнению с Falcon, благодаря активному сообществу разработчиков он все же является ориентирами для открытых LLM. А в плане производительности большинство LLM по-прежнему имеют явное отставание от GPT-4.
Основное конкурентное преимущество крупных моделей заключается в построении экосистемы или чисто в способности к выводам, а не только в размере параметров. Кроме того, высокая стоимость вычислительных ресурсов также становится преградой для развития отрасли. По оценкам, инвестиции глобальных технологических компаний в инфраструктуру крупных моделей значительно превышают их доходы.
В настоящее время, за исключением некоторых случаев, большинство AI-компаний еще не нашли модели получения прибыли. Даже такие гиганты программного обеспечения, как Microsoft и Adobe, сталкиваются с трудностями в ценообразовании на AI-продукты.
С увеличением однородной конкуренции и ростом числа открытых моделей, поставщики больших моделей могут столкнуться с большими трудностями. В будущем ценность ИИ, возможно, будет больше проявляться в конкретных приложениях, а не в самих моделях.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
19 Лайков
Награда
19
6
Поделиться
комментарий
0/400
StablecoinEnjoyer
· 07-22 01:32
Ма Зун все еще понимает, Llama yyds
Посмотреть ОригиналОтветить0
ForeverBuyingDips
· 07-21 02:33
покупайте падения都抄到AI圈了 呜呜
Посмотреть ОригиналОтветить0
MidnightTrader
· 07-21 02:32
Играй с большими моделями, кто тратит деньги, тот и выигрывает.
Посмотреть ОригиналОтветить0
bridge_anxiety
· 07-21 02:24
Речь идет о том, чтобы просто заняться деньгами.
Посмотреть ОригиналОтветить0
FlashLoanLarry
· 07-21 02:19
лол, еще одна гонка сжигания капитала... метрики эффективности здесь будут ключевыми, не буду лгать
Посмотреть ОригиналОтветить0
VirtualRichDream
· 07-21 02:07
Заработать деньги на трейдинге действительно легко.
Конкуренция больших моделей ИИ: инженерные вызовы или коммерческие проблемы
Конкурс больших моделей ИИ: инженерная проблема или научная задача?
В прошлом месяце в мире ИИ разразилась "война животных".
С одной стороны, это большая модель Llama( от Meta, которая благодаря своим открытым характеристикам получила широкую популярность среди разработчиков. С другой стороны, это большая модель под названием Falcon), разработанная Научно-исследовательским институтом технологических инноваций ОАЭ. Обе модели поочередно занимают первые места в рейтинге открытых LLM.
Интересно, что правительство ОАЭ заявило, что участие в конкурсе ИИ направлено на "подрыв основных игроков". В настоящее время все страны и компании с некоторыми финансовыми возможностями создают свои собственные большие языковые модели.
Ситуация с "битвой ста моделей" возникла из-за публикации статьи Google о алгоритме Transformer в 2017 году. Transformer решил многие проблемы обработки естественного языка, превратив большие модели из теоретических исследований в чисто инженерную задачу. При наличии достаточной вычислительной мощности и данных практически любая команда может обучить большую модель.
Однако разработка больших моделей не означает, что можно одержать победу в эпоху ИИ. Хотя Llama от Meta занимает более низкое место по сравнению с Falcon, благодаря активному сообществу разработчиков он все же является ориентирами для открытых LLM. А в плане производительности большинство LLM по-прежнему имеют явное отставание от GPT-4.
Основное конкурентное преимущество крупных моделей заключается в построении экосистемы или чисто в способности к выводам, а не только в размере параметров. Кроме того, высокая стоимость вычислительных ресурсов также становится преградой для развития отрасли. По оценкам, инвестиции глобальных технологических компаний в инфраструктуру крупных моделей значительно превышают их доходы.
В настоящее время, за исключением некоторых случаев, большинство AI-компаний еще не нашли модели получения прибыли. Даже такие гиганты программного обеспечения, как Microsoft и Adobe, сталкиваются с трудностями в ценообразовании на AI-продукты.
С увеличением однородной конкуренции и ростом числа открытых моделей, поставщики больших моделей могут столкнуться с большими трудностями. В будущем ценность ИИ, возможно, будет больше проявляться в конкретных приложениях, а не в самих моделях.