Соучредитель Anthropic Джек Кларк недавно в своем информационном бюллетене «Импорт ИИ» отметил, что развитие искусственного интеллекта не замедляется, а ускоряется. Он взял модель o3 OpenAI в качестве примера, чтобы проиллюстрировать, что прогресс ИИ больше не зависит исключительно от увеличения размера модели, а обращается к новой модели «думания во время бега», которая сочетает в себе обучение с подкреплением и более мощные вычислительные мощности. Это знаменует собой новый этап в развитии искусственного интеллекта, и интеграция традиционных методов и новых технологий станет будущей тенденцией развития.
Недавно еще одна важная новость, которая привлекла внимание в области искусственного интеллекта, пришла от Джека Кларка, соучредителя Anthropic. В своем информационном бюллетене «Импорт ИИ» он опровергает предыдущие утверждения о замедлении прогресса ИИ, утверждая, что его развитие на самом деле ускоряется. Кларк отметил, что модель o3, недавно представленная OpenAI, показывает, что ИИ все еще имеет много возможностей для роста, но методы его реализации меняются.
В отличие от традиционных методов, модель o3 не просто способствует прогрессу за счет увеличения размера модели, но использует обучение с подкреплением и более мощные вычислительные мощности. В процессе запуска модели о3 имеет возможность «думать во время работы», что открывает новые возможности для дальнейшего расширения. Кларк предсказывает, что эта тенденция сочетания традиционных методов с новыми технологиями усилится в 2025 году, когда все больше компаний будут сочетать большие базовые модели с новыми вычислительными методами для содействия прогрессу ИИ.
Однако Кларк также отметил, что за быстрым развитием стоит проблема, которую нельзя игнорировать – стоимость вычислений. Он рассказал, что расширенная версия o3 требует в 170 раз большей вычислительной мощности, чем базовая версия, при этом потребление ресурсов базовой версии превысило потребление ресурсов o1, а энергопотребление самой o1 также выше, чем у GPT-4o. Требования к ресурсам этих новых систем варьируются от задачи к задаче, что делает прогнозирование затрат все более сложным. Раньше издержки модели в основном были связаны с размером модели и длиной выходных данных, но гибкость o3 делает это гораздо менее предсказуемым.
Тем не менее, Кларк твердо уверен, что благодаря сочетанию традиционных методов масштабирования и новых методов развитие ИИ в 2025 году будет более значительным, чем раньше. Что касается будущих планов Anthropic, предсказание Кларка вызвало много шума. Anthropic еще не выпустила модель «вывода» или «времени тестирования», которая могла бы конкурировать с O-серией OpenAI или Gemini Flash Thinking от Google. Флагманская модель компании Opus3.5 была временно отложена из-за недостаточного улучшения производительности. Однако исследования и разработка этой модели не провалились полностью. Вместо этого она сыграла важную роль в обучении новой модели Sonnet3.5, которая стала моделью. самая популярная модель на рынке. Популярные языковые модели.
Выделять:
Развитие ИИ не замедляется, а ускоряется, особенно моделей, сочетающих традиционные и новые методы вычислений.
Возможность модели o3 «думать во время работы» открывает новые возможности расширения и придаёт импульс будущему развитию искусственного интеллекта.
Несмотря на быстрый прогресс, неопределенность вычислительных затрат остается проблемой для будущего развития.
В целом анализ Кларка показывает нам новое направление в развитии ИИ, то есть, добиваясь более высокой производительности, нам необходимо уделять внимание контролю вычислительных затрат. Будущее развитие ИИ будет уделять больше внимания балансу между эффективностью и стоимостью, который станет одним из ключевых факторов, способствующих прогрессу технологий ИИ. Хотя проблемы все еще существуют, темпы инноваций в области ИИ не остановятся.