La danse des démons dans le domaine de l'IA : La guerre des cent modèles à l'ère des grands modèles
Le mois dernier, le monde de l'IA a vu se dérouler une "guerre des animaux". D'une part, il y a le modèle Llama, très apprécié des développeurs, lancé par Meta, et d'autre part, un grand modèle nommé Falcon. Après son lancement, le Falcon-40B a surpassé Llama pour atteindre la première place du classement des LLM open source, les deux parties se renvoyant la balle en alternance sur le classement. Fait intéressant, les développeurs de Falcon ne sont pas une entreprise technologique, mais un institut de recherche des Émirats.
Aujourd'hui, le domaine de l'IA est entré dans une phase de compétition intense. De nombreux pays et entreprises développent leurs propres grands modèles de langage, avec plus d'un acteur rien que dans la région du Golfe. Certains se plaignent que ce qui aurait dû être un entrepreneuriat de haut niveau en technologie dure se transforme en une situation de "un modèle par pays avec une production de cent mille kilos".
L'origine de cette vague d'IA remonte à l'algorithme Transformer publié en 2017. Il a résolu le problème de la compréhension des longs textes par les machines, transformant les grands modèles d'un problème de recherche académique en un problème d'ingénierie. Tant qu'il y a suffisamment de puissance de calcul et de données, toute entreprise ayant des compétences techniques peut développer de grands modèles.
Cependant, le fait d'entrer sur le marché facilement ne signifie pas que réussir l'est aussi. La principale force concurrentielle des grands modèles open source réside dans une communauté de développeurs active, et non simplement dans l'amélioration des performances. En même temps, la plupart des grands modèles peinent encore à atteindre les capacités d'inférence de GPT-4.
Le plus grand défi est le modèle commercial. À l'exception de quelques rares cas, la plupart des entreprises d'IA n'ont pas encore trouvé de voie vers la rentabilité. Le coût élevé de la puissance de calcul est devenu un frein au développement de l'industrie. Même des géants de la technologie comme Microsoft et Adobe ont du mal à réaliser des bénéfices avec leurs produits d'IA.
Dans l'ensemble, l'ère des grands modèles est déjà arrivée, mais comment les monétiser reste une énigme non résolue. À l'avenir, la véritable valeur ne résidera peut-être pas dans le modèle lui-même, mais dans les applications développées sur la base du modèle. Tout comme le succès de l'iPhone 4 n'était pas seulement dû au processeur, mais également à son écosystème d'applications riche.
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PumpingCroissant
· 07-21 05:36
Chaque entreprise se bat à mort, mais au final, c'est l'argent qui brûle.
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¯\_(ツ)_/¯
· 07-19 23:52
Sans argent, personne ne joue.
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RektButSmiling
· 07-19 23:45
Y a-t-il des moyens de gagner de l'argent ? Le reste n'est que des discussions.
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PositionPhobia
· 07-19 23:45
Compter de l'argent jusqu'à avoir mal aux mains ! En plus, Open Source ?
L'ère des grands modèles : la concurrence de l'IA s'intensifie, la commercialisation reste à surmonter.
La danse des démons dans le domaine de l'IA : La guerre des cent modèles à l'ère des grands modèles
Le mois dernier, le monde de l'IA a vu se dérouler une "guerre des animaux". D'une part, il y a le modèle Llama, très apprécié des développeurs, lancé par Meta, et d'autre part, un grand modèle nommé Falcon. Après son lancement, le Falcon-40B a surpassé Llama pour atteindre la première place du classement des LLM open source, les deux parties se renvoyant la balle en alternance sur le classement. Fait intéressant, les développeurs de Falcon ne sont pas une entreprise technologique, mais un institut de recherche des Émirats.
Aujourd'hui, le domaine de l'IA est entré dans une phase de compétition intense. De nombreux pays et entreprises développent leurs propres grands modèles de langage, avec plus d'un acteur rien que dans la région du Golfe. Certains se plaignent que ce qui aurait dû être un entrepreneuriat de haut niveau en technologie dure se transforme en une situation de "un modèle par pays avec une production de cent mille kilos".
L'origine de cette vague d'IA remonte à l'algorithme Transformer publié en 2017. Il a résolu le problème de la compréhension des longs textes par les machines, transformant les grands modèles d'un problème de recherche académique en un problème d'ingénierie. Tant qu'il y a suffisamment de puissance de calcul et de données, toute entreprise ayant des compétences techniques peut développer de grands modèles.
Cependant, le fait d'entrer sur le marché facilement ne signifie pas que réussir l'est aussi. La principale force concurrentielle des grands modèles open source réside dans une communauté de développeurs active, et non simplement dans l'amélioration des performances. En même temps, la plupart des grands modèles peinent encore à atteindre les capacités d'inférence de GPT-4.
Le plus grand défi est le modèle commercial. À l'exception de quelques rares cas, la plupart des entreprises d'IA n'ont pas encore trouvé de voie vers la rentabilité. Le coût élevé de la puissance de calcul est devenu un frein au développement de l'industrie. Même des géants de la technologie comme Microsoft et Adobe ont du mal à réaliser des bénéfices avec leurs produits d'IA.
Dans l'ensemble, l'ère des grands modèles est déjà arrivée, mais comment les monétiser reste une énigme non résolue. À l'avenir, la véritable valeur ne résidera peut-être pas dans le modèle lui-même, mais dans les applications développées sur la base du modèle. Tout comme le succès de l'iPhone 4 n'était pas seulement dû au processeur, mais également à son écosystème d'applications riche.