国产精品久久久aaaa,日日干夜夜操天天插,亚洲乱熟女香蕉一区二区三区少妇,99精品国产高清一区二区三区,国产成人精品一区二区色戒,久久久国产精品成人免费,亚洲精品毛片久久久久,99久久婷婷国产综合精品电影,国产一区二区三区任你鲁

0
  • 聊天消息
  • 系統消息
  • 評論與回復
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學習在線課程
  • 觀看技術視頻
  • 寫文章/發帖/加入社區
會員中心
創作中心

完善資料讓更多小伙伴認識你,還能領取20積分哦,立即完善>

3天內不再提示

新火種AI | AI發展何去何從?李開復:中美大模型只能存活五六家

新火種 ? 來源:新火種 ? 作者:新火種 ? 2023-12-21 09:19 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

作者:小巖

編輯:小迪

如果把時間回撥5年,我們會發現,全世界范圍內能夠進行AI大模型研發的團體,屈指可數。要知道,能夠訓練大模型的算力設備基本是近3年發布的,而現象級產品ChatGPT的誕生,不過是最近一年的事情。

畢竟,大模型的發展需要極高的門檻,不僅需要強大的算力資源,更需要豐富的數據資源給予支持。大模型時代,離不開大算力,也離不開大數據。

但也就在一年的時間,各式各樣,專供大模型的公司和機構如雨后春筍般冒出頭。大家開始角力,繼而陷入白熱化的競爭狀態。就連著名AI科學家李開復都表示,未來中美的大模型公司中,能存活下去的只有5、6家。

我們不禁感嘆,大模型賽道從“高處不勝寒”到擠兌嚴重,竟然只需要如此短的時間。

“除了大廠,中美加起來應該可以支撐5、 6家左右”。

12月14日,在一場與AI相關的對話中,零一萬物的CEO李開復被問到了一個問題:大模型賽道最終能有幾家活下來?對此,李開復也算是知無不言,他認為,除了大廠,中美加起來應該可以支撐五六家左右。

李開復表示,如今來看,做巨大預訓練模型的機會正在變少。這個通道不能說是完全關閉了,但勢必會越來越難。未來只有在需要新技術的時候,才會出現更多的機會。與此同時,李開復還給出了AI未來的發展方向:AI Infra(人工智能基礎框架技術)和AI應用等方面

李開復解釋,“做AI應用的機會就是現在,正如10多年前移動互聯網所面臨的時代一樣。較早抓到機會的微信就成功了。當然,后續也有抖音,拼多多等陸續崛起。但一定是越早入局,機會越大。真正有夢想有野心的開發者,應該是要做AI-First(AI優先) ,AI-Native(AI原生)的應用,這些應用才可能成為AI 2.0時代最偉大或是最賺錢的應用”。

事實的確如此。專業性大模型AI的開發競爭激烈,各大公司在訓練自家大模型時,還不得不面臨巨大的挑戰和限制。一方面,大模型的訓練需要龐大的計算資源和時間,如果不是大廠或者擁有雄厚的資本支持獨角獸,這勢必會成為一個難以逾越的壁壘。另一方面,大模型的訓練數據需要大量的人工標注和清洗,這個過程專業性極高,復雜而耗時。更重要的是,大模型的應用面臨著數據隱私和安全方面的挑戰,“如何保護用戶數據和防止濫用”是每個大模型開發者都需要考慮清楚,亟待解決的問題。稍有不慎,就會陷入泥潭。

李開復領銜零一萬物,發布首款開源中英雙語大模型“Yi”。

雖然強調AI大模型即將發展成“紅海賽道”,但李開復本人卻是賽道里卷的最兇的那個。

作為創新工場的董事長兼CEO,他成立了自己的AI公司“零一萬物”。就在上個月,零一萬物發布了首款開源中英雙語大模型“Yi”。

此次開源發布的Yi系列模型,包含34B和6B兩個版本,11月2日,零一萬物在Hugging Face上傳了這兩個參數。據悉,Hugging Face是全球最受歡迎的大模型,數據集開源社區,被認為是大模型領域的GitHub,在大模型英文能力測試中具有相當權威性。

