Caos en el campo de la IA: La batalla de los cien modelos en la era de los grandes modelos
El mes pasado, en el mundo de la IA se llevó a cabo una "guerra de animales". Por un lado está el modelo Llama de Meta, muy popular entre los desarrolladores, y por el otro, un gran modelo llamado Falcon. Tras el lanzamiento de Falcon-40B, superó a Llama y alcanzó la cima de la clasificación de LLM de código abierto, con ambos lados alternando en la lista. Lo curioso es que los desarrolladores de Falcon no son una empresa de tecnología, sino un instituto de investigación en los Emiratos Árabes Unidos.
Hoy en día, el campo de la IA ha entrado en una etapa de competencia intensa. Muchos países y empresas están desarrollando sus propios modelos de lenguaje a gran escala, y en la región del Golfo hay más de un jugador. Algunos se quejan de que lo que debería ser un emprendimiento de modelos a gran escala de alta tecnología ha evolucionado hacia una situación de "un modelo por país, con una producción de cien mil kilos por acre".
El origen de esta ola de IA se remonta al algoritmo Transformer publicado en 2017. Este algoritmo resolvió el problema de que las máquinas entendieran textos largos, convirtiendo los grandes modelos de un problema de investigación académica a un problema de ingeniería. Siempre que haya suficiente potencia de cálculo y datos, cualquier empresa con capacidad técnica puede desarrollar grandes modelos.
Sin embargo, entrar en el mercado no significa que el éxito sea simple. La competencia central de los modelos de código abierto radica en una comunidad de desarrolladores activa, y no solo en la mejora del rendimiento. Al mismo tiempo, la mayoría de los grandes modelos todavía tienen dificultades para alcanzar la capacidad de inferencia de GPT-4.
El mayor desafío es el modelo de negocio. Con pocas excepciones, la mayoría de las empresas de IA aún no han encontrado un camino hacia la rentabilidad. Los altos costos de computación se han convertido en una resistencia al desarrollo de la industria. Incluso gigantes tecnológicos como Microsoft y Adobe tienen dificultades para lograr rentabilidad en sus productos de IA.
En general, la era de los grandes modelos ya ha llegado, pero cómo monetizarlos sigue siendo un enigma sin resolver. En el futuro, el verdadero valor puede no residir en el modelo en sí, sino en las aplicaciones desarrolladas a partir del modelo. Así como el éxito del iPhone 4 no se debe únicamente a su procesador, sino también a su rica ecosistema de aplicaciones.
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PumpingCroissant
· 07-21 05:36
Cada empresa lucha ferozmente, pero al final todas terminan quemando dinero.
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¯\_(ツ)_/¯
· 07-19 23:52
Si no se puede retirar dinero, nadie jugará.
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RektButSmiling
· 07-19 23:45
¿Qué hay para ganar? Lo demás es una pérdida de tiempo.
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PositionPhobia
· 07-19 23:45
¡Contando dinero hasta que mis manos se cansen! ¿Y todavía quieres Código abierto?
La era de los grandes modelos: la competencia de la IA se intensifica, la comercialización aún necesita avances.
Caos en el campo de la IA: La batalla de los cien modelos en la era de los grandes modelos
El mes pasado, en el mundo de la IA se llevó a cabo una "guerra de animales". Por un lado está el modelo Llama de Meta, muy popular entre los desarrolladores, y por el otro, un gran modelo llamado Falcon. Tras el lanzamiento de Falcon-40B, superó a Llama y alcanzó la cima de la clasificación de LLM de código abierto, con ambos lados alternando en la lista. Lo curioso es que los desarrolladores de Falcon no son una empresa de tecnología, sino un instituto de investigación en los Emiratos Árabes Unidos.
Hoy en día, el campo de la IA ha entrado en una etapa de competencia intensa. Muchos países y empresas están desarrollando sus propios modelos de lenguaje a gran escala, y en la región del Golfo hay más de un jugador. Algunos se quejan de que lo que debería ser un emprendimiento de modelos a gran escala de alta tecnología ha evolucionado hacia una situación de "un modelo por país, con una producción de cien mil kilos por acre".
El origen de esta ola de IA se remonta al algoritmo Transformer publicado en 2017. Este algoritmo resolvió el problema de que las máquinas entendieran textos largos, convirtiendo los grandes modelos de un problema de investigación académica a un problema de ingeniería. Siempre que haya suficiente potencia de cálculo y datos, cualquier empresa con capacidad técnica puede desarrollar grandes modelos.
Sin embargo, entrar en el mercado no significa que el éxito sea simple. La competencia central de los modelos de código abierto radica en una comunidad de desarrolladores activa, y no solo en la mejora del rendimiento. Al mismo tiempo, la mayoría de los grandes modelos todavía tienen dificultades para alcanzar la capacidad de inferencia de GPT-4.
El mayor desafío es el modelo de negocio. Con pocas excepciones, la mayoría de las empresas de IA aún no han encontrado un camino hacia la rentabilidad. Los altos costos de computación se han convertido en una resistencia al desarrollo de la industria. Incluso gigantes tecnológicos como Microsoft y Adobe tienen dificultades para lograr rentabilidad en sus productos de IA.
En general, la era de los grandes modelos ya ha llegado, pero cómo monetizarlos sigue siendo un enigma sin resolver. En el futuro, el verdadero valor puede no residir en el modelo en sí, sino en las aplicaciones desarrolladas a partir del modelo. Así como el éxito del iPhone 4 no se debe únicamente a su procesador, sino también a su rica ecosistema de aplicaciones.