Рождение ChatGPT, нынешнего «продукта божественного уровня» в области искусственного интеллекта, прозвучало как громкий призыв к революции искусственного интеллекта. Впоследствии иностранные технологические компании, включая Google, Microsoft и Meta, а также Baidu, Huawei , Alibaba, SenseTime и 360 Крупнейшие отечественные производители, в том числе iFlytek, iFlytek и т. д., за короткий период времени выпустили свои собственные крупные модели.
Однако то, как долго может продолжаться это беспрецедентное процветание, всегда было серьезной проблемой на инвестиционном рынке, особенно недавнее снижение трафика веб-версии ChatGPT, которое вызвало волну дискуссий. Хотя наступил школьный сезон и популярность ChatGPT снова начала расти, текущий трафик все еще намного ниже предыдущего пика.
С этой точки зрения ситуация с продуктом номер один, похоже, все еще находится в затруднительном положении. Итак, означает ли это, что возник новый виток пузыря ИИ или рынок постепенно вернулся к рациональности? Как будет развиваться в будущем большая модель, которую когда-то высоко ценили и с которой боролись?
Трафик ChatGPT падает, «Тренд на большие модели прошел?»
Недавно данные инструмента анализа веб-сайтов LikeWeb показали, что ежемесячные данные об активности веб-версии ChatGPT демонстрируют тенденцию к снижению третий месяц подряд. Среди них он упал на 9,7% в июне и на 9,6% в июле. Хотя в августе данные восстановились, количество пользователей все равно упало на 3% в месячном исчислении. Просмотры также упали с 1,9 миллиарда в мае до 1,5 миллиарда в июле.
По данным Choice, индекс концептуального сектора ChatGPT вырос примерно с 1220 пунктов в начале февраля этого года до 1818,68 пункта (20 июня). Однако, начиная с конца июня, индекс концептуального сектора ChatGPT быстро падал и сейчас опустился примерно до 1420 пунктов. Более того, с 1 июня по 13 сентября цены на 56 из 71 концептуальных акций ChatGPT упали. По состоянию на 5 сентября в общей сложности 25 акционеров концептуальных акций ChatGPT сократили свои пакеты акций.
В то же время данные CB Insights показывают, что во втором квартале этого года общий объем инвестиций в глобальную сферу искусственного интеллекта упал на 38% в месячном исчислении.
В этой ситуации в Интернете усилились дискуссии о «затухании ChatGPT», «остановке работы крупных моделей» и «новом витке пузыря ИИ».
Нельзя отрицать, что снижение трафика веб-версии ChatGPT неотделимо от падения популярности крупной модельной индустрии. Однако, возможно, еще слишком рано полагать, что наступил «новый виток пузыря ИИ».
На самом деле, снижение трафика ChatGPT также вызвано многими факторами.
В своем анализе компания Likeweb отметила, что одной из причин значительного снижения трафика ChatGPT летом были школьные каникулы. Данные показывают, что на рынке США трафик ChatGPT упал на 10% в мае, на 15% в июне и еще на 4% в июле.В эти месяцы доля пользователей в возрастной группе 18-24 лет увеличивалась с апреля по апрель. В июле этот показатель упал с почти 30% до менее 27%. Когда учащиеся возвращаются в школу, трафик ChatGPT также восстановился.
Кроме того, собственная операционная модель ChatGPT также может в определенной степени влиять на его трафик.
Понятно, что OpenAI открыла модель ChatGPT для других компаний и недавно запустила ChatGPT Enterprise Edition, надеясь, что больше компаний смогут получить доступ к API ChatGPT. Хотя эти действия OpenAI не бесплатны, пользователи, переходящие на другие продукты, имеющие доступ к GPT API, неизбежно перенаправят трафик с веб-версии ChatGPT.
Другим фактором является появление различных конкурирующих продуктов внутри страны и за рубежом.
С момента запуска ChatGPT в конце ноября прошлого года он спровоцировал раунд технологической конкуренции. За рубежом есть Claude 2 от Anthropic, Bard от Google, Bing от Microsoft, Llama2 от Meta и т. д., а внутри страны еще больше «состязаются сотни научных школ».
