Cuộc chiến "trăm mô hình" trong ngành AI: Đổi mới công nghệ và khó khăn trong ngành đồng hành
Tháng trước, ngành công nghiệp AI đã dấy lên một cuộc "chiến tranh động vật". Cuộc cạnh tranh này chủ yếu diễn ra giữa các mô hình lớn Llama của Meta và Falcon. Llama luôn được các nhà phát triển yêu thích nhờ tính năng mã nguồn mở của nó. Trong khi đó, Falcon được phát triển bởi Viện Nghiên cứu Đổi mới Công nghệ của Các Tiểu vương quốc Ả Rập Thống nhất, một thời đã vượt mặt Llama trên bảng xếp hạng LLM mã nguồn mở.
Cuộc cạnh tranh này phản ánh tình trạng "múa rối" trong lĩnh vực AI hiện nay. Nhiều quốc gia và doanh nghiệp đang nỗ lực xây dựng mô hình ngôn ngữ lớn của riêng mình, các quốc gia Vùng Vịnh cũng không phải là ngoại lệ. Tuy nhiên, tình trạng dường như trăm hoa đua nở này lại khiến một số người trong ngành cảm thán rằng "khởi nghiệp mô hình lớn công nghệ cứng, vẫn là cuộc chiến trăm mô hình".
Nguồn gốc của tình trạng này có thể được truy nguyên về bài báo "Attention Is All You Need" do Google công bố vào năm 2017, bài báo này đã công khai thuật toán Transformer. Sự xuất hiện của Transformer đã biến mô hình lớn từ nghiên cứu lý thuyết thành vấn đề kỹ thuật, giảm đáng kể rào cản gia nhập. Chỉ cần có đủ vốn và sức mạnh tính toán, hầu như bất kỳ công ty nào cũng có thể đào tạo mô hình lớn của riêng mình.
Tuy nhiên, việc tham gia dễ dàng không có nghĩa là ai cũng có thể trở thành người xuất sắc trong thời đại AI. Thực sự, sức cạnh tranh cốt lõi nằm ở cộng đồng nhà phát triển năng động hoặc khả năng suy luận xuất sắc. Lý do mà dòng sản phẩm Llama của Meta có thể trở thành tiêu chuẩn cho LLM mã nguồn mở phần lớn là nhờ vào chiến lược mã nguồn mở lâu dài và hoạt động cộng đồng của họ.
So với các mô hình khác, GPT-4 có hiệu suất mạnh nhất vẫn đang dẫn đầu xa. Khoảng cách này xuất phát từ đội ngũ nghiên cứu mạnh mẽ của OpenAI và kinh nghiệm tích lũy lâu dài. Có thể nói, khả năng cốt lõi của các mô hình lớn không chỉ nằm ở quy mô tham số, mà còn ở việc xây dựng hệ sinh thái hoặc sức mạnh công nghệ thuần túy.
Ngoài những thách thức về công nghệ, ngành công nghiệp mô hình lớn còn phải đối mặt với vấn đề mất cân bằng nghiêm trọng giữa chi phí và doanh thu. Chi phí tính toán cao đã trở thành một trở ngại cho sự phát triển của ngành. Theo ước tính, các công ty công nghệ toàn cầu sẽ đầu tư 200 tỷ USD mỗi năm vào cơ sở hạ tầng mô hình lớn, nhưng doanh thu dự kiến chỉ đạt 75 tỷ USD.
Hiện tại, những người thực sự thu lợi từ cơn sốt AI chủ yếu là các nhà sản xuất chip như Nvidia. Còn đối với hầu hết các công ty phần mềm, việc chuyển đổi công nghệ AI thành một mô hình kinh doanh bền vững vẫn là một thách thức. Ngay cả những gã khổng lồ công nghệ như Microsoft và Adobe cũng đang gặp khó khăn trong việc định giá và kiểm soát chi phí cho các dịch vụ AI.
Mặc dù sự ra đời của ChatGPT đã gây ra cuộc cách mạng AI, nhưng giá trị thực tiễn của việc đào tạo các mô hình lớn vẫn còn cần được xác minh. Khi cạnh tranh gia tăng và các mô hình mã nguồn mở trở nên phổ biến, không gian thương mại chỉ dựa vào việc cung cấp dịch vụ mô hình lớn có thể sẽ ngày càng thu hẹp.
Trong tương lai, giá trị của ngành AI có thể không nằm ở chính mô hình mà nằm ở cách kết hợp khả năng AI với các tình huống ứng dụng thực tế, tạo ra những sản phẩm và dịch vụ thực sự có thể giải quyết nhu cầu của người dùng.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
16 thích
Phần thưởng
16
5
Chia sẻ
Bình luận
0/400
TokenVelocity
· 08-03 03:29
Muôn hoa đua nở? Chỉ là một đống lông gà mà thôi.
Xem bản gốcTrả lời0
SnapshotDayLaborer
· 08-03 03:28
Có quá nhiều đứa trẻ không thể chơi được.
Xem bản gốcTrả lời0
SchrodingerProfit
· 08-03 03:26
À ha lại đến rồi.
