A "Batalha dos Cem Modelos" na Indústria de IA: Inovação Tecnológica e Dilemas da Indústria coexistem
No mês passado, a indústria de IA iniciou uma "guerra dos animais". Esta competição ocorreu principalmente entre os modelos Llama (Lama) e Falcon (Falcão) da Meta. O Llama tem sido muito popular entre os desenvolvedores devido à sua natureza open source. Por outro lado, o Falcon foi desenvolvido pelo Instituto de Pesquisa em Inovação Tecnológica dos Emirados Árabes Unidos e, em um momento, superou o Llama no ranking de LLMs open source.
Esta competição reflete a atual situação de "caos total" no campo da IA. Muitos países e empresas estão a esforçar-se para criar os seus próprios modelos de linguagem de grande escala, e os países do Golfo não são exceção. No entanto, esta situação que aparenta ser um florescer de inovações leva alguns profissionais da indústria a lamentar que "o empreendedorismo em modelos de tecnologia avançada ainda é uma batalha entre muitos modelos".
A raiz dessa situação remonta ao artigo "Attention Is All You Need" publicado pelo Google em 2017, que revelou o algoritmo Transformer. O surgimento do Transformer transformou grandes modelos de um problema de pesquisa teórica em um problema de engenharia, reduzindo drasticamente a barreira de entrada. Com capital e poder de computação suficientes, praticamente qualquer empresa pode treinar seu próprio grande modelo.
No entanto, a facilidade de entrada não significa que todos possam ser os melhores na era da IA. A verdadeira vantagem competitiva reside em uma comunidade de desenvolvedores ativa ou em uma capacidade de raciocínio excepcional. A série Llama da Meta tornou-se um marco dos LLMs de código aberto, em grande parte devido à sua estratégia de código aberto de longa data e à gestão da comunidade.
Em comparação, o GPT-4, com o melhor desempenho, continua a liderar de forma destacada em relação a outros modelos. Essa diferença decorre da poderosa equipe de pesquisa da OpenAI e da experiência acumulada ao longo do tempo. Pode-se dizer que a capacidade central de um grande modelo não reside apenas na escala de parâmetros, mas sim na construção de ecossistemas ou na pura força técnica.
Além dos desafios técnicos, a indústria de grandes modelos enfrenta um sério problema de desbalanceamento entre custos e receitas. O alto custo computacional tornou-se um obstáculo ao desenvolvimento do setor. Estima-se que os gigantes da tecnologia em todo o mundo gastarão anualmente 200 bilhões de dólares em infraestrutura de grandes modelos, mas a receita esperada será de apenas 75 bilhões de dólares.
Atualmente, os principais beneficiários do boom da IA são fabricantes de chips como a Nvidia. Para a maioria das empresas de software, no entanto, a forma de transformar a tecnologia de IA em um modelo de negócio sustentável continua a ser um desafio. Mesmo gigantes da tecnologia como a Microsoft e a Adobe estão lutando com a precificação e o controle de custos dos serviços de IA.
Apesar do surgimento do ChatGPT ter desencadeado esta revolução da IA, o valor prático trazido pela formação de grandes modelos ainda precisa ser verificado. Com o aumento da concorrência e a popularização de modelos de código aberto, o espaço comercial que depende apenas da oferta de serviços de grandes modelos pode continuar a encolher.
No futuro, o valor da indústria de IA provavelmente não residirá no modelo em si, mas sim em como combinar as capacidades de IA com cenários de aplicação reais, criando produtos e serviços que realmente atendam às necessidades dos usuários.
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TokenVelocity
· 17h atrás
Mil flores a florescer? É só uma confusão.
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SnapshotDayLaborer
· 17h atrás
Há demasiadas crianças que não conseguem brincar.
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SchrodingerProfit
· 17h atrás
Ahá, vem aí a competição novamente.
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BoredRiceBall
· 17h atrás
Ainda é melhor ver o mundo animal
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0xSleepDeprived
· 17h atrás
Mais uma vez a batalha dos cem modelos, não há como derrotá-los.
Guerra das Centenas de Modelos de IA: Inovação Tecnológica e Dilemas da Indústria coexistem
A "Batalha dos Cem Modelos" na Indústria de IA: Inovação Tecnológica e Dilemas da Indústria coexistem
No mês passado, a indústria de IA iniciou uma "guerra dos animais". Esta competição ocorreu principalmente entre os modelos Llama (Lama) e Falcon (Falcão) da Meta. O Llama tem sido muito popular entre os desenvolvedores devido à sua natureza open source. Por outro lado, o Falcon foi desenvolvido pelo Instituto de Pesquisa em Inovação Tecnológica dos Emirados Árabes Unidos e, em um momento, superou o Llama no ranking de LLMs open source.
Esta competição reflete a atual situação de "caos total" no campo da IA. Muitos países e empresas estão a esforçar-se para criar os seus próprios modelos de linguagem de grande escala, e os países do Golfo não são exceção. No entanto, esta situação que aparenta ser um florescer de inovações leva alguns profissionais da indústria a lamentar que "o empreendedorismo em modelos de tecnologia avançada ainda é uma batalha entre muitos modelos".
A raiz dessa situação remonta ao artigo "Attention Is All You Need" publicado pelo Google em 2017, que revelou o algoritmo Transformer. O surgimento do Transformer transformou grandes modelos de um problema de pesquisa teórica em um problema de engenharia, reduzindo drasticamente a barreira de entrada. Com capital e poder de computação suficientes, praticamente qualquer empresa pode treinar seu próprio grande modelo.
No entanto, a facilidade de entrada não significa que todos possam ser os melhores na era da IA. A verdadeira vantagem competitiva reside em uma comunidade de desenvolvedores ativa ou em uma capacidade de raciocínio excepcional. A série Llama da Meta tornou-se um marco dos LLMs de código aberto, em grande parte devido à sua estratégia de código aberto de longa data e à gestão da comunidade.
Em comparação, o GPT-4, com o melhor desempenho, continua a liderar de forma destacada em relação a outros modelos. Essa diferença decorre da poderosa equipe de pesquisa da OpenAI e da experiência acumulada ao longo do tempo. Pode-se dizer que a capacidade central de um grande modelo não reside apenas na escala de parâmetros, mas sim na construção de ecossistemas ou na pura força técnica.
Além dos desafios técnicos, a indústria de grandes modelos enfrenta um sério problema de desbalanceamento entre custos e receitas. O alto custo computacional tornou-se um obstáculo ao desenvolvimento do setor. Estima-se que os gigantes da tecnologia em todo o mundo gastarão anualmente 200 bilhões de dólares em infraestrutura de grandes modelos, mas a receita esperada será de apenas 75 bilhões de dólares.
Atualmente, os principais beneficiários do boom da IA são fabricantes de chips como a Nvidia. Para a maioria das empresas de software, no entanto, a forma de transformar a tecnologia de IA em um modelo de negócio sustentável continua a ser um desafio. Mesmo gigantes da tecnologia como a Microsoft e a Adobe estão lutando com a precificação e o controle de custos dos serviços de IA.
Apesar do surgimento do ChatGPT ter desencadeado esta revolução da IA, o valor prático trazido pela formação de grandes modelos ainda precisa ser verificado. Com o aumento da concorrência e a popularização de modelos de código aberto, o espaço comercial que depende apenas da oferta de serviços de grandes modelos pode continuar a encolher.
No futuro, o valor da indústria de IA provavelmente não residirá no modelo em si, mas sim em como combinar as capacidades de IA com cenários de aplicação reais, criando produtos e serviços que realmente atendam às necessidades dos usuários.