В отчете «Сравнительное исследование применения больших моделей искусственного интеллекта в Китае и США» в 2023 году упоминается, что по состоянию на конец мая 2023 года было выпущено не менее 79 отечественных базовых крупномасштабных моделей с масштабом более 1 миллиарда параметров. Другой набор данных CCID показывает, что по состоянию на июль 2023 года в моей стране было выпущено в общей сложности 130 крупных моделей.
Чтобы захватить большую долю рынка, эти крупные модели также «демонстрируют свои уникальные способности». Тем более 31 августа, после того как 11 крупных моделей официально прошли регистрацию, они последовательно объявили об открытии пользовательских сервисов. За открытием пользовательских сервисов стоит приход «универсализации» больших моделей и безлимитной «денежной сцены».
Сообщается, что 1 сентября, после того как Вэнь Синьиян открыл услуги для пользователей, цена акций Baidu выросла на 4% по сравнению с ценой закрытия в 140,71 доллара США за день до релиза, а однажды выросла до 7,3%.
Ранее SenseTime также упоминала в своем финансовом отчете, что в первой половине 2023 года доходы, связанные с генеративным искусственным интеллектом, увеличились на 670,4% в годовом исчислении, а его вклад в бизнес группы быстро увеличился с 10,4% в 2022 году до 20,3%. Полугодовой отчет iFlytek также показывает, что с момента выпуска модели iFlytek Spark и завершения трех обновлений объем товарных транзакций увеличился. Если взять в качестве примера продукт обучающей машины, то в мае и июне iFlytek Spark обновился до версии 1.5. GMV обучаемой машины, поддерживаемой большими моделями, увеличился на 136% и 217% по сравнению с прошлым годом.
С этой точки зрения масштабный модельный трек по-прежнему ценится рынком, и его роль в поддержке развития смежных компаний становится все более значимой. Однако, судя по законам развития инвестиционного рынка, фактом станет и возврат к рациональности. Как сказал Чжан Чжаолун, основатель и главный эксперт Guanan Information: «Хотя рыночная популярность генеративного ИИ значительно упала по сравнению с тем, что было некоторое время назад, это не означает, что его ценность и потенциал уменьшились. вступаем в новую эпоху, более зрелую и стабильную стадию развития вместо прежних сумасшедших инвестиций и завышенных ожиданий».
Итак, вступая в новый этап, куда пойдет будущее больших моделей?
**Как будет развиваться будущее больших моделей в переломный момент? **
Глядя на текущее развитие большой модельной трассы, по мере увеличения числа участников постепенно возникают два раздвоенных пути: к B и к C.
Например, благодаря богатому опыту работы с клиентами и глубокому пониманию различных отраслей, Tencent и Huawei фокусируются на создании крупных отраслевых моделей. Корпоративные пользователи могут персонализировать и настраивать эксклюзивные большие модели в соответствии с потребностями сценария, а также оптимизировать и модернизировать их. ; в то время как Baidu, Университет науки и технологий, крупные модели продуктов iFlytek в большей степени ориентированы на C, в основном помогают пользователям создавать контент и обладают выдающимися инструментальными характеристиками.
Нетрудно увидеть, что To B или To C зависит от различных стратегических тенденций каждой компании. цель внедрения технологии. В выборе этих двух направлений нет правильного или неправильного, и многие компании сделали выбор уделять одинаковое внимание обоим концам БК, что соответствует текущему состоянию разработки больших моделей.
Однако с точки зрения развития вещей большие модели, которые сейчас вступают в зрелую стадию, обязательно будут реализованы в более широком масштабе в будущем.Можно сказать, что предназначением больших моделей является «популяризация». Как сказал интернет-комментатор Чжан Шуле: «Большие модели должны быть открыты для всего общества, чтобы завершить накопление учебных материалов в смысле больших данных и достичь глубокого обучения». Конечно, помимо рассмотрения этого уровня технического усовершенствования, полная реализация больших моделей на стороне C также означает большую интерпретацию коммерческой ценности.
Поэтому понятно, почему рынок обеспокоен снижением трафика ChatGPT. Однако, хотя C-сторона является благодатной почвой для разработки больших моделей и имеет огромный потенциал развития, она проверяет привычки пользователей.В настоящее время соответствующие производители в основном предоставляют услуги больших моделей в бесплатной модели, что, очевидно, проблематично для компаний, которые горят деньги как сумасшедшие.Риск трудностей в достижении идеальной прибыли, чтобы сбалансировать давление затрат.
