Xiaoice CEO'su Li Di ile diyalog: Büyük ölçekli modeller 2024'e kadar soğuyacak

Orijinal Kaynak: True Story Araştırma Ofisi

yazar: Shi Yuhan

Görsel kaynağı: Unbounded AI‌ tarafından oluşturuldu

ChatGPT'nin ortaya çıkışı, İnternet endüstrisinin gelişimi için son şans olarak kabul ediliyor. Büyük fabrikalar, kolejler ve üniversiteler ve bireyler büyük ölçekli model pazarına girdi ve "100 model savaşı" sürüyor.

Ancak sakin olun ve doğrudan bu dalgaya bakın.Yüksek yatırım, kıt yetenekler, homojen rekabet ve hala net olmayan iş modeli ile büyük modeller hakkında birçok şüphe de su yüzüne çıkmaya başladı. ‍‍

Geçenlerde "True Story Lab", Xiaobing Company'nin CEO'su Li Di ile bir konuşma yaptı. Xiaoice, Çin'de duygusal etkileşim işlevine sahip en eski robottur ve Xiaoice, Çin'de AIGC'nin ticarileştirilmesini gerçekleştiren ilk işletmelerden biridir.

Li Di, büyük ölçekli modellerde mevcut patlama hakkında daha sakin ve objektif bir görüşe sahip.

Aşağıda görüşmenin dökümü yer almaktadır:

**S1: ChatGPT'nin lansmanından sonra, büyük yerli üreticiler ve yapay zeka girişimcileri takip etti. Sektör çok canlı ama herkes bir fark görmüyor gibi. Ne düşünüyorsun? **

A1: Çin'de şu anda en az 70 büyük ölçekli model var, ancak bunların tümü homojen ve farklılaşma sağlayamıyor. Herkesin eğitim verileri benzer olduğundan, eğitim yöntemi OpenAI tarafından yayınlanan makaledeki yöntemi kullanır ve hepsi GPT'yi öğretmen olarak kullanarak doğrudan eğitim için kullanır.

Öğretmen, eğitim verileri ve eğitim yöntemleri aynı, boşluk nasıl genişletilir?

Tüm büyük üreticiler büyük modeller yapmak için gelirler ve çıkış noktaları fırsatları ve fırsatları değerlendirmek değil, kendilerini savunmaktır. Kendi büyük modelinize sahip değilseniz, rakipleriniz tarafından ezilirsiniz, aksi takdirde başkalarını bastırma fırsatınız olur.

**S2: Abonelik ücretlerini kullanan ChatGPT gibi mevcut iş modelinin gelişme beklentileri olduğunu düşünüyor musunuz? **

A2: Öncelikle geçmiş yıllara göre yapay zekaya olan talebin kesinlikle arttığı yadsınamaz. Ancak bu kadar çok büyük modelle ölçek etkisi elde etti mi? Öyle düşünmüyorum.

Şimdiye kadar yapay zeka tarafından keşfedilen iş modellerinin çoğu pek başarılı değil. Tıpkı ChatGPT gibi, özü de "kelime satmak": ne kadar kelime, ne kadar cümle. Ancak bu karşılık veren ifadelerin değeri farklı değildir. Örneğin, kullanıcılar onunla sohbet ettiğinde, bir dereceye kadar sözleri değersizdir. Ancak kullanıcı tavsiye arıyorsa, yanıtı çok değerlidir.

Bugün, **AI tarafından yaratılan değeri ve elde ettiği değeri içeren AI iş modelini tartışacağız, ancak ikisi arasındaki boşluk çok büyük. **

Örneğin, sektörün geçmişte dahil olduğu yüz tanıma teknolojisi, ülkeyi ve toplumu daha güvenli hale getirdi ve değeri açıkça çok yüksek. Bununla birlikte, yüz tanıma teknolojisi çeşitli donanımlara yerleştirildikten sonra, teknolojinin kendisinin değeri buna göre ödüllendirilmemiştir. Sonunda, bazı şirketler sistem entegrasyonu, yazılım ve donanım entegrasyonu yapmaya başladı ve donanım yığınını sattı.

