"Pertarungan Seratus Model" di Industri AI: Inovasi Teknologi dan Dilema Industri Bersamaan
Bulan lalu, industri AI digemparkan oleh "perang hewan". Kompetisi ini terutama berlangsung antara model besar Meta, Llama (lama) dan Falcon (elang). Llama telah menjadi favorit di kalangan pengembang karena sifatnya yang open source. Sementara itu, Falcon dikembangkan oleh Institut Riset Inovasi Teknologi Uni Emirat Arab, dan sempat mengungguli Llama di papan peringkat LLM open source.
Persaingan ini mencerminkan situasi "kekacauan" di bidang AI saat ini. Banyak negara dan perusahaan sedang berusaha menciptakan model bahasa besar mereka sendiri, termasuk negara-negara Teluk. Namun, situasi yang tampaknya penuh dengan keberagaman ini membuat beberapa orang dalam industri merasa bahwa "kewirausahaan model besar teknologi keras, tetap merupakan perang model yang beragam."
Akar dari situasi ini dapat ditelusuri kembali ke makalah "Attention Is All You Need" yang diterbitkan oleh Google pada tahun 2017, yang mengungkapkan algoritma Transformer. Kehadiran Transformer mengubah model besar dari penelitian teoretis menjadi masalah rekayasa, sangat menurunkan ambang masuk. Selama ada cukup dana dan daya komputasi, hampir semua perusahaan dapat melatih model besar mereka sendiri.
Namun, kemudahan untuk memasuki pasar tidak berarti bahwa setiap orang dapat menjadi yang terbaik di era AI. Kekuatan inti yang sebenarnya terletak pada komunitas pengembang yang aktif atau kemampuan penalaran yang luar biasa. Seri Llama dari Meta dapat menjadi acuan dalam LLM sumber terbuka, sebagian besar berkat strategi sumber terbuka dan pengelolaan komunitasnya yang telah berlangsung lama.
Dibandingkan, kinerja terbaik GPT-4 masih jauh unggul dibandingkan model lainnya. Kesenjangan ini berasal dari tim riset OpenAI yang kuat dan pengalaman yang terakumulasi selama bertahun-tahun. Dapat dikatakan bahwa kemampuan inti model besar tidak hanya terletak pada skala parameter, tetapi juga pada pembangunan ekosistem atau kekuatan teknis murni.
Selain tantangan teknis, industri model besar juga menghadapi masalah serius ketidakseimbangan biaya dan pendapatan. Biaya komputasi yang tinggi telah menjadi hambatan bagi perkembangan industri. Diperkirakan, perusahaan teknologi global akan menghabiskan hingga 200 miliar dolar AS per tahun untuk infrastruktur model besar, tetapi pendapatan yang diharapkan hanya mencapai 75 miliar dolar AS.
Saat ini, yang benar-benar mendapatkan keuntungan dari ledakan AI sebagian besar adalah produsen chip seperti Nvidia. Sementara itu, bagi sebagian besar perusahaan perangkat lunak, mengubah teknologi AI menjadi model bisnis yang berkelanjutan masih merupakan tantangan. Bahkan raksasa teknologi seperti Microsoft dan Adobe juga kesulitan dalam penetapan harga dan pengendalian biaya untuk layanan AI.
Meskipun kemunculan ChatGPT telah memicu revolusi AI, nilai praktis yang dihasilkan dari pelatihan model besar masih perlu dibuktikan. Dengan meningkatnya persaingan dan popularitas model sumber terbuka, ruang bisnis yang hanya bergantung pada penyediaan layanan model besar mungkin akan semakin menyusut.
Di masa depan, nilai industri AI kemungkinan besar tidak terletak pada model itu sendiri, tetapi pada bagaimana menggabungkan kemampuan AI dengan skenario aplikasi nyata untuk menciptakan produk dan layanan yang benar-benar dapat memenuhi kebutuhan pengguna.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
16 Suka
Hadiah
16
5
Bagikan
Komentar
0/400
TokenVelocity
· 08-03 03:29
Bunga-bunga bermekaran? Hanya tumpukan bulu ayam saja.
Lihat AsliBalas0
SnapshotDayLaborer
· 08-03 03:28
Terlalu banyak anak yang tidak bisa bermain.
Lihat AsliBalas0
SchrodingerProfit
· 08-03 03:26
Ah ha, sudah datang lagi.