根據Hugging Face英文開源社區平臺和C-Eval中文評測所提供的最新榜單,Yi-34B分別在預訓練大語言模型和中文大模型榜單C-Eval排行榜爬升到第1位。這也是迄今為止唯一成功登頂 Hugging Face全球開源模型排行榜的國產模型。

wKgZomWDkrGAc5yPAAvii0CaamE383.jpg

與此同時,零一萬物新一輪的融資十分順利,由阿里云領投。目前,零一萬物估值已超10億美元,躋身獨角獸行列。李開復在2023年3月創建了零一萬物團隊,6月開始運營。也就是說,在短短8個月的時間里,零一萬物不僅推出了核心產品,更躋身成為估值超10億美元的“獨角獸”。

行業內盡是大廠和“獨角獸”,也難怪李開復要感嘆大模型賽道競爭激烈了。

大模型Yi全球領跑,旨在打造打造更多的To C Super App。

據了解,Yi-6B和Yi-3B分別代表數據參數量為60億和340億,按照李開復的說法,“34B是一個黃金尺寸”。

34B的最大優勢在于一方面它不會小到沒有涌現或者涌現不夠,甚至已經完全達到了涌現的門檻;另一方面,它又沒有太大,允許高效率的單卡推理。Yi-34B模型在多項評測基準中全球領跑,基于超強Infra下模型訓練成本實測下降40%,模擬千億規模訓練成本則可以下降多達50%。

所謂AI Infra,全稱為AI Infrastructure ,即人工智能基礎架構技術,主要涵蓋大模型訓練和部署提供各種底層技術設施,包括處理器操作系統,存儲系統,網絡基礎設施,云計算平臺等,是模型訓練背后極其關鍵的“保障技術”。

wKgaomWDkrGAa0poAAYw2ICOwx0728.jpg

?AI Infra是大模型行業發展至今較少被關注到的硬技術領域,但也是十分關鍵的領域。用李開復的話說,“做過大模型Infra的人比做算法的人才更稀缺”。

對于零一萬物而言,因為有了Yi做基礎,更多To C端的超級應用才有可能出現。Yi的定位是通用底座,已在 Hugging Face,ModelScope,GitHub 3大全球開源社區平臺正式上線。與此同時,Yi系列量化版本,對話模型,數學模型,代碼模型,多模態模型等都將很快亮相。

按照李開復的邏輯,AI的技術壁壘終將會被一個個的攻破,對于AI公司來說,可持續,可增長的盈利才是要緊事,無法商業化的公司終將被淘汰。在AI 2.0時代,最大的商機一定是來自超級應用,而且是消費者級別的,諸如抖音,微信一樣的超級應用。

目前,零一萬物已經啟動100B以上參數規模的模型訓練,而多模態大模型團隊也已經集結了10多個人,說明零一萬物將朝著“消費級應用”的方向努力。而這些,恰恰與李開復所說的“AI Infra和AI應用才是未來”的理念,不謀而合。

審核編輯 黃宇

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
  • AI
    AI
    +關注

    關注

    91

    文章

    39793

    瀏覽量

    301456
  • 大模型
    +關注

    關注

    2

    文章

    3650

    瀏覽量

    5189
收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評論

    相關推薦
    熱點推薦

    模型 ai coding 比較

    序 我主要用途是 ai coding,從各種渠道獲取到了很多 不同的大模型排序 最多的是 opus 4.6 > k2.5 > glm5 >
    發表于 02-19 13:43

    使用NORDIC AI的好處

    不依賴持續聯網,整體系統可靠性更高。[Edge AI 概述; Nordic Edge AI 技術頁] 覆蓋從“小 MCU”到“高性能 SoC”的完整產品線 Neuton 模型 :超小模型
    發表于 01-31 23:16

    AI模型的配置AI模型該怎么做?