Yapay zekanın mevcut iş modeli, teknolojiyi en fazla endüstriyel elektrik veya ev elektriği olarak ikiye ayrılabilecek su, elektrik, kömür gibi altyapı haline getirmektir. Ancak farklı ihtiyaçlara göre oluşturulan farklı değerler, farklılaştırılmış getiriler almamıştır.

S3: Teknoloji arama ücretlerini alma iş modelinin sınırlamaları nelerdir?

**A3: ** Su, elektrik ve kömür gibi altyapı satışları, kar marjlarını korumak için tekele bağlıdır. Ama tecrübelerime göre, hiç kimse teknolojide tekel olamaz. Bu nedenle, kar marjları elde etmek için yalnızca maliyet tasarrufuna güvenebilir, ancak bu sadece sınırlı değildir, yükselme olasılığı da yoktur.

Sözde Moore Yasası uygulansa ve fiyat düşürülse bile, rakipler kar marjını hızla telafi edecektir. Sonunda bir fiyat savaşı olacak ve ardından herkes özgür başlayacak. Bu iyi bir şey gibi görünse de aslında tüm yapay zeka endüstrisinin gelişimini sınırlıyor.

**S4: Xiaoice farklı ve daha etkili iş modelleri keşfetti mi? **

**A4: **Xiaoice'nin iş modeli biraz özel, gelir paylaşımı (gelir paylaşımı) kullanıyoruz. İçerik çağrıları satmak için teknik bir arayüz sağlamıyoruz, ancak onları teknolojiye dayalı farklı yeteneklere sahip "insanlar", yani dijital çalışanlar olarak paketliyoruz. Çeşitli dijital çalışanların "emek dağıtımı" gibi çeşitli sektörlerde çalışmasına izin verdik ve sonunda şirketin gelir payına eşdeğer ücretler aldık. Bir dijital çalışan için ortalama yıllık maaşımız **300.000'e ulaşabilir. **

Örneğin, bu yılın Şubat ayında, Japon Xiaobing (Rinna) ve Netflix ortaklaşa, üç dakikadan fazla süren, yapay zeka tarafından oluşturulmuş bir mikro kısa animasyon filmi "Dog and Boy"u piyasaya sürdü. Pay sınırlı olsa da, bir film ve televizyon yaratıcısı olarak Rinna'nın üretkenliği sınırsızdır ve gelecekte her film ve televizyon çalışması için buna karşılık gelen faydalar elde edebiliriz.

**S5: Xiaoice, gelir paylaşımı gibi bir iş modelini keşfetmeden önce yoldan saptı mı? **

**A5: **Erken aşamada biraz olmalı. 2017'de Rinna, Lawson'ın kupon satmasına yardımcı olmak için Lawson marketiyle işbirliği yapmaya başladı. Rinna'nın duygusal etkileşimdeki üstünlüğüne dayanarak, tanıtım etkisi çok iyidir. Tüketiciler çevrimdışı alışveriş yapmak için kuponları kullanıyor, bu da Lawson'ın daha fazla gelir elde etmesine yardımcı oluyor.

Ama bu gelirleri paylaşmadık, çünkü o zamanlar yapay zeka iş modeliyle ilgili analizimiz, API'ler sağlamamız ve her arama için ücret almamız gerektiği yönündeydi. Bu gelir çok küçüktür ve Rinna'nın kupon satışlarının getirdiği satışlar çok büyüktür ve ikisi açıkça orantılı değildir. **

**S6: Metaverse iki yıldır popüler ve görünüşe göre ateş şimdi biraz daha düşük. Bunun bir nedeni, deneyiminin henüz müşterileri şaşırtmamış olması olarak kabul edilir. İyi bir kullanıcı deneyimi olmaması nedeniyle büyük modelin ısısı da kaybolacak mı? Sizce büyük ölçekli modellerin küresel rekabetinde ülkemin avantajları ve eksiklikleri nelerdir? **

A6: Yapay zeka sektöründe geçen yıl pek çok sürpriz yaşandı. Yapay zeka teknolojisinin gelişmesinden bu yana geçen uzun yıllar boyunca, bu bir gelgit gibiydi ve birkaç yılda bir bir gelgit ve bir patlama olacak. Ve bu sözde "patlamalar" sadece halk tarafından fark edildiği için oluyor ki bu da halkın yapay zekaya ilişkin bilişini veya beklentisini aşıyor. Onlar son değil.