Lihat AsliBalas0
BoredRiceBall
· 08-03 03:22
lebih baik menonton dunia hewan
Lihat AsliBalas0
0xSleepDeprived
· 08-03 03:19
Kembali bertemu dengan pertarungan seratus model, tidak bisa mati dalam pertempuran.
Pertarungan AI Baimo: Inovasi Teknologi dan Dilema Industri Berjalan Bersamaan
"Pertarungan Seratus Model" di Industri AI: Inovasi Teknologi dan Dilema Industri Bersamaan
Bulan lalu, industri AI digemparkan oleh "perang hewan". Kompetisi ini terutama berlangsung antara model besar Meta, Llama (lama) dan Falcon (elang). Llama telah menjadi favorit di kalangan pengembang karena sifatnya yang open source. Sementara itu, Falcon dikembangkan oleh Institut Riset Inovasi Teknologi Uni Emirat Arab, dan sempat mengungguli Llama di papan peringkat LLM open source.
Persaingan ini mencerminkan situasi "kekacauan" di bidang AI saat ini. Banyak negara dan perusahaan sedang berusaha menciptakan model bahasa besar mereka sendiri, termasuk negara-negara Teluk. Namun, situasi yang tampaknya penuh dengan keberagaman ini membuat beberapa orang dalam industri merasa bahwa "kewirausahaan model besar teknologi keras, tetap merupakan perang model yang beragam."
Akar dari situasi ini dapat ditelusuri kembali ke makalah "Attention Is All You Need" yang diterbitkan oleh Google pada tahun 2017, yang mengungkapkan algoritma Transformer. Kehadiran Transformer mengubah model besar dari penelitian teoretis menjadi masalah rekayasa, sangat menurunkan ambang masuk. Selama ada cukup dana dan daya komputasi, hampir semua perusahaan dapat melatih model besar mereka sendiri.
Namun, kemudahan untuk memasuki pasar tidak berarti bahwa setiap orang dapat menjadi yang terbaik di era AI. Kekuatan inti yang sebenarnya terletak pada komunitas pengembang yang aktif atau kemampuan penalaran yang luar biasa. Seri Llama dari Meta dapat menjadi acuan dalam LLM sumber terbuka, sebagian besar berkat strategi sumber terbuka dan pengelolaan komunitasnya yang telah berlangsung lama.
Dibandingkan, kinerja terbaik GPT-4 masih jauh unggul dibandingkan model lainnya. Kesenjangan ini berasal dari tim riset OpenAI yang kuat dan pengalaman yang terakumulasi selama bertahun-tahun. Dapat dikatakan bahwa kemampuan inti model besar tidak hanya terletak pada skala parameter, tetapi juga pada pembangunan ekosistem atau kekuatan teknis murni.
Selain tantangan teknis, industri model besar juga menghadapi masalah serius ketidakseimbangan biaya dan pendapatan. Biaya komputasi yang tinggi telah menjadi hambatan bagi perkembangan industri. Diperkirakan, perusahaan teknologi global akan menghabiskan hingga 200 miliar dolar AS per tahun untuk infrastruktur model besar, tetapi pendapatan yang diharapkan hanya mencapai 75 miliar dolar AS.
Saat ini, yang benar-benar mendapatkan keuntungan dari ledakan AI sebagian besar adalah produsen chip seperti Nvidia. Sementara itu, bagi sebagian besar perusahaan perangkat lunak, mengubah teknologi AI menjadi model bisnis yang berkelanjutan masih merupakan tantangan. Bahkan raksasa teknologi seperti Microsoft dan Adobe juga kesulitan dalam penetapan harga dan pengendalian biaya untuk layanan AI.
Meskipun kemunculan ChatGPT telah memicu revolusi AI, nilai praktis yang dihasilkan dari pelatihan model besar masih perlu dibuktikan. Dengan meningkatnya persaingan dan popularitas model sumber terbuka, ruang bisnis yang hanya bergantung pada penyediaan layanan model besar mungkin akan semakin menyusut.
Di masa depan, nilai industri AI kemungkinan besar tidak terletak pada model itu sendiri, tetapi pada bagaimana menggabungkan kemampuan AI dengan skenario aplikasi nyata untuk menciptakan produk dan layanan yang benar-benar dapat memenuhi kebutuhan pengguna.