Bản thảo đầu tiên của bài viết này được hoàn thành trong thời gian rảnh rỗi của tôi vào cuối tháng 8. Sau khi vội vàng xuất bản, tôi nhận được rất nhiều lời khuyên nên đã thêm, thay đổi, xóa một số nội dung để tránh khiến mọi người cười nhạo.
Nội dung của bài viết này chủ yếu là đánh giá hiện trạng của ngành AI từ góc độ đầu tư, phản ánh và phỏng đoán về lộ trình công nghệ/sản phẩm của các công ty khác nhau và tóm tắt chiến lược của các công ty trong AI ngành công nghiệp. Vì vậy, không thể tránh khỏi những thiếu sót ở những phần liên quan đến công nghệ cụ thể, mong các bạn thông cảm.
Nhưng xét cho cùng, các công ty lớn có thể xuất bản các bài báo vẫn mâu thuẫn với nhau và dường như không ai có thể đánh giá được tính chính xác của nội dung bài viết này. Cũng giống như việc sử dụng GPT-4 để chấm điểm GPT-3.5, điều này có vẻ hợp lý nhưng khi bạn nghĩ về nó thì hơi trừu tượng.
Vì vậy, tác giả khuyến nghị nên coi bài viết này như một “bản án” được hình thành sau khi thu thập thông tin về những ngành chưa chắc chắn. Vì là phán đoán nên lập trường phải rõ ràng và phát biểu phải có ý nghĩa. Còn việc đúng hay sai thì hãy để thời gian kiểm chứng.
Tác giả luôn tin rằng: ngành mới ồn ào, việc dùng trí óc và dám đưa ra phán đoán luôn là đúng. Đối với các câu hỏi đúng-sai, tỷ lệ đoán mù đúng là 50%, xác suất đoán sai ba lần liên tiếp là 12,5%.Ngay cả việc đưa ra phán đoán ở mức độ tung đồng xu cũng có ý nghĩa. Phán đoán không có gì đáng sợ, nhưng điều khủng khiếp nhất là độ chính xác của phán đoán còn thấp hơn so với việc tung đồng xu.
Trước khi chính thức bắt đầu bài viết này, tôi muốn cảm ơn những người sau đây vì công việc của họ, những người đã cung cấp nguồn cảm hứng và dữ liệu quý giá cho bài viết này. Tất nhiên, vì nhiều suy luận trong bài viết này đều dựa trên các tác phẩm này nên nếu có sai sót hoặc tác giả hiểu sai thì những suy luận trong bài viết này sẽ không còn vững chắc, mời độc giả tự đưa ra nhận định. Bài viết này không cấu thành lời khuyên đầu tư và hầu như không cấu thành lời khuyên đầu tư.
•Trung tâm chuỗi tư duy: Nỗ lực không ngừng để đo lường hiệu suất suy luận của các mô hình ngôn ngữ lớn（
•LIMA: Ít hơn là nhiều hơn cho sự liên kết（
•Tháng 6 năm 2023, Đánh giá giai đoạn điều chỉnh hướng dẫn（
•Cấu trúc GPT-4, Cơ sở hạ tầng, Tập dữ liệu đào tạo, Chi phí, Tầm nhìn, MoE（
Được rồi, hãy chính thức bắt đầu bài viết này.
Mô hình lớn: Phóng tên lửa mạng
Bước đầu tiên khi thảo luận về AI vào năm 2023 là thảo luận xem liệu mô hình kinh doanh quy mô lớn có còn có thể thực hiện được hay không.
Mô hình lớn (huấn luyện trước) giờ đây đã được chuyển thành bài toán phóng tên lửa, chỉ cần đốt được và hướng đúng thì ai cũng có thể làm được. Có thể nói, huấn luyện một mô hình lớn giống như phóng một tên lửa mạng.