Председатель Alphabet Джон Ханнис однажды сказал, что стоимость общения с искусственным интеллектом, например, с большими языковыми моделями, в 10 раз превышает стоимость традиционного поиска. Возьмем снова ChatGPT в качестве примера. Согласно отчету Guosheng Securities, стоимость однократного обучения GPT-3 составляет примерно $1,4 млн. В целом стоимость обучения колеблется в пределах $2–14 млн (объем обучения модели варьируется).
Кроме того, стоит отметить, что нынешнее развитие крупных моделей также сдерживается проблемой «застрявшей шейки» чипа: на современном этапе сложно добиться полного самостоятельного исследования смежных технологий.
Как решить вышеуказанные проблемы и добиться устойчивого развития больших моделей?
Видно, что, хотя на нынешнем треке крупных моделей присутствует много игроков, нет супергиганта, который бы уловил общую ситуацию. Если рассматривать по отдельности, продукты больших моделей стороны C разнообразны, но с точки зрения пользователя они по-прежнему легко заменяемы; тогда как на стороне B фрагментация очевидна. Генеральный директор Kunlun Wanwei Фан Хан однажды сказал, что большие модели требуют большого количества отраслевых данных, но данные разделены на разные фрагменты на стороне B, что затрудняет получение данных из всех отраслей одной компанией.
С другой стороны, это также означает, что у каждого есть возможность стать «первым». В сочетании с текущими трудностями на пути, чтобы стимулировать крупномасштабную разработку крупных моделей, очевидно, что предприятиям необходимо работать вместе, чтобы переломить ситуацию и добиться скоординированного развития. Из-за текущего ценового давления на трассу и трудностей в исследованиях и разработках основных технологий это также в определенной степени вызвано отсутствием общего планирования и недостаточным сотрудничеством в области разработки.
Исходя из этого, ведущие компании постоянно способствуют улучшению экологии. Например, Baidu запустила новую экологическую политику для крупных моделей, чтобы предоставить партнерам всестороннюю надежную поддержку с точки зрения финансирования, вычислительной мощности, технологий и маркетинга; Huawei Cloud открыла доступ к крупным отраслевым моделям, программным решениям, подключаемым модулям. интеграция, консалтинг по цифровой трансформации, экология данных и другие пути всестороннего экологического сотрудничества, мы надеемся, что больше партнеров присоединятся к большой модели глобальной совместной экологической системы Пангу.
Стоит отметить, что возможности расширения крупногабаритных продуктов на стороне C также лежат в огромной области мобильных приложений. В настоящее время продукты крупных моделей по-прежнему в основном реализуются в веб-браузерах, а не в мобильных терминалах.Это главным образом потому, что разработка приложений требует больше энергии и ресурсов, а мобильный терминал имеет более низкий уровень отказоустойчивости по сравнению с веб-терминалом. Но нельзя игнорировать тот факт, что мобильный терминал, как ожидается, принесет большую прибыль.
Данные, опубликованные QuestMobile в начале этого года, показали, что после трех лет накопления количество пользователей мобильного Интернета в моей стране превысило отметку в 1,2 миллиарда. С точки зрения структуры населения также продолжают появляться знаковые пороги: доля пользователей старше 51 года достигла 26,4%, преодолев отметку 1/4; доля пользователей в городах третьего эшелона и ниже достигла 60,6%, преодолев отметку в 60%.
Поэтому такие компании, как Baidu, также постепенно запускают версии крупных моделей продуктов для мобильных приложений, которые приветствуются рынком. Согласно данным, опубликованным Baidu, в первый день после открытия Wenxinyyan приложение быстро возглавило рейтинг магазинов мобильных приложений.В течение 19 часов с момента открытия для загрузки количество пользователей превысило 1 миллион, а общее количество вопросов от пользователи сети ответили. Поскольку исследования, разработки и применение мобильных терминалов постепенно становятся тенденцией, поле битвы конкуренции крупных моделей может завершить раунд передачи.
В целом, хотя разработка крупных моделей на данном этапе «замедлилась», исследования соответствующих компаний по ним не уменьшились.