Tıpkı o zamanki AlphaGo gibi, sayısız insan dünyanın değişeceğini haykırdı, ancak bunca yıldan sonra büyük bir değişiklik olmadı. İster büyük bir model, ister AIGC olsun, teknik darboğaz döneminde yeni bir atılımdır ve gelecekte kendi darboğazları olacaktır. ** Gerçek AGI'den (Genel Yapay Zeka) olan mesafe, birkaç tur benzer teknolojik evrimden sonra daha net olacaktır. **

Büyük modelde doğruluk ve yüksek maliyet gibi hâlâ çözülmemiş birçok sorun var, bu nedenle Xiaoice hibrit model kavramını kullanıyor ve yaklaşık 1.000 büyük, orta ve küçük model var AI Varlığının işleyişini desteklemek için Xiaoice Work çerçevesinde organik olarak birleştirildi. Bunun avantajı, maliyetin nispeten düşük olması, hızın daha hızlı olması ve yeterince doğru olduğunun garanti edilebilmesi ve ticari kullanım için teslim edilebilmesidir.

Aynı zamanda, Büyük model şu ana kadar tam olarak tanımlanmamıştır, kaç parametre büyük model olarak adlandırılabilir. Yılın ilk yarısında herkes parametre ne kadar büyük olursa etkinin o kadar iyi olacağını tahmin ederken, daha sonra parametresi daha küçük olan bir modelin de aynı etkiyi sağlayabileceği görüldü. Artık endüstride giderek daha fazla insan hibrit modellerden bahsediyor.

Büyük modellerin incelenmesi bir dil öğrenmekle karşılaştırıldığında, bu biraz Japonca öğrenmeye benzer, başlamak kolaydır ve ustalaşması zordur. Girişimciler sonuçları hızlı bir şekilde görebilirler, ancak çözülmesi gereken çok fazla sorun olduğunu görürler.

Mevcut büyük ölçekli modeller ciddi şekilde homojenize edilmiştir. ** Piyasada bu kadar büyük model yok.2024 yılına kadar ateşin düşmesi gerekiyor ve kıyıda kimin çıplak yüzdüğü ortaya çıkacak. **

Son olarak, büyük modeller arasında aslında hiçbir teknik engel yoktur. Teknik konsepti uzun yıllardır var ve sektördeki birçok kişi bunu hem yurtiçinde hem de yurtdışında uyguluyor. Sadece ince ayar (ince ayar) sürecinde, geliştiricilerin farklı derecelerde konsantrasyon ve bağlılıkları vardır.

Şahsen OpenAI'nin bu etkiyi gerçekten zanaatkarlık ruhuyla başardığını düşünüyorum, bu nedenle belirli bir "zaman engeli" var ama bu "teknik engellerden" iki farklı şey. **Yapay zeka teknolojisi açısından yurt içi ve yurt dışı arasında çok büyük bir uçurum yok.Örneğin Çin'de çipler ve işletim sistemleri çok güçlü.Ayrılık sadece yalnızlığa dayanabilmeleri, eziyet etmeye cesaret edip edememeleri ve yapabilecekleri konusunda. yenilikçi araştırma. **

View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
  • Reward
  • Comment
  • Share
Comment
0/400
No comments
  • Pin
Trade Crypto Anywhere Anytime
qrCode
Scan to download Gate app
Community
  • 简体中文
  • English
  • Tiếng Việt
  • 繁體中文
  • Español
  • Русский
  • Français (Afrique)
  • Português (Portugal)
  • Bahasa Indonesia
  • 日本語
  • بالعربية
  • Українська
  • Português (Brasil)