Область искусственного интеллекта переживает глубокую трансформацию. Масштабное расширение моделей большого языка (LLM) больше не является основной целью. Вместо этого речь идет об улучшении «мыслительных способностей» модели. Это означает, что развитие ИИ вступило в новый этап, ориентированный на качество и рассуждение. Редактор Downcodes объяснит вам изменения в этой отраслевой тенденции и причины, стоящие за ней.
Индустрия искусственного интеллекта достигла важного поворотного момента: ведущие компании изменили направление своего развития, перейдя от разработки более масштабных языковых моделей к сосредоточению внимания на улучшении мыслительных способностей моделей. Этот сдвиг изменит модель развития всей индустрии искусственного интеллекта.
По данным агентства Reuters, крупные лаборатории искусственного интеллекта сталкиваются с трудностями. Разработка крупномасштабных языковых моделей не только требует десятков миллионов долларов инвестиций, но также часто сталкивается с техническими трудностями, такими как сбои в системе. Оценка производительности модели часто занимает несколько месяцев.
Это узкое место в развитии затронуло отраслевых гигантов. Есть сообщения, что новая модель Orion от OpenAI имеет ограниченные улучшения по сравнению с GPT-4, а Gemini2.0 от Google также столкнулся с аналогичными трудностями. Что касается Anthropic, то ее генеральный директор Дарио Амодей заявил, что компания перепланирует маршрут разработки Opus 3.5.
Илья Суцкевер, бывший соучредитель OpenAI, а ныне глава Safe Superintelligence (SSI), отметил: 2010-е годы были эпохой расширения, и теперь мы вступили в новую фазу исследований и открытий. Это заявление особенно привлекает внимание, поскольку Суцкевер был сторонником идеи, что чем больше, тем лучше.
Новое направление в отрасли указывает на вычисления во время тестирования, что дает моделям ИИ больше времени для обдумывания и решения проблем шаг за шагом. Этот подход фокусируется на развитии способностей системы ИИ к рассуждению, чтобы она могла генерировать множество решений и оценивать их, а не просто быстро отвечать.
Этот сдвиг может также повлиять на ситуацию на рынке оборудования. В то время как Nvidia доминирует в традиционном оборудовании для обучения искусственному интеллекту, новые вычислительные парадигмы открывают возможности для других производителей чипов, таких как Groq. Однако отрасль ожидает, что в будущем для достижения оптимальной экономической эффективности могут использоваться как традиционные, так и новые методы.
Многие инсайдеры отрасли полагают, что, хотя развитие традиционных языковых моделей будет продолжаться, фокус отрасли начал смещаться. Это означает, что развитие ИИ вступило на новый этап, когда больше внимания уделяется качеству и способностям мышления.
Индустрия ИИ переходит от погони за масштабами к погоне за интеллектом. Это не только корректировка технического пути, но и переосмысление будущего направления развития ИИ. Эта трансформация принесет с собой новые проблемы и возможности, которые заслуживают постоянного внимания. Редактор Downcodes продолжит знакомить вас с последними тенденциями отрасли.