Поскольку спрос на технологии искусственного интеллекта в различных отраслях продолжает расти, а правительства, предприятия, исследовательские институты и другие стороны укрепляют сотрудничество, большие модели как важное направление развития искусственного интеллекта также будут иметь более широкие перспективы применения.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Что стоит за охлаждением ChatGPT: достигла ли разработка больших моделей настоящего поворотного момента?
Источник: Pinecone Finance, автор: Бонни.
Рождение ChatGPT, нынешнего «продукта божественного уровня» в области искусственного интеллекта, прозвучало как громкий призыв к революции искусственного интеллекта. Впоследствии иностранные технологические компании, включая Google, Microsoft и Meta, а также Baidu, Huawei , Alibaba, SenseTime и 360 Крупнейшие отечественные производители, в том числе iFlytek, iFlytek и т. д., за короткий период времени выпустили свои собственные крупные модели.
Однако то, как долго может продолжаться это беспрецедентное процветание, всегда было серьезной проблемой на инвестиционном рынке, особенно недавнее снижение трафика веб-версии ChatGPT, которое вызвало волну дискуссий. Хотя наступил школьный сезон и популярность ChatGPT снова начала расти, текущий трафик все еще намного ниже предыдущего пика.
Трафик ChatGPT падает, «Тренд на большие модели прошел?»
Недавно данные инструмента анализа веб-сайтов LikeWeb показали, что ежемесячные данные об активности веб-версии ChatGPT демонстрируют тенденцию к снижению третий месяц подряд. Среди них он упал на 9,7% в июне и на 9,6% в июле. Хотя в августе данные восстановились, количество пользователей все равно упало на 3% в месячном исчислении. Просмотры также упали с 1,9 миллиарда в мае до 1,5 миллиарда в июле.
По данным Choice, индекс концептуального сектора ChatGPT вырос примерно с 1220 пунктов в начале февраля этого года до 1818,68 пункта (20 июня). Однако, начиная с конца июня, индекс концептуального сектора ChatGPT быстро падал и сейчас опустился примерно до 1420 пунктов. Более того, с 1 июня по 13 сентября цены на 56 из 71 концептуальных акций ChatGPT упали. По состоянию на 5 сентября в общей сложности 25 акционеров концептуальных акций ChatGPT сократили свои пакеты акций.
В то же время данные CB Insights показывают, что во втором квартале этого года общий объем инвестиций в глобальную сферу искусственного интеллекта упал на 38% в месячном исчислении.
В этой ситуации в Интернете усилились дискуссии о «затухании ChatGPT», «остановке работы крупных моделей» и «новом витке пузыря ИИ».
Нельзя отрицать, что снижение трафика веб-версии ChatGPT неотделимо от падения популярности крупной модельной индустрии. Однако, возможно, еще слишком рано полагать, что наступил «новый виток пузыря ИИ».
На самом деле, снижение трафика ChatGPT также вызвано многими факторами.
В своем анализе компания Likeweb отметила, что одной из причин значительного снижения трафика ChatGPT летом были школьные каникулы. Данные показывают, что на рынке США трафик ChatGPT упал на 10% в мае, на 15% в июне и еще на 4% в июле.В эти месяцы доля пользователей в возрастной группе 18-24 лет увеличивалась с апреля по апрель. В июле этот показатель упал с почти 30% до менее 27%. Когда учащиеся возвращаются в школу, трафик ChatGPT также восстановился.
Понятно, что OpenAI открыла модель ChatGPT для других компаний и недавно запустила ChatGPT Enterprise Edition, надеясь, что больше компаний смогут получить доступ к API ChatGPT. Хотя эти действия OpenAI не бесплатны, пользователи, переходящие на другие продукты, имеющие доступ к GPT API, неизбежно перенаправят трафик с веб-версии ChatGPT.
Другим фактором является появление различных конкурирующих продуктов внутри страны и за рубежом.
С момента запуска ChatGPT в конце ноября прошлого года он спровоцировал раунд технологической конкуренции. За рубежом есть Claude 2 от Anthropic, Bard от Google, Bing от Microsoft, Llama2 от Meta и т. д., а внутри страны еще больше «состязаются сотни научных школ».
В отчете «Сравнительное исследование применения больших моделей искусственного интеллекта в Китае и США» в 2023 году упоминается, что по состоянию на конец мая 2023 года было выпущено не менее 79 отечественных базовых крупномасштабных моделей с масштабом более 1 миллиарда параметров. Другой набор данных CCID показывает, что по состоянию на июль 2023 года в моей стране было выпущено в общей сложности 130 крупных моделей.
