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小模型實(shí)現(xiàn)大收益!人工智能公司正尋求獲利“新思路”

摘要:全球諸多科技公司已經(jīng)砸下數(shù)百億美元來(lái)構(gòu)建各種大型語(yǔ)言模型,為生成式人工智能產(chǎn)品提供動(dòng)力,而如今,這些公司開(kāi)始寄望于一種推動(dòng)收入增長(zhǎng)的新方式——小型語(yǔ)言模型。小型語(yǔ)言模型的參數(shù)相較于大型語(yǔ)言模型少很多,但仍然具有強(qiáng)大的功能。

  ICC訊 全球諸多科技公司已經(jīng)砸下數(shù)百億美元來(lái)構(gòu)建各種大型語(yǔ)言模型,為生成式人工智能產(chǎn)品提供動(dòng)力,而如今,這些公司開(kāi)始寄望于一種推動(dòng)收入增長(zhǎng)的新方式——小型語(yǔ)言模型。

  小型語(yǔ)言模型的參數(shù)相較于大型語(yǔ)言模型少很多,但仍然具有強(qiáng)大的功能。微軟、Meta和谷歌近期都發(fā)布了新的人工智能小參數(shù)模型。

  通常來(lái)說(shuō),參數(shù)的數(shù)量越多,人工智能軟件的性能就越好,它所能執(zhí)行的任務(wù)就越復(fù)雜和巧妙。上周,OpenAI公司新宣布的最新模型GPT-4o和谷歌的Gemini 1.5 Pro估計(jì)擁有超過(guò)1萬(wàn)億參數(shù),而Meta的開(kāi)源Llama模型約有4000億參數(shù)。

  不過(guò),運(yùn)行大型語(yǔ)言模型所需的計(jì)算能力龐大,也就意味著成本高昂。除了難以說(shuō)服一些企業(yè)客戶支付大筆運(yùn)營(yíng)費(fèi)用外,數(shù)據(jù)和版權(quán)問(wèn)題也成了人工智能產(chǎn)品使用的阻礙。

  替代方案

  一些科技公司目前正在將只有幾十億個(gè)參數(shù)的小型語(yǔ)言模型視為更便宜、更節(jié)能、可定制的替代方案進(jìn)行宣傳。這些模型可以用更少的電力來(lái)訓(xùn)練和運(yùn)行,并且還可以保護(hù)敏感數(shù)據(jù)。

  谷歌、Meta、微軟和法國(guó)初創(chuàng)公司Mistral已陸續(xù)發(fā)布了各自的小型語(yǔ)言模型,這些模型顯示出先進(jìn)的功能,并且可以更好地專注于特定的應(yīng)用功能。

  Meta全球事務(wù)總裁Nick Clegg直言,Llama 3最新的80億參數(shù)模型可與GPT-4媲美。他指出,“我認(rèn)為,在你能想到的幾乎所有衡量標(biāo)準(zhǔn)中,你都看到了卓越的表現(xiàn)?!?

  微軟則表示,其擁有70億個(gè)參數(shù)的Phi -3小型模型的性能優(yōu)于OpenAI模型的早期版本GPT-3.5。

  微軟Azure人工智能平臺(tái)的副總裁Eric Boyd表示,“通過(guò)以更低的成本獲得如此高的質(zhì)量,你實(shí)際上為客戶提供了更多的應(yīng)用程序,讓他們可以做一些令人望而卻步的事情?!?

  Boyd還指出,“更小的型號(hào)將帶來(lái)有趣的應(yīng)用,并且能夠延伸到手機(jī)和筆記本電腦”。

  小型模型另外的一大優(yōu)勢(shì)就是可以在設(shè)備上“本地”處理任務(wù),而不是將信息發(fā)送到云端,這一點(diǎn)可能會(huì)吸引那些注重信息隱私的客戶。

  目前,谷歌最新的Pixel手機(jī)和三星最新的S24智能手機(jī)中已嵌入了谷歌的“Gemini Nano”模型;蘋果公司也暗示它也在開(kāi)發(fā)AI模型,以運(yùn)行iPhone上。上個(gè)月,蘋果發(fā)布了OpenELM模型,這是一個(gè)小型模型,旨在執(zhí)行基于文本的任務(wù)。

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