    STM32可以跑AI,這個AI模型怎么搞,知識盲區
    發表于 10-14 07:14

    【「AI芯片:科技探索與AGI愿景」閱讀體驗】+AI芯片到AGI芯片

    、現階段更智能、更接近AGI的6中算法與模型 1、MoE模型 MoE模型作為Transfomer模型的后繼者,代表著AI技術的一項重大創新和
    發表于 09-18 15:31

    【「AI芯片:科技探索與AGI愿景」閱讀體驗】+AI的科學應用

    流體芯片 ⑤AI計算平臺 ⑥基于AI的自主決策系統 ⑦基于AI的自主學習系統 2、面臨的挑戰 ①需要造就一個跨學科、全面性覆蓋的知識庫和科學基礎模型 ②需要解決信息不準確和認知偏差問題
    發表于 09-17 11:45

    【「AI芯片:科技探索與AGI愿景」閱讀體驗】+AI的未來:提升算力還是智力

    本章節作者分析了下AI的未來在哪里,就目前而言有來那個兩種思想:①繼續增加大模型②將大模型改為小模型,并將之優化使之與大模型性能不不相上下。
    發表于 09-14 14:04

    【「AI芯片:科技探索與AGI愿景」閱讀體驗】+AI芯片的需求和挑戰

    當今社會,AI已經發展很迅速了,但是你了解AI發展歷程嗎?本章作者將為我們打開AI發展歷程以
    發表于 09-12 16:07

    【「AI芯片:科技探索與AGI愿景」閱讀體驗】+可期之變:從AI硬件到AI濕件

    的不同。隨著AI熱潮的興起,大腦的抽象模型已被提煉成各種的AI算法,并使用半導體芯片技術加以實現。 而大腦是一個由無數神經元通過突觸連接而成的復雜網絡,是極其復雜和精密的。大腦在本質上就是一臺濕潤的軟組織
    發表于 09-06 19:12

    【「AI芯片:科技探索與AGI愿景」閱讀體驗】+內容總覽

    是展望未來的AGI芯片,并探討相關的發展和倫理話題。 各章的目錄名稱如下: 第1章 大模型浪潮下,AI芯片的需求與挑戰免費 第2章 實現深度學習AI芯片的創新方法與架構 第3章
    發表于 09-05 15:10

    ai_cube訓練模型最后部署失敗是什么原因?

    ai_cube訓練模型最后部署失敗是什么原因?文件保存路徑里也沒有中文 查看AICube/AI_Cube.log,看看報什么錯?
    發表于 07-30 08:15

    【書籍評測活動NO.64】AI芯片,從過去走向未來:《AI芯片:科技探索與AGI愿景》

    計算、神經符號計算,終身學習與遷移學習。 此外,書中提出“小模型替代大模型”的思路,通過強化學習、指令調整、合成數據等技術,在降低算力消耗的同時保持智能水平,為AI算法的可持續發展提供
    發表于 07-28 13:54

    Nordic收購 Neuton.AI 關于產品技術的分析

    Nordic Semiconductor 于 2025 年收購了 Neuton.AI,這是一專注于超小型機器學習(TinyML)解決方案的公司。 Neuton 開發了一種獨特的神經網絡框架,能夠
    發表于 06-28 14:18

    【「零基礎開發AI Agent」閱讀體驗】+ 入門篇學習

    很高興又有機會學習ai技術,這次試讀的是「零基礎開發AI Agent」,作者葉濤、管鍇、張心雨。 大模型的普及是近三年來的一件大事,萬物皆可大模型已成為趨勢。作為大
    發表于 05-02 09:26

    首創開源架構,天璣AI開發套件讓端側AI模型接入得心應手

    模型庫的限制,聯發科還首發了開源彈性架構。區別于過往的開放接口,只能部署特定架構模型,開放彈性架構允許開發者直接調整平臺源代碼,無需等待芯片廠商的支持,即可完成目標或其他自研大模型輕松
    發表于 04-13 19:52

    訓練好的ai模型導入cubemx不成功怎么處理?

    訓練好的ai模型導入cubemx不成功咋辦,試了好幾個模型壓縮了也不行,ram占用過大,有無解決方案?
    發表于 03-11 07:18