Xem bản gốcTrả lời0
BoredRiceBall
· 08-03 03:22
Còn không bằng xem thế giới động vật
Xem bản gốcTrả lời0
0xSleepDeprived
· 08-03 03:19
Lại gặp đại chiến bách mô, thật sự không thể đánh chết.
Cuộc chiến AI百模: Đổi mới công nghệ và những khó khăn trong ngành công nghiệp đồng thời tồn tại
Cuộc chiến "trăm mô hình" trong ngành AI: Đổi mới công nghệ và khó khăn trong ngành đồng hành
Tháng trước, ngành công nghiệp AI đã dấy lên một cuộc "chiến tranh động vật". Cuộc cạnh tranh này chủ yếu diễn ra giữa các mô hình lớn Llama của Meta và Falcon. Llama luôn được các nhà phát triển yêu thích nhờ tính năng mã nguồn mở của nó. Trong khi đó, Falcon được phát triển bởi Viện Nghiên cứu Đổi mới Công nghệ của Các Tiểu vương quốc Ả Rập Thống nhất, một thời đã vượt mặt Llama trên bảng xếp hạng LLM mã nguồn mở.
Cuộc cạnh tranh này phản ánh tình trạng "múa rối" trong lĩnh vực AI hiện nay. Nhiều quốc gia và doanh nghiệp đang nỗ lực xây dựng mô hình ngôn ngữ lớn của riêng mình, các quốc gia Vùng Vịnh cũng không phải là ngoại lệ. Tuy nhiên, tình trạng dường như trăm hoa đua nở này lại khiến một số người trong ngành cảm thán rằng "khởi nghiệp mô hình lớn công nghệ cứng, vẫn là cuộc chiến trăm mô hình".
Nguồn gốc của tình trạng này có thể được truy nguyên về bài báo "Attention Is All You Need" do Google công bố vào năm 2017, bài báo này đã công khai thuật toán Transformer. Sự xuất hiện của Transformer đã biến mô hình lớn từ nghiên cứu lý thuyết thành vấn đề kỹ thuật, giảm đáng kể rào cản gia nhập. Chỉ cần có đủ vốn và sức mạnh tính toán, hầu như bất kỳ công ty nào cũng có thể đào tạo mô hình lớn của riêng mình.
Tuy nhiên, việc tham gia dễ dàng không có nghĩa là ai cũng có thể trở thành người xuất sắc trong thời đại AI. Thực sự, sức cạnh tranh cốt lõi nằm ở cộng đồng nhà phát triển năng động hoặc khả năng suy luận xuất sắc. Lý do mà dòng sản phẩm Llama của Meta có thể trở thành tiêu chuẩn cho LLM mã nguồn mở phần lớn là nhờ vào chiến lược mã nguồn mở lâu dài và hoạt động cộng đồng của họ.
So với các mô hình khác, GPT-4 có hiệu suất mạnh nhất vẫn đang dẫn đầu xa. Khoảng cách này xuất phát từ đội ngũ nghiên cứu mạnh mẽ của OpenAI và kinh nghiệm tích lũy lâu dài. Có thể nói, khả năng cốt lõi của các mô hình lớn không chỉ nằm ở quy mô tham số, mà còn ở việc xây dựng hệ sinh thái hoặc sức mạnh công nghệ thuần túy.
Ngoài những thách thức về công nghệ, ngành công nghiệp mô hình lớn còn phải đối mặt với vấn đề mất cân bằng nghiêm trọng giữa chi phí và doanh thu. Chi phí tính toán cao đã trở thành một trở ngại cho sự phát triển của ngành. Theo ước tính, các công ty công nghệ toàn cầu sẽ đầu tư 200 tỷ USD mỗi năm vào cơ sở hạ tầng mô hình lớn, nhưng doanh thu dự kiến chỉ đạt 75 tỷ USD.
Hiện tại, những người thực sự thu lợi từ cơn sốt AI chủ yếu là các nhà sản xuất chip như Nvidia. Còn đối với hầu hết các công ty phần mềm, việc chuyển đổi công nghệ AI thành một mô hình kinh doanh bền vững vẫn là một thách thức. Ngay cả những gã khổng lồ công nghệ như Microsoft và Adobe cũng đang gặp khó khăn trong việc định giá và kiểm soát chi phí cho các dịch vụ AI.
Mặc dù sự ra đời của ChatGPT đã gây ra cuộc cách mạng AI, nhưng giá trị thực tiễn của việc đào tạo các mô hình lớn vẫn còn cần được xác minh. Khi cạnh tranh gia tăng và các mô hình mã nguồn mở trở nên phổ biến, không gian thương mại chỉ dựa vào việc cung cấp dịch vụ mô hình lớn có thể sẽ ngày càng thu hẹp.
Trong tương lai, giá trị của ngành AI có thể không nằm ở chính mô hình mà nằm ở cách kết hợp khả năng AI với các tình huống ứng dụng thực tế, tạo ra những sản phẩm và dịch vụ thực sự có thể giải quyết nhu cầu của người dùng.