Чарівництво в галузі ШІ: Битва ста моделей в еру великих моделей
Минулого місяця в світі ШІ відбулася "битва тварин". З одного боку, модель Llama, яка користується великою популярністю серед розробників і була випущена Meta, з іншого боку - велика модель під назвою Falcon. Після виходу Falcon-40B вона обійшла Llama на вершині рейтингу відкритих LLM, і обидві сторони по черзі піднімалися в рейтингах. Цікаво, що розробником Falcon є не технологічна компанія, а дослідницький інститут з Об'єднаних Арабських Еміратів.
Сьогодні сфера ШІ увійшла в етап боротьби за перевагу. Багато країн та компаній створюють свої великі мовні моделі, і в лише в регіоні Перської затоки є не один гравець. Дехто нарікає, що те, що мало бути високотехнологічним стартапом у сфері складних технологій, перетворилося на ситуацію "одна країна — одна модель, врожайність сто тисяч кілограмів".
Походження цього буму штучного інтелекту можна простежити до алгоритму Transformer, опублікованого в 2017 році. Він вирішує проблему розуміння машинами довгих текстів, перетворюючи великі моделі з академічних досліджень на інженерну задачу. Якщо є достатня обчислювальна потужність і дані, будь-яка компанія з технічними можливостями може розробити великі моделі.
Однак, легкість входу не означає, що успіх також простий. Основна конкурентна перевага відкритих моделей полягає в активній спільноті розробників, а не просто в підвищенні продуктивності. У той же час, більшість великих моделей все ще важко досягають рівня здібностей GPT-4.
Більшим викликом є бізнес-модель. За винятком кількох винятків, більшість компаній штучного інтелекту ще не знайшли шляхи до отримання прибутку. Високі витрати на обчислювальну потужність стали перешкодою для розвитку галузі. Навіть такі технологічні гіганти, як Microsoft і Adobe, важко досягають прибутковості на продуктах штучного інтелекту.
В цілому, ера великих моделей вже настала, але те, як їх монетизувати, залишається нерозгаданою загадкою. У майбутньому справжня цінність, можливо, не в самій моделі, а в додатках, розроблених на основі моделі. Як і успіх iPhone 4, який зумовлений не лише процесором, а й багатою екосистемою додатків.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
12 лайків
Нагородити
12
5
Поділіться
Прокоментувати
0/400
token_therapist
· 9год тому
На кого це впало?
Переглянути оригіналвідповісти на0
PumpingCroissant
· 07-21 05:36
Усі борються один з одним, а врешті-решт усі витрачають гроші.
Переглянути оригіналвідповісти на0
¯\_(ツ)_/¯
· 07-19 23:52
Якщо немає грошей, ніхто не буде грати.
Переглянути оригіналвідповісти на0
RektButSmiling
· 07-19 23:45
Що є прибутковим, решта - пусті балачки.
Переглянути оригіналвідповісти на0
PositionPhobia
· 07-19 23:45
Лічити гроші до болю в руках! Ще й відкритий вихідний код?
Ера великих моделей: конкуренція AI посилюється, комерціалізація все ще потребує прориву
Чарівництво в галузі ШІ: Битва ста моделей в еру великих моделей
Минулого місяця в світі ШІ відбулася "битва тварин". З одного боку, модель Llama, яка користується великою популярністю серед розробників і була випущена Meta, з іншого боку - велика модель під назвою Falcon. Після виходу Falcon-40B вона обійшла Llama на вершині рейтингу відкритих LLM, і обидві сторони по черзі піднімалися в рейтингах. Цікаво, що розробником Falcon є не технологічна компанія, а дослідницький інститут з Об'єднаних Арабських Еміратів.
Сьогодні сфера ШІ увійшла в етап боротьби за перевагу. Багато країн та компаній створюють свої великі мовні моделі, і в лише в регіоні Перської затоки є не один гравець. Дехто нарікає, що те, що мало бути високотехнологічним стартапом у сфері складних технологій, перетворилося на ситуацію "одна країна — одна модель, врожайність сто тисяч кілограмів".
Походження цього буму штучного інтелекту можна простежити до алгоритму Transformer, опублікованого в 2017 році. Він вирішує проблему розуміння машинами довгих текстів, перетворюючи великі моделі з академічних досліджень на інженерну задачу. Якщо є достатня обчислювальна потужність і дані, будь-яка компанія з технічними можливостями може розробити великі моделі.
Однак, легкість входу не означає, що успіх також простий. Основна конкурентна перевага відкритих моделей полягає в активній спільноті розробників, а не просто в підвищенні продуктивності. У той же час, більшість великих моделей все ще важко досягають рівня здібностей GPT-4.
Більшим викликом є бізнес-модель. За винятком кількох винятків, більшість компаній штучного інтелекту ще не знайшли шляхи до отримання прибутку. Високі витрати на обчислювальну потужність стали перешкодою для розвитку галузі. Навіть такі технологічні гіганти, як Microsoft і Adobe, важко досягають прибутковості на продуктах штучного інтелекту.
В цілому, ера великих моделей вже настала, але те, як їх монетизувати, залишається нерозгаданою загадкою. У майбутньому справжня цінність, можливо, не в самій моделі, а в додатках, розроблених на основі моделі. Як і успіх iPhone 4, який зумовлений не лише процесором, а й багатою екосистемою додатків.