人工知能の分野は大きな変化を遂げており、大規模な言語モデルの規模競争は、モデル思考能力の改善に徐々に道を譲りました。主要なAI研究所は、開発戦略を調整し、モデルスケールを追求することから、推論と問題解決能力の向上に移行しました。これは、AI業界が新しい開発段階に入ることを示しています。この記事では、この変革、特定の症状、および業界の将来の発展への影響の背後にある理由を詳細に説明します。
人工知能産業は、主要なターニングポイントを導きました。大手企業は、大規模な言語モデルの追求から思考能力の向上に焦点を当てることまで、開発方向を変えました。この変換により、AI業界全体の開発パターンが再構築されます。
ロイターによると、主要なAIラボは困難に直面しています。大規模な言語モデルを開発するには、数千万ドルだけでなく、モデルのパフォーマンスを評価するなどの技術的な困難に遭遇することがよくあります。
この開発ボトルネックは、産業の巨人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いう報告があり、GoogleのGemini2.0も同様の困難に遭遇しています。 1歳の人類で、CEOのDario Amodeiは、Opus 3.5の開発ルートを再計画していると述べました。
「2010年は拡張の時代であり、今では探検と発見の新しい段階に入っています」と、Openaiの元共同設立者であり、現在はSafe Superinteligence（SSI）の責任者であると述べています、 より良い"。
新しい業界の方向性は、「テスト時間コンピューティング」、つまり、AIモデルに問題について徐々に考えて解決するための時間を増やすことを示しています。このアプローチは、AIシステムの推論能力の開発に焦点を当てており、単に迅速に答えるのではなく、複数のソリューションを生成して評価することができます。
この変更は、ハードウェア市場構造にも影響する可能性があります。 Nvidiaは従来のAIトレーニングハードウェアスペースを支配していますが、新しいコンピューティングパラダイムはGROQなどの他のチップメーカーに機会を提供します。ただし、業界は、最適な費用対効果を達成するために、従来のアプローチと新しいアプローチが将来採用される可能性があることを期待しています。
多くの業界関係者は、従来の言語モデルの開発は継続しますが、業界の焦点が変化し始めていると考えています。これは、品質と思考能力により重点を置くAI開発の新しい段階のエントリをマークします。
AI業界のモデル指向の思考能力への移行は、開発の新しい段階を示しています。この変換は、モデルの開発方向に影響を与えるだけでなく、ハードウェア市場とAI産業構造全体に大きな影響を与えます。