Маркус Хаттер, лидер в области общего искусственного интеллекта, и Сюань Сяохуа, основатель компьютерных технологий Huayuan, в интервью подробно обсудили тенденции развития и потенциальные последствия моделей крупных языков. Они отметили, что в будущем большая языковая модель, как ожидается, будет выполнять 50% рабочих задач человека, и этот прогноз вызвал широкое распространение в отрасли в отрасли о будущих сценариях работы. Тем не менее, они также подчеркнули, что реализация этой цели сталкивается со многими проблемами, включая контроль затрат, улучшение возможностей рассуждений и точность маркировки данных.
Обсуждая контроль затрат на крупные модели, Хаттер и Сюань Сяохуа отметили, что, хотя крупные языковые модели достигли значительного технологического прогресса, их высокие учебные и эксплуатационные затраты по -прежнему являются основными факторами, которые ограничивают их широкое использование. Чтобы снизить затраты, они рекомендуют устойчивое развитие, оптимизируя алгоритмы, повышая эффективность оборудования и изучение более экономичных методов обучения. Кроме того, они также упомянули, что улучшение возможностей рассуждений является ключом к тому, чтобы большая модель эффективно работает в практических приложениях.
Точность аннотации данных также является проблемой, которую нельзя игнорировать при разработке крупных моделей. Хаттер и Сюань Сяохуа подчеркнули, что высококачественные аннотации данных являются основой для обучения модели, но в реальных операциях точность и согласованность аннотации данных часто трудно обеспечить. Чтобы решить эту проблему, они предлагают комбинацию автоматических инструментов аннотации и ручных аудитов для повышения качества и эффективности аннотации данных.
С точки зрения тенденций разработки моделей с открытым исходным кодом и закрытым исходным козом, Хаттер и Сюань Сяохуа считают, что модели с открытым исходным кодом и модели с закрытым исходным козом имеют свои преимущества. Модель с открытым исходным кодом прозрачна и масштабируется, что может привлечь больше разработчиков и исследователей для участия и способствовать быстрой итерации технологий; Они предсказывают, что в будущем модели с открытым исходным кодом и с закрытым исходным козом будут развиваться параллельно в разных областях, каждая из которых играет свои уникальные роли.
Кроме того, Хаттер и Сюань Сяохуа также подчеркнули потенциал применения крупных моделей в вертикальных полях. Они считают, что применение крупных моделей в определенных областях, таких как здравоохранение, финансы и образование, приведет к революционным изменениям. По индивидуальному разработке в соответствии с потребностями конкретных отраслей, крупные модели могут предоставлять более точные и эффективные решения, тем самым способствуя цифровому преобразованию в этих отраслях.
В целом, дискуссии Хаттера и Сюань Сяохуа дают глубокую информацию о разработке большой модели. Несмотря на многие проблемы, будущие перспективы приложений крупных языковых моделей все еще широки. Благодаря постоянному развитию технологий и постепенному снижению затрат, ожидается, что крупные модели реализуют свой огромный потенциал в большем количестве областей и оказывают далеко идущее влияние на человеческое общество.