Một điều trái ngược với lẽ thường là các nhà đầu tư đánh giá thấp độ khó của việc huấn luyện mô hình lớn nhưng lại đánh giá quá cao độ khó của việc phóng tên lửa thật. Với cùng chi phí 60 triệu USD, các nhà đầu tư sẽ cho rằng nếu tên lửa không cất cánh thì sẽ có cơ hội thứ hai, còn việc không huấn luyện được mô hình lớn sẽ bị coi là lãng phí tiền bạc.
GPT-4 vẫn tiêu tốn 60 triệu USD vào hiệu quả sử dụng GPU của OpenAI (được báo cáo là khoảng 30%). Đây là câu hỏi về {hiệu suất=hiệu quả×chi phí} và hiệu suất là một rào cản. Nếu các công ty khởi nghiệp khác không thể đạt được hiệu quả hiệu suất lớn hơn 30%×60 triệu=18 triệu USD, thì người dùng cũng có thể sử dụng GPT-4 trực tiếp.
Hiện tại, nhiều công ty tuyên bố đào tạo các mô hình lớn có các vòng tài trợ từ 1 triệu USD đến 5 triệu USD. Nói cách khác, ngay cả những công ty có nguồn tài chính lớn nhất cũng chỉ có đủ đạn dược để hỗ trợ một lần phóng. Ngay cả khi mức sử dụng GPU của lần ra mắt này đạt 100% thì cũng khó có thể vượt qua GPT-4.
Từ góc độ này, tốt hơn là nên phóng tên lửa, vì hầu hết các tên lửa hiện nay đều là phương tiện phóng, mang vệ tinh lên bầu trời và khả năng tải đơn còn hạn chế nên các công ty tên lửa nhỏ có thể nhận đơn đặt hàng vệ tinh mà các hãng khác chưa có thời gian. để khởi động.
Mô hình lớn thì khác, chi phí cận biên của việc mở rộng theo chiều ngang của mô hình lớn chỉ là chi phí sức mạnh tính toán, và chi phí sức mạnh tính toán có thể được mở rộng một cách đàn hồi, điều đó có nghĩa là đối với công ty mô hình lớn, lợi nhuận của mỗi đơn hàng là một khoản lợi nhuận miễn phí. , hầu như không có chi phí bổ sung và khả năng thực hiện rất lớn. Đối với những công ty mô hình lớn mới thành lập, chất lượng kém, khó có thể tiếp nhận nhu cầu tràn.
Trừ khi chi phí đào tạo giảm đáng kể, ngay cả khi biết toàn bộ kiến trúc của GPT-4, nhiều công ty sẽ khó có thể tạo ra những mô hình lớn có thể đưa ra thị trường trong thời gian ngắn.
Tùy chỉnh: Đối mặt với vấn đề “kẻ thắng có tất cả”
Trong ngành công nghiệp phần cứng, một hiện tượng phổ biến là đạt được lợi nhuận sớm thông qua nhu cầu tùy chỉnh, sau đó đạt được những đột phá về công nghệ (hoặc cân bằng) thông qua lợi nhuận sớm. Tuy nhiên, việc tùy chỉnh trong ngành công nghiệp mô hình lớn khó có thể là lối thoát cho những người mới tham gia.
Về nhận định này, lời giải thích rất đơn giản: đại đa số các mẫu máy tinh chỉnh không thể đuổi kịp GPT-4, dù có đuổi kịp thì chi phí khái quát hóa trực tiếp bằng GPT-4 thấp hơn, nhu cầu nhân sự ít hơn. , và nhu cầu may mắn cũng ít hơn. Yêu cầu ít dữ liệu hơn. Chừng nào vẫn còn tồn tại khoảng cách về hiệu suất vượt trội giữa GPT-4 và các mẫu khác, thì việc tùy chỉnh không thể là lối thoát cho các công ty mô hình lớn.