Чтобы захватить большую долю рынка, эти крупные модели также «демонстрируют свои уникальные способности». Тем более 31 августа, после того как 11 крупных моделей официально прошли регистрацию, они последовательно объявили об открытии пользовательских сервисов. За открытием пользовательских сервисов стоит приход «универсализации» больших моделей и безлимитной «денежной сцены».
Сообщается, что 1 сентября, после того как Вэнь Синьиян открыл услуги для пользователей, цена акций Baidu выросла на 4% по сравнению с ценой закрытия в 140,71 доллара США за день до релиза, а однажды выросла до 7,3%.
Ранее SenseTime также упоминала в своем финансовом отчете, что в первой половине 2023 года доходы, связанные с генеративным искусственным интеллектом, увеличились на 670,4% в годовом исчислении, а его вклад в бизнес группы быстро увеличился с 10,4% в 2022 году до 20,3%. Полугодовой отчет iFlytek также показывает, что с момента выпуска модели iFlytek Spark и завершения трех обновлений объем товарных транзакций увеличился. Если взять в качестве примера продукт обучающей машины, то в мае и июне iFlytek Spark обновился до версии 1.5. GMV обучаемой машины, поддерживаемой большими моделями, увеличился на 136% и 217% по сравнению с прошлым годом.
С этой точки зрения масштабный модельный трек по-прежнему ценится рынком, и его роль в поддержке развития смежных компаний становится все более значимой. Однако, судя по законам развития инвестиционного рынка, фактом станет и возврат к рациональности. Как сказал Чжан Чжаолун, основатель и главный эксперт Guanan Information: «Хотя рыночная популярность генеративного ИИ значительно упала по сравнению с тем, что было некоторое время назад, это не означает, что его ценность и потенциал уменьшились. вступаем в новую эпоху, более зрелую и стабильную стадию развития вместо прежних сумасшедших инвестиций и завышенных ожиданий».
Итак, вступая в новый этап, куда пойдет будущее больших моделей?
**Как будет развиваться будущее больших моделей в переломный момент? **
Глядя на текущее развитие большой модельной трассы, по мере увеличения числа участников постепенно возникают два раздвоенных пути: к B и к C.
Например, благодаря богатому опыту работы с клиентами и глубокому пониманию различных отраслей, Tencent и Huawei фокусируются на создании крупных отраслевых моделей. Корпоративные пользователи могут персонализировать и настраивать эксклюзивные большие модели в соответствии с потребностями сценария, а также оптимизировать и модернизировать их. ; в то время как Baidu, Университет науки и технологий, крупные модели продуктов iFlytek в большей степени ориентированы на C, в основном помогают пользователям создавать контент и обладают выдающимися инструментальными характеристиками.
Нетрудно увидеть, что To B или To C зависит от различных стратегических тенденций каждой компании. цель внедрения технологии. В выборе этих двух направлений нет правильного или неправильного, и многие компании сделали выбор уделять одинаковое внимание обоим концам БК, что соответствует текущему состоянию разработки больших моделей.
Однако с точки зрения развития вещей большие модели, которые сейчас вступают в зрелую стадию, обязательно будут реализованы в более широком масштабе в будущем.Можно сказать, что предназначением больших моделей является «популяризация». Как сказал интернет-комментатор Чжан Шуле: «Большие модели должны быть открыты для всего общества, чтобы завершить накопление учебных материалов в смысле больших данных и достичь глубокого обучения». Конечно, помимо рассмотрения этого уровня технического усовершенствования, полная реализация больших моделей на стороне C также означает большую интерпретацию коммерческой ценности.
Поэтому понятно, почему рынок обеспокоен снижением трафика ChatGPT. Однако, хотя C-сторона является благодатной почвой для разработки больших моделей и имеет огромный потенциал развития, она проверяет привычки пользователей.В настоящее время соответствующие производители в основном предоставляют услуги больших моделей в бесплатной модели, что, очевидно, проблематично для компаний, которые горят деньги как сумасшедшие.Риск трудностей в достижении идеальной прибыли, чтобы сбалансировать давление затрат.
