Marcus Hutter, un leader dans le domaine de l'intelligence artificielle générale, et Xuan Xiaohua, fondateur de la technologie informatique de Huayuan, dans une interview, ont discuté en profondeur des tendances de développement et des impacts potentiels des modèles de grande langue. Ils ont souligné que le modèle de grande langue devrait entreprendre 50% des tâches de travail humain à l'avenir, et cette prédiction a déclenché une réflexion généralisée dans l'industrie aux scénarios de travail futurs. Cependant, ils ont également souligné que la réalisation de cet objectif est confrontée à de nombreux défis, notamment le contrôle des coûts, l'amélioration des capacités de raisonnement et la précision de l'étiquetage des données.
Lorsque vous discutez du contrôle des coûts des grands modèles, Hutter et Xuan Xiaohua ont souligné que, bien que les modèles de gros langues aient fait des progrès technologiques importants, leurs coûts de formation et d'exploitation élevés sont toujours les principaux facteurs qui restreignent leur utilisation généralisée. Pour réduire les coûts, ils recommandent un développement durable en optimisant des algorithmes, en augmentant l'efficacité matérielle et en explorant des méthodes de formation plus économiques. En outre, ils ont également mentionné que l'amélioration des capacités de raisonnement est la clé pour garantir que le grand modèle fonctionne efficacement dans les applications pratiques.
La précision de l'annotation des données est également un défi qui ne peut pas être ignoré dans le développement de grands modèles. Hutter et Xuan Xiaohua ont souligné que l'annotation de données de haute qualité est la base de la formation des modèles, mais dans les opérations réelles, la précision et la cohérence de l'annotation des données sont souvent difficiles à assurer. Pour résoudre ce problème, ils suggèrent une combinaison d'outils d'annotation automatisés et d'audits manuels pour améliorer la qualité et l'efficacité de l'annotation des données.
En termes de tendances de développement des modèles open source et à source fermée, Hutter et Xuan Xiaohua croient que les modèles open source et les modèles à source fermée présentent leurs propres avantages. Le modèle open source est transparent et évolutif, ce qui peut attirer plus de développeurs et de chercheurs pour participer et promouvoir l'itération rapide de la technologie; Ils prédisent qu'à l'avenir, les modèles open source et à source fermée se développeront en parallèle dans différents domaines, chacun jouant leurs rôles uniques.
De plus, Hutter et Xuan Xiaohua ont également souligné le potentiel d'application de grands modèles dans les champs verticaux. Ils croient que l'application de grands modèles dans des domaines spécifiques tels que les soins de santé, la finance et l'éducation entraînera des changements révolutionnaires. En développé sur mesure aux besoins des industries spécifiques, les grands modèles peuvent fournir des solutions plus précises et efficaces, favorisant ainsi la transformation numérique dans ces industries.
Dans l'ensemble, les discussions de Hutter et Xuan Xiaohua fournissent des informations profondes sur le développement du grand modèle. Malgré de nombreux défis, les futures perspectives d'application des modèles de grande langue sont encore larges. Avec l'avancement continu de la technologie et la réduction progressive des coûts, les grands modèles devraient réaliser leur énorme potentiel dans plus de domaines et avoir des impacts de grande envergure sur la société humaine.