Một ví dụ rất điển hình là Jasper sử dụng GPT-3 đã được tinh chỉnh để phục vụ khách hàng doanh nghiệp, tuy nhiên sau khi OpenAI ra mắt ChatGPT (GPT-3.5), người dùng của nó đã nhanh chóng mất đi. Bởi vì đầu ra của Jasper có thể thu được chỉ bằng cách nhập GPT-3.5 mà không cần sử dụng "phiên bản lạc hậu" có khả năng khái quát hóa kém và bị hạn chế sử dụng nội bộ trong doanh nghiệp.
So với các công ty mới, ít nhất Jasper cũng có khoảng thời gian phát triển từ GPT-3 đến GPT-3.5. Tuy nhiên, các công ty mới hiện cần phải đối mặt với sự siết chặt của GPT-3.5 chi phí thấp, tốc độ cao và GPT-4 hiệu suất cao cùng một lúc.
Vì vậy, khả năng sống sót của việc hy vọng tích lũy lợi nhuận thông qua việc tùy chỉnh để đạt được những đột phá về công nghệ là rất thấp.
Tinh chỉnh: Cần thiết, đừng mê tín
Ngành công nghiệp AI hiện tại có một kỳ vọng không thực tế về việc tinh chỉnh, được đánh giá quá cao cả về việc triển khai kỹ thuật cụ thể và nhịp điệu kỹ thuật ở cấp độ vĩ mô.
Việc tinh chỉnh hiện đang được thảo luận trong ngành chủ yếu đề cập đến việc “dựa trên mô hình được đào tạo trước, giúp nó tạo ra các câu trả lời đáp ứng được ý định của con người”. Kiểu tinh chỉnh này có thể được gọi là "căn chỉnh", tức là căn chỉnh câu trả lời phù hợp với ý định của con người, thay vì bổ sung thêm trí tuệ cho mô hình lớn.
Theo kết quả nghiên cứu của nhiều bài báo, kiến thức về các mô hình lớn chủ yếu phải được đào tạo trước, trong khi việc tinh chỉnh được sử dụng nhiều hơn cho việc căn chỉnh.
Giải thích đơn giản là việc đào tạo trước quyết định năng lực não bộ, còn việc tinh chỉnh quyết định ngôn ngữ mẹ đẻ. Tinh chỉnh mô hình được đào tạo trước là một quá trình “xóa mù chữ”.
Tuy nhiên, tinh chỉnh thường được ngành công nghiệp xem như một phương pháp "thêm trí thông minh" vào mô hình, tức là cải thiện hiệu suất của mô hình và nâng cao kiến thức về mô hình thông qua tinh chỉnh. Người ta tin rằng bằng cách này, "Chén Thánh" của trí tuệ nhân tạo" có thể đạt được. Dòng suy nghĩ này có phần thiên vị.
Trước hết, bản thân hiệu suất của mô hình không được cải thiện nhưng nó có thể điều chỉnh ý định của con người tốt hơn, nếu độ phức tạp của nhiệm vụ vượt quá hiệu suất của mô hình thì việc tinh chỉnh sẽ không mang lại kết quả như mong đợi. Cũng giống như việc để bộ não con người thực hiện các phép toán lượng tử, việc không làm được điều đó không phải là vấn đề giáo dục.
Thứ hai, việc “bổ sung kiến thức” được thực hiện ở phần “căn chỉnh ý định” và tác dụng giống với “vẹt” hơn. Nghĩa là: mô hình chỉ bắt chước những gì chuyên gia nói mà không hiểu ý nghĩa. Mặc dù nhiều ngành có thể có được giải pháp tốt bằng cách “vẹt” (xét cho cùng, hầu hết các ngành đều không phức tạp…) nhưng rõ ràng đây không phải là kết quả chúng ta nên theo đuổi lâu dài.
