Companiile de inteligență artificială caută profituri mari din „modele lingvistice mici”

Apple, Microsoft, Meta și Google au lansat recent noi modele de inteligență artificială cu mai puțini „parametri”, dar totuși cu capabilități puternice, o mișcare a grupurilor tehnologice de a încuraja companiile cu constrângeri financiare să utilizeze în continuare inteligența artificială.

Ilustrație: FT

În general, cu cât numărul de parametri este mai mare, cu atât performanța software-ului de inteligență artificială este mai bună și cu atât sarcinile sale sunt mai complexe și nuanțate. Se estimează că cel mai recent model GPT-4o de la OpenAI și Gemini 1.5 Pro de la Google, ambele anunțate săptămâna aceasta, au peste 1 trilion de parametri. Între timp, Meta antrenează o versiune cu 400 de miliarde de parametri a modelului său open-source Llama.

Îngrijorările legate de date și răspunderea pentru drepturi de autor au determinat, de asemenea, companii mari de tehnologie precum Meta și Google să lanseze modele lingvistice mici, cu doar câteva miliarde de parametri, care sunt mai ieftine, eficiente din punct de vedere energetic, personalizabile, necesită mai puțină energie pentru antrenare și rulare și pot, de asemenea, preveni capturarea datelor sensibile.

„Obținând această calitate înaltă la un cost mai mic, aveți de fapt acces la mai multe aplicații pentru clienți”, a declarat Eric Boyd, vicepreședinte corporativ al platformei Azure AI de la Microsoft, care vinde modele de inteligență artificială companiilor.

Google, Meta, Microsoft și startup-ul francez Mistral au lansat, de asemenea, modele lingvistice mici, dar demonstrează în continuare progrese și se pot concentra mai bine pe sarcini specifice.

Nick Clegg, președintele diviziei de afaceri globale a Meta, a declarat că noul model de 8 miliarde de parametri al Llama 3 este comparabil cu GPT-4. Microsoft a declarat că modelul său mic Phi-3, cu 7 miliarde de parametri, îl depășește pe GPT-3.5, versiunea anterioară a modelului OpenAI.

Microcipurile pot, de asemenea, procesa sarcini local pe dispozitiv, în loc să trimită informații în cloud, ceea ce ar putea atrage clienții preocupați de confidențialitatea datelor care doresc să se asigure că informațiile rămân în rețea.

Charlotte Marshall, parteneră la firma de avocatură Addleshaw Goddard, a declarat că „una dintre provocările cu care cred că s-au confruntat mulți dintre clienții noștri” atunci când adoptă produse de inteligență artificială generativă este respectarea cerințelor legale privind procesarea și transmiterea datelor. Ea a spus că modelele mai mici oferă „o oportunitate pentru companii de a depăși” preocupările legale și de cost.

Modelele mai mici permit, de asemenea, rularea funcțiilor de inteligență artificială pe dispozitive precum telefoanele mobile. Modelul „Gemini Nano” de la Google este încorporat în cele mai recente telefoane Pixel și în cel mai recent smartphone S24 de la Samsung.

Apple a dezvăluit, de asemenea, că dezvoltă modele de inteligență artificială pentru a rula pe iPhone-ul său, cel mai bine vândut. Luna trecută, gigantul din Silicon Valley a lansat OpenELM, un model mic conceput pentru a efectua sarcini bazate pe text.

Boyd de la Microsoft a declarat că modelele mai mici vor duce la „aplicații interesante, inclusiv telefoane și laptopuri”.

Directorul OpenAI, Sam Altman, a declarat în noiembrie că oferă clienților și modele de inteligență artificială de diferite dimensiuni care „servesc scopuri distincte”. „Există unele lucruri pe care modelele mai mici le vor face foarte bine. Sunt entuziasmat de asta”, a spus el.

Cu toate acestea, Altman a adăugat că OpenAI se va concentra în continuare pe construirea de modele de inteligență artificială mai mari, cu scalabilitate, inclusiv capacitatea de a raționa, planifica și executa sarcini și, în cele din urmă, de a atinge inteligență la nivel uman.

Hoang Hai (conform FT)

Sursă: https://www.congluan.vn/cac-cong-ty-ai-dang-tim-kiem-loi-nhuan-lon-tu-cac-mo-hinh-ngon-ngu-nho-post296219.html