Marcus Hutter, ein Anführer auf dem Gebiet der allgemeinen künstlichen Intelligenz, und Xuan Xiaohua, Gründer der Computertechnologie von Huayuan, diskutierte in einem Interview in der Tiefe die Entwicklungstrends und potenziellen Auswirkungen großer Sprachmodelle. Sie wiesen darauf hin, dass das große Sprachmodell in Zukunft 50% der menschlichen Arbeitsaufgaben übernehmen soll, und diese Vorhersage hat in der Branche ein weit verbreitetes Denken über zukünftige Arbeitsszenarien ausgelöst. Sie betonten jedoch auch, dass die Verwirklichung dieses Ziels mit vielen Herausforderungen, einschließlich der Kostenkontrolle, der Verbesserung der Argumentationsfunktionen und der Genauigkeit der Datenkennzeichnung, steht.
Bei der Erörterung der Kostenkontrolle großer Modelle wiesen Hutter und Xuan Xiaohua darauf hin, dass Großsprachenmodelle zwar einen erheblichen technologischen Fortschritt erzielt haben, ihre hohen Trainings- und Betriebskosten immer noch die Hauptfaktoren sind, die ihre weit verbreitete Verwendung einschränken. Um die Kosten zu senken, empfehlen sie eine nachhaltige Entwicklung, indem sie Algorithmen optimieren, die Hardwareeffizienz steigern und wirtschaftlichere Schulungsmethoden untersuchen. Darüber hinaus erwähnten sie auch, dass die Verbesserung der Argumentationsfunktionen der Schlüssel ist, um sicherzustellen, dass das große Modell in praktischen Anwendungen effizient ausgeführt wird.
Die Genauigkeit der Datenannotation ist auch eine Herausforderung, die bei der Entwicklung großer Modelle nicht ignoriert werden kann. Hutter und Xuan Xiaohua betonten, dass hochwertige Datenanmerkungen die Grundlage für das Modelltraining sind, aber bei den tatsächlichen Operationen sind die Genauigkeit und Konsistenz der Datenanmerkungen häufig schwer zu gewährleisten. Um dieses Problem zu lösen, schlagen sie eine Kombination aus automatisierten Annotationstools und manuellen Audits vor, um die Qualität und Effizienz von Datenanmerkungen zu verbessern.
In Bezug auf die Entwicklungstrends von Open Source- und geschlossenen Quellmodellen glauben Hutter und Xuan Xiaohua, dass Open -Source -Modelle und geschlossene Quellmodelle ihre eigenen Vorteile haben. Das Open -Source -Modell ist transparent und skalierbar, wodurch mehr Entwickler und Forscher teilnehmen und die schnelle Iteration von Technologie fördern können. Sie gehen davon aus, dass sich in Zukunft Open Source- und geschlossene Quellmodelle in verschiedenen Bereichen parallel entwickeln werden und jeweils ihre einzigartigen Rollen spielen.
Darüber hinaus betonten Hutter und Xuan Xiaohua das Anwendungspotential großer Modelle in vertikalen Feldern. Sie glauben, dass die Anwendung großer Modelle in bestimmten Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzen und Bildung revolutionäre Veränderungen bewirken wird. Durch maßgeschneiderte Mobilfunkanforderungen bestimmter Branchen können große Modelle genauere und effizientere Lösungen liefern und dadurch die digitale Transformation in diesen Branchen fördern.
Insgesamt bieten die Diskussionen von Hutter und Xuan Xiaohua tiefgreifende Einblicke in die Entwicklung des großen Modells. Trotz vieler Herausforderungen sind die zukünftigen Anwendungsaussichten großer Sprachmodelle immer noch breit. Angesichts der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Technologie und der allmählichen Kostensenkung wird erwartet, dass große Modelle ihr großes Potenzial in mehr Bereichen ausschöpfen und weitreichende Auswirkungen auf die menschliche Gesellschaft haben.