Недавно выпущенная модель o3AI от OpenAI привлекла внимание отрасли своей высокой производительностью и высокими эксплуатационными расходами. Модель показала впечатляющие результаты в тесте ARC-AGI, но стоила более 1000 долларов за миссию, что намного больше, чем у ее предшественницы. Это подчеркивает противоречие между повышением производительности и контролем затрат моделей искусственного интеллекта, а также вызывает дискуссию об уменьшении отдачи от подхода «масштабирования». В этой статье будет представлен углубленный анализ производительности, стоимости и будущего развития модели o3AI.
Недавно выпущенная OpenAI модель o3AI считается ее самым мощным продуктом искусственного интеллекта, но ее эксплуатационные расходы ошеломляют: одна задача стоит более 1000 долларов.
По данным TechCrunch, новая модель использует технику, называемую «расчет времени тестирования», при решении сложных проблем, что означает, что она тратит больше времени на обдумывание и изучение множества возможностей, прежде чем прийти к ответу. Поэтому инженеры OpenAI надеются, что o3 сможет лучше реагировать на сложные запросы.
По словам Франсуа Шолле, основателя теста ARC-AGI, o3 набрал 87,5% в мощном «режиме высоких вычислений», что почти в три раза превышает показатель модели o1 предыдущего поколения (32%). Это показывает, что улучшение производительности o3 является значительным. Однако этот сложный процесс вычислений сопряжен с огромными накладными расходами. Для достижения этого высокого результата вычислительные затраты O3 превысили 1000 долларов США на задачу, при этом использовалось в 170 раз больше вычислительной мощности, чем у маломощной версии O3, и значительно выше, чем у его предшественника, который стоил менее 4 долларов США за задачу.
Эта ситуация заставила отрасль обратить внимание на противоречие между производительностью модели o3 и ее эксплуатационными расходами. С одной стороны, значительное улучшение оценки o3, по-видимому, доказывает, что модели искусственного интеллекта все еще могут добиться прогресса за счет «масштабирования», то есть добавления вычислительной мощности и обучающих данных. Но с другой стороны, растет критика по поводу уменьшающейся отдачи от расширения. Хотя улучшение o3 в основном связано с улучшением его метода «рассуждения», а не с простым расширением, его высокие эксплуатационные расходы, несомненно, вызывают беспокойство у людей.
Даже маловычислительная версия o3, набравшая 76% в тесте, стоит около 20 долларов за задачу, что делает ее относительно дешевым вариантом по сравнению со своим предшественником, в несколько раз дороже, чем сейчас. Более того, учитывая, что ChatGPT Plus взимает всего 25 долларов США в месяц, OpenAI сталкивается с огромным финансовым давлением при повышении уровня интеллекта, используемого пользователями.
В сообщении в блоге о результатах тестов Шолле отметил, что, хотя o3 приближается к уровню производительности человека, «стоимость все еще высока и еще не экономична». По его словам, трудозатраты на решение задач ARC-AGI составляют около 5 долларов за задачу, а потребление энергии — всего несколько центов. Однако он надеется, что «экономическая эффективность, вероятно, значительно повысится в ближайшие месяцы и годы». В настоящее время o3 не выпущена для широкой публики, а ее «мини-версия», как ожидается, будет запущена в январе следующего года. .
Основные моменты:
Один запрос модели o3AI стоит более 1000 долларов США, что свидетельствует о высокой стоимости ее выполнения.
В тесте ARC-AGI o3 набрал 87,5%, что почти в три раза выше, чем у модели o1 предыдущего поколения.
В настоящее время o3 не выпущена для широкой публики, а запуск «мини-версии» ожидается в январе следующего года.
В целом, модель o3AI демонстрирует большой потенциал развития технологии искусственного интеллекта, но также обнажает проблемы, связанные с высокими затратами. В будущем ключевой проблемой в области искусственного интеллекта станет вопрос о том, как сбалансировать повышение производительности и контроль затрат, и мы также с нетерпением ждем «мини-версии» модели o3AI. Сможет ли она снизить затраты при сохранении превосходной производительности. постоянное внимание.