Cuối cùng, đối với việc huấn luyện “bổ sung bộ dữ liệu, nâng cao hiệu suất mô hình, nâng cao kiến thức về mô hình” cần coi mô hình có khả năng “học tăng dần/học liên tục”, tức là có đầy đủ các tham số của mô hình. có thể được cải thiện thông qua các tập dữ liệu gia tăng. Đây không phải là khái niệm giống với cái gọi là "tinh chỉnh lệnh".
Nói chung việc tinh chỉnh rất quan trọng, nhưng thật sai lầm khi có thái độ “mê tín” đối với việc tinh chỉnh hiện tại, đặc biệt là việc vội vàng phong ấn việc tinh chỉnh hiện tại như Chén Thánh, khá là “trên dinh thự”. của vật lý ngày nay “Chỉ có hai đám mây đen đang trôi nổi”.
Lùi lại một bước, nếu nhu cầu “tăng cường trí tuệ” thực sự có thể được giải quyết thông qua việc tinh chỉnh các hướng dẫn, bằng cách thực hiện tìm kiếm vectơ đơn giản, đưa kiến thức trực tiếp vào ngữ cảnh và chỉ cần viết một vài mẫu, thì đó là một kết quả cao. xác suất mà chúng ta có thể đạt được kết quả tương tự hoặc thậm chí tốt hơn.
Mọi người đều thích tinh chỉnh, có lẽ đây là một loại hồi sinh kỹ năng luyện kim ở thời hiện đại...
Triển vọng mô hình lớn: Bốn phép tính số học
(Lưu ý rằng phần nội dung này hoàn toàn dựa trên dữ liệu do Dylan Patel tiết lộ và độ tin cậy hiện tại chưa thể được xác minh)
Việc đào tạo GPT-4 dựa trên dòng A của thẻ N, hiệu suất đào tạo là 30%, thời gian đào tạo khoảng 2 tháng, chi phí khoảng 60 triệu và tổng số tham số là {1,7 nghìn tỷ=110 Billion×16 mô hình chuyên gia}. Các thông số là khoảng 280 tỷ.
Nói cách khác, có một số tham số chính sẽ gây ra những thay đổi trong mô hình huấn luyện mô hình lớn.
•Hiệu quả đào tạo: tăng từ 30% lên 60% có thể trực tiếp tăng gấp đôi thời gian
• Tăng cường độ sức mạnh tính toán: Sau khi thay đổi từ dòng A sang dòng H rồi sang thẻ chuyên dụng AI, mật độ sức mạnh tính toán được cải thiện và có thể giải quyết được nhiều vấn đề ảnh hưởng đến hiệu quả trong kiến trúc.
•Chi phí điện năng máy tính giảm: Lao Huang (người sáng lập Nvidia) giảm giá card đồ họa, giúp giảm chi phí đáng kể
•Cải thiện hiệu suất tham số: Còn chỗ để cải thiện hiệu suất tham số của mô hình. Nhắc lại trước đây, các mô hình mới thường có thể cải thiện hiệu suất tham số của các mô hình cũ lên nhiều lần. Có thể sử dụng 30% của thông số của GPT-4 để đạt được hiệu quả tương tự.
Tóm lại, chi phí đào tạo một mô hình có hiệu suất cấp GPT-4 ngay từ đầu có thể gấp 10 đến 20 lần khả năng tối ưu hóa, giảm xuống còn 3 triệu đến 6 triệu USD. và các công ty lớn được chấp nhận nhiều hơn.
Sự thay đổi này có thể mất khoảng 2 năm để hoàn thành.
Hiện tại, công nghệ mô hình lớn chủ đạo vẫn dựa trên máy biến áp, cơ sở hạ tầng không thay đổi, ý tưởng tinh chỉnh thuật giả kim và thêm thông số để tạo ra phép màu vẫn chưa cạn kiệt. Việc đào tạo GPT-4 được thực hiện trên cơ sở hạn chế về khả năng tính toán cao và thời gian đào tạo không đủ dài.
