一般的な人工知能の分野のリーダーであるマーカス・ハッターと、ホイアンのコンピューティングテクノロジーの創設者であるXuan Xiaohuaは、インタビューで、大規模な言語モデルの開発動向と潜在的な影響について深く議論しました。彼らは、大規模な言語モデルが将来の人間の仕事のタスクの50％を引き受けると予想されており、この予測により、将来の作業シナリオについて業界で広範な思考が引き起こされたと指摘しました。しかし、彼らはまた、この目標の実現は、コスト管理、推論能力の改善、データラベル付けの正確性など、多くの課題に直面していることも強調しました。
大規模なモデルのコスト制御について議論するとき、HutterとXuan Xiaohuaは、大規模な言語モデルが大幅に技術的な進歩を遂げたものの、彼らの高いトレーニングと運用コストは依然として広範囲にわたる使用を制限する主な要因であると指摘しました。コストを削減するために、アルゴリズムを最適化し、ハードウェアの効率を高め、より経済的なトレーニング方法を探索することにより、持続可能な開発を推奨しています。さらに、彼らはまた、推論能力を改善することが、実際のアプリケーションで大きなモデルが効率的に実行されることを保証するための鍵であると述べました。
データアノテーションの精度は、大規模なモデルの開発では無視できない課題でもあります。 HutterとXuan Xiaohuaは、高品質のデータアノテーションがモデルトレーニングの基礎であることを強調しましたが、実際の操作では、データアノテーションの精度と一貫性を確保することはしばしば困難です。この問題を解決するために、彼らは自動注釈ツールと手動監査の組み合わせを提案して、データアノテーションの品質と効率を改善します。
オープンソースモデルとクローズドソースモデルの開発動向に関して、HutterとXuan Xiaohuaは、オープンソースモデルとクローズドソースモデルには独自の利点があると考えています。オープンソースモデルは透明でスケーラブルであり、より多くの開発者と研究者を引き付けて、閉じたソースモデルは商業化と知的財産保護に焦点を当てています。彼らは、将来、オープンソースとクローズドソースモデルが異なる分野で並行して発展すると予測し、それぞれが独自の役割を果たしています。
さらに、HutterとXuan Xiaohuaは、垂直フィールドにおける大規模なモデルの応用の可能性も強調しました。彼らは、ヘルスケア、金融、教育などの特定の分野での大きなモデルの適用が革命的な変化をもたらすと考えています。特定の産業のニーズに合わせてカスタム開発されたことにより、大規模なモデルはより正確で効率的なソリューションを提供することができ、それによりこれらの業界でのデジタル変革を促進できます。
全体として、HutterとXuan Xiaohuaの議論は、大きなモデルの開発に関する深い洞察を提供します。多くの課題にもかかわらず、大規模な言語モデルの将来のアプリケーションの見通しはまだ広いです。テクノロジーの継続的な進歩とコストの漸進的な削減により、大きなモデルは、より多くの分野での大きな可能性を実現し、人間社会に広範囲に及ぶ影響を与えることが期待されています。