บริษัทต่างๆ ในแผ่นดินใหญ่ลดต้นทุนด้วยการสร้างแบบจำลองที่ฝึกอบรมด้วยข้อมูลปริมาณน้อยลง ซึ่งต้องการพลังการประมวลผลน้อยลงแต่มีฮาร์ดแวร์ที่ได้รับการปรับให้เหมาะสม Lee Kai-Fu ผู้ก่อตั้ง 01.ai และอดีตหัวหน้าของ Google ประเทศจีน กล่าว

จากการจัดอันดับที่ประกาศโดย UC Berkeley SkyLab และ LMSYS เมื่อเร็ว ๆ นี้ โมเดล Yi-Lingtning ของสตาร์ทอัพ 01.ai อยู่ในอันดับที่สาม ร่วมกับ Grok-2 ของ x.AI ตามหลัง OpenAI และ Google การจัดอันดับนี้พิจารณาจากคะแนนของผู้ใช้สำหรับคำตอบของคำถาม

2d82e5b153faa85bf01e3f82affa4e298ec4f24e.avif.jpg
การลดต้นทุนของ AI เป็นวิธีหนึ่งที่จีนจะแข่งขันกับสหรัฐอเมริกา ภาพ: FT

01.ai และ DeepSeek เป็นบริษัท AI ในแผ่นดินใหญ่ที่ใช้กลยุทธ์ในการเน้นชุดข้อมูลขนาดเล็กเพื่อฝึกโมเดล ขณะเดียวกันก็จ้างพนักงานที่มีทักษะสูงและราคาถูก

FT ระบุว่าต้นทุนการอนุมานของ Yi-Lightning อยู่ที่ 14 เซนต์ต่อหนึ่งล้านโทเค็น เทียบกับ 26 เซนต์ของ GPT o1-mini ของ OpenAI ในขณะเดียวกัน GPT 4o มีราคาสูงถึง 4.40 ดอลลาร์ต่อหนึ่งล้านโทเค็น จำนวนโทเค็นที่ใช้สร้างการตอบสนองขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของการค้นหาแต่ละครั้ง

ผู้ก่อตั้ง Yi-Lightning เปิดเผยว่าบริษัทใช้เงิน 3 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ สำหรับ "การฝึกอบรมเบื้องต้น" ก่อนที่จะปรับแต่งให้เหมาะสมกับการใช้งานที่แตกต่างกัน ลีกล่าวว่าเป้าหมายของพวกเขาคือ "ไม่ใช่การสร้างโมเดลที่ดีที่สุด" แต่เป็นการสร้างโมเดลที่แข่งขันได้ซึ่ง "ราคาถูกกว่า 5-10 เท่า"

วิธีการที่ 01.ai, DeepSeek, MiniMax และ Stepfun นำมาใช้ เรียกว่า "การสร้างแบบจำลองผู้เชี่ยวชาญ" ซึ่งก็คือการรวมเครือข่ายประสาทหลายเครือข่ายที่ได้รับการฝึกอบรมด้วยชุดข้อมูลเฉพาะโดเมนเข้าด้วยกัน

นักวิจัยมองว่าแนวทางนี้เป็นกุญแจสำคัญในการบรรลุระดับสติปัญญาเทียบเท่ากับแบบจำลองบิ๊กดาต้า แต่มีพลังการประมวลผลน้อยกว่า อย่างไรก็ตาม ปัญหาของแนวทางนี้คือวิศวกรต้องประสานงานกระบวนการฝึกอบรมกับ "ผู้เชี่ยวชาญหลายคน" แทนที่จะใช้แบบจำลองทั่วไปเพียงแบบเดียว

เนื่องจากความยากลำบากในการเข้าถึงชิป AI ระดับไฮเอนด์ บริษัทต่างๆ ของจีนจึงหันมาพัฒนาชุดข้อมูลคุณภาพสูงเพื่อใช้ในการฝึกอบรมโมเดลผู้เชี่ยวชาญ จึงสามารถแข่งขันกับคู่แข่งในตะวันตกได้

ลีกล่าวว่า 01.ai มีวิธีการรวบรวมข้อมูลที่ไม่ใช่แบบดั้งเดิม เช่น การสแกนหนังสือหรือรวบรวมบทความบนแอปส่งข้อความ WeChat ซึ่งไม่สามารถเข้าถึงได้บนเว็บแบบเปิด

ผู้ก่อตั้งเชื่อว่าจีนมีสถานะที่ดีกว่าสหรัฐฯ เนื่องจากมีกลุ่มผู้มีความสามารถทางเทคนิคราคาถูกจำนวนมาก

(ตามรายงานของ FT และ Bloomberg)

Meta เปิดตัวโมเดล AI 'การเรียนรู้แบบประเมินตนเอง' ยักษ์ใหญ่โซเชียลมีเดียอย่าง Meta เพิ่งประกาศเปิดตัวโมเดล AI ใหม่พร้อมฟีเจอร์การเรียนรู้แบบประเมินตนเอง (STE) ซึ่งสามารถจำกัดการแทรกแซงของมนุษย์ในกระบวนการพัฒนา AI ได้