Председатель Alphabet Джон Ханнис однажды сказал, что стоимость общения с искусственным интеллектом, например, с большими языковыми моделями, в 10 раз превышает стоимость традиционного поиска. Возьмем снова ChatGPT в качестве примера. Согласно отчету Guosheng Securities, стоимость однократного обучения GPT-3 составляет примерно $1,4 млн. В целом стоимость обучения колеблется в пределах $2–14 млн (объем обучения модели варьируется).
Кроме того, стоит отметить, что нынешнее развитие крупных моделей также сдерживается проблемой «застрявшей шейки» чипа: на современном этапе сложно добиться полного самостоятельного исследования смежных технологий.
Как решить вышеуказанные проблемы и добиться устойчивого развития больших моделей?
Видно, что, хотя на нынешнем треке крупных моделей присутствует много игроков, нет супергиганта, который бы уловил общую ситуацию. Если рассматривать по отдельности, продукты больших моделей стороны C разнообразны, но с точки зрения пользователя они по-прежнему легко заменяемы; тогда как на стороне B фрагментация очевидна. Генеральный директор Kunlun Wanwei Фан Хан однажды сказал, что большие модели требуют большого количества отраслевых данных, но данные разделены на разные фрагменты на стороне B, что затрудняет получение данных из всех отраслей одной компанией.
С другой стороны, это также означает, что у каждого есть возможность стать «первым». В сочетании с текущими трудностями на пути, чтобы стимулировать крупномасштабную разработку крупных моделей, очевидно, что предприятиям необходимо работать вместе, чтобы переломить ситуацию и добиться скоординированного развития. Из-за текущего ценового давления на трассу и трудностей в исследованиях и разработках основных технологий это также в определенной степени вызвано отсутствием общего планирования и недостаточным сотрудничеством в области разработки.
Исходя из этого, ведущие компании постоянно способствуют улучшению экологии. Например, Baidu запустила новую экологическую политику для крупных моделей, чтобы предоставить партнерам всестороннюю надежную поддержку с точки зрения финансирования, вычислительной мощности, технологий и маркетинга; Huawei Cloud открыла доступ к крупным отраслевым моделям, программным решениям, подключаемым модулям. интеграция, консалтинг по цифровой трансформации, экология данных и другие пути всестороннего экологического сотрудничества, мы надеемся, что больше партнеров присоединятся к большой модели глобальной совместной экологической системы Пангу.
Стоит отметить, что возможности расширения крупногабаритных продуктов на стороне C также лежат в огромной области мобильных приложений. В настоящее время продукты крупных моделей по-прежнему в основном реализуются в веб-браузерах, а не в мобильных терминалах.Это главным образом потому, что разработка приложений требует больше энергии и ресурсов, а мобильный терминал имеет более низкий уровень отказоустойчивости по сравнению с веб-терминалом. Но нельзя игнорировать тот факт, что мобильный терминал, как ожидается, принесет большую прибыль.
Данные, опубликованные QuestMobile в начале этого года, показали, что после трех лет накопления количество пользователей мобильного Интернета в моей стране превысило отметку в 1,2 миллиарда. С точки зрения структуры населения также продолжают появляться знаковые пороги: доля пользователей старше 51 года достигла 26,4%, преодолев отметку 1/4; доля пользователей в городах третьего эшелона и ниже достигла 60,6%, преодолев отметку в 60%.
Поэтому такие компании, как Baidu, также постепенно запускают версии крупных моделей продуктов для мобильных приложений, которые приветствуются рынком. Согласно данным, опубликованным Baidu, в первый день после открытия Wenxinyyan приложение быстро возглавило рейтинг магазинов мобильных приложений.В течение 19 часов с момента открытия для загрузки количество пользователей превысило 1 миллион, а общее количество вопросов от пользователи сети ответили. Поскольку исследования, разработки и применение мобильных терминалов постепенно становятся тенденцией, поле битвы конкуренции крупных моделей может завершить раунд передачи.
В целом, хотя разработка крупных моделей на данном этапе «замедлилась», исследования соответствующих компаний по ним не уменьшились.
Поскольку спрос на технологии искусственного интеллекта в различных отраслях продолжает расти, а правительства, предприятия, исследовательские институты и другие стороны укрепляют сотрудничество, большие модели как важное направление развития искусственного интеллекта также будут иметь более широкие перспективы применения.