Marcus Hutter ผู้นำในสาขาปัญญาประดิษฐ์ทั่วไปและ Xuan Xiaohua ผู้ก่อตั้งเทคโนโลยีการคำนวณของ Huayuan ในการสัมภาษณ์กล่าวถึงในเชิงลึกแนวโน้มการพัฒนาและผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ พวกเขาชี้ให้เห็นว่าแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่คาดว่าจะดำเนินงาน 50% ของงานมนุษย์ในอนาคตและการคาดการณ์นี้ได้ก่อให้เกิดการคิดอย่างกว้างขวางในอุตสาหกรรมเกี่ยวกับสถานการณ์การทำงานในอนาคต อย่างไรก็ตามพวกเขายังเน้นว่าการตระหนักถึงเป้าหมายนี้เผชิญกับความท้าทายมากมายรวมถึงการควบคุมต้นทุนการปรับปรุงความสามารถในการใช้เหตุผลและความถูกต้องของการติดฉลากข้อมูล
เมื่อพูดถึงการควบคุมต้นทุนของโมเดลขนาดใหญ่ Hutter และ Xuan Xiaohua ชี้ให้เห็นว่าแม้ว่าแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่มีความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีที่สำคัญการฝึกอบรมที่สูงและค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานของพวกเขายังคงเป็นปัจจัยหลักที่ จำกัด การใช้อย่างแพร่หลาย เพื่อลดต้นทุนพวกเขาแนะนำการพัฒนาอย่างยั่งยืนโดยการเพิ่มประสิทธิภาพอัลกอริทึมเพิ่มประสิทธิภาพของฮาร์ดแวร์และสำรวจวิธีการฝึกอบรมที่ประหยัดมากขึ้น นอกจากนี้พวกเขายังกล่าวอีกว่าการปรับปรุงความสามารถในการใช้เหตุผลเป็นกุญแจสำคัญในการสร้างความมั่นใจว่าโมเดลขนาดใหญ่ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพในการใช้งานจริง
ความถูกต้องของคำอธิบายประกอบข้อมูลเป็นสิ่งที่ท้าทายที่ไม่สามารถเพิกเฉยได้ในการพัฒนาโมเดลขนาดใหญ่ Hutter และ Xuan Xiaohua ย้ำว่าการอธิบายประกอบข้อมูลคุณภาพสูงเป็นพื้นฐานของการฝึกอบรมแบบจำลอง แต่ในการดำเนินงานจริงความแม่นยำและความสอดคล้องของคำอธิบายประกอบข้อมูลมักจะยาก เพื่อแก้ปัญหานี้พวกเขาแนะนำการรวมกันของเครื่องมือคำอธิบายประกอบอัตโนมัติและการตรวจสอบด้วยตนเองเพื่อปรับปรุงคุณภาพและประสิทธิภาพของคำอธิบายประกอบข้อมูล
ในแง่ของแนวโน้มการพัฒนาของโมเดลโอเพ่นซอร์สและแบบปิด Hutter และ Xuan Xiaohua เชื่อว่าโมเดลโอเพ่นซอร์สและรุ่นปิดมีข้อได้เปรียบของตัวเอง โมเดลโอเพ่นซอร์สมีความโปร่งใสและปรับขนาดได้ซึ่งสามารถดึงดูดนักพัฒนาและนักวิจัยได้มากขึ้นเพื่อเข้าร่วมและส่งเสริมการทำซ้ำอย่างรวดเร็วของเทคโนโลยี พวกเขาทำนายว่าในอนาคตโมเดลโอเพ่นซอร์สและแบบปิดจะพัฒนาแบบขนานในสาขาที่แตกต่างกันแต่ละคนมีบทบาทที่เป็นเอกลักษณ์
นอกจากนี้ Hutter และ Xuan Xiaohua ยังเน้นย้ำถึงศักยภาพการใช้งานของแบบจำลองขนาดใหญ่ในสนามแนวตั้ง พวกเขาเชื่อว่าการประยุกต์ใช้โมเดลขนาดใหญ่ในสาขาเฉพาะเช่นการดูแลสุขภาพการเงินและการศึกษาจะนำมาซึ่งการเปลี่ยนแปลงการปฏิวัติ ด้วยการพัฒนาตามความต้องการของอุตสาหกรรมเฉพาะแบบจำลองขนาดใหญ่สามารถให้โซลูชั่นที่แม่นยำและมีประสิทธิภาพมากขึ้นซึ่งจะส่งเสริมการเปลี่ยนแปลงทางดิจิตอลในอุตสาหกรรมเหล่านี้
โดยรวมการอภิปรายของ Hutter และ Xuan Xiaohua ให้ข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งเกี่ยวกับการพัฒนาโมเดลขนาดใหญ่ แม้จะมีความท้าทายมากมาย แต่โอกาสในการใช้งานในอนาคตของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ยังคงกว้าง ด้วยความก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องของเทคโนโลยีและการลดต้นทุนอย่างค่อยเป็นค่อยไปแบบจำลองขนาดใหญ่คาดว่าจะตระหนักถึงศักยภาพที่ยิ่งใหญ่ของพวกเขาในสาขามากขึ้นและมีผลกระทบอย่างกว้างขวางต่อสังคมมนุษย์