人工知能の分野は大きな変革を迎えています。大規模言語モデル (LLM) の規模の拡大はもはや主な目標ではなく、モデルの「思考能力」を向上させることになっており、これは AI 開発が品質と推論に焦点を当てた新しい段階に入ったことを示しています。 Downcodesの編集者が、この業界トレンドの変化とその背景にある理由を解説します。
人工知能業界は大きな転換点に達しています。大手企業は開発の方向性を変え、大規模な言語モデルの追求からモデルの思考能力の向上に重点を置くようになりました。この変化は、AI 業界全体の開発パターンを再構築するでしょう。
ロイター通信によると、大手AI研究所は困難に直面している。大規模な言語モデルの開発には数千万ドルの投資が必要なだけでなく、システムクラッシュなどの技術的な問題に遭遇することも多く、モデルのパフォーマンスを評価するのに数か月かかることもよくあります。
この開発のボトルネックは業界大手に影響を与えています。 OpenAI の新しい Orion モデルは GPT-4 と比較して改善が限られているとの報告があり、Google の Gemini2.0 も同様の問題に直面しました。 Anthropic に関しては、同社 CEO の Dario Amodei 氏が、Opus 3.5 の開発ルートを再計画していると述べた。
OpenAI の元共同創設者で、現在は Safe Superintelligence (SSI) の責任者である Ilya Sutskever 氏は、次のように指摘しました。2010 年代は拡大の時代でしたが、現在、私たちは探索と発見の新たな段階に入っています。サツケヴァー氏は大きいほど良いという考えを提唱してきたため、この声明は特に目を引く。
業界の新しい方向性はテストタイム コンピューティングを指しています。これにより、AI モデルはより多くの時間をかけて問題を段階的に考えて解決できるようになります。このアプローチは、単に迅速に回答するのではなく、複数のソリューションを生成して評価できるように、AI システムの推論機能を開発することに重点を置いています。
この変化はハードウェア市場の状況にも影響を与える可能性があります。 Nvidia が従来の AI トレーニング ハードウェアを独占している一方で、新しいコンピューティング パラダイムは Groq のような他のチップメーカーにチャンスをもたらしています。ただし、業界は、最適な費用対効果を達成するために、将来的には従来の方法と新しい方法の両方が使用される可能性があると予想しています。
多くの業界関係者は、従来の言語モデルの開発は継続されるものの、業界の焦点は変わり始めていると考えています。これは、AI開発が品質と思考能力をより重視する新たな段階に入ったことを示しています。
AI業界は規模の追求からインテリジェンスの追求へ移行しており、これは技術的な方向性の調整だけでなく、AIの将来の発展方向の再考でもあります。 この変革は新たな課題と機会をもたらすものであり、今後も注目に値します。 Downcodes の編集者は今後も最新の業界トレンドをお届けします。