Nếu các tham số tăng tuyến tính theo thời gian đào tạo, giới hạn trên của tham số của một mô hình có kiến trúc tương tự GPT-4 có thể là khoảng 10 nghìn tỷ, tức là thời gian đào tạo tăng gấp đôi (×2) và card đồ họa song song là tăng gấp đôi (×2), hiệu quả đào tạo nhanh bằng một nửa (×1,5), hiệu suất tham số cao bằng một nửa (×1,5) và kết quả cuối cùng tốt hơn gấp mười lần. Theo phong cách chấp nhận rủi ro của Thung lũng Silicon, thông số này rất có thể sẽ đạt được trong vòng một năm, bất kể hiệu suất có được cải thiện hay không.
Tuy nhiên, sau khi đạt tới 10 nghìn tỷ thông số, hoàn toàn không biết liệu LLM có còn sử dụng ý tưởng tăng thông số để đạt được điều kỳ diệu hay không.
Nếu số lượng tham số cải thiện hiệu suất mô hình ở mức giảm dần thì 10 nghìn tỷ có thể sẽ là một trở ngại. Tuy nhiên, cũng có giả thuyết cho rằng mức độ cải thiện hiệu suất của mô hình theo số lượng tham số đang tăng nhẹ, tương tự như “nếu một người đủ thông minh, anh ta có thể học mọi thứ nhanh chóng”. Điều trước thì ổn, nhưng nếu điều sau thành hiện thực, hiệu suất của mô hình có thể cải thiện theo cấp số nhân và điều gì sẽ xảy ra khi đó sẽ hoàn toàn không thể đoán trước được.
Thật khó để dự đoán thuật giả kim, nhưng rất dễ để dự đoán nhịp điệu chiến lược của công ty. Một mô hình có tổng tham số 10 nghìn tỷ là điểm cuối quan trọng đối với hầu hết các doanh nghiệp, cho dù đó là một gã khổng lồ như Google/MS/APPL hay OpenAI nhỏ hơn và đó là nơi bạn có thể dừng lại và thực hiện một số khám phá kỹ thuật. chức vụ.
Sở thích rủi ro của doanh nghiệp/vốn có thể quy thành “thời gian chịu đựng”, nếu toàn bộ thời gian chịu đựng là đốt cháy chi phí mạnh mẽ thì khó có thể vượt quá 6 tháng. Nghề thủ công của con người không phát triển đủ nhanh, thường theo chu kỳ từ 5 năm trở lên. Do đó, trong vòng 5 năm, số lượng tham số giới hạn của mô hình có thể được ước tính là từ 20 nghìn tỷ đến 50 nghìn tỷ. Trừ khi có một bước đột phá lớn trong quy trình/kiến trúc xảy ra lần nữa, nếu không khả năng vượt quá mức độ này là rất thấp.
Đa phương thức: Con voi trong phòng
Đa phương thức là con voi trong phòng và có thể ảnh hưởng sâu sắc đến cảnh quan của đường đua.
Định nghĩa đơn giản về đa phương thức là: hỗ trợ đầu vào và đầu ra của nhiều thông tin phương thức. Định nghĩa này rất lỏng lẻo, chẳng hạn như một số sản phẩm trên thị trường tuyên bố có thể thực hiện đầu vào đa phương thức thực chất lại là ChatBot với một lớp OCR bên ngoài. Cũng có những mô hình đáp ứng đầy đủ định nghĩa về đa phương thức, nhưng hiệu suất của chúng thật đáng thất vọng. Ngay cả khả năng nhập hình ảnh đa phương thức của GPT-4 vẫn chưa được mở rộng, có thể thấy chức năng này chưa ổn định cho lắm.
Tuy nhiên, việc phát hành đa phương thức không còn xa nữa. Có khả năng cao là GPT-5 vốn đã hỗ trợ đa phương thức, tức là nó cần thiết kế lại cấu trúc và đào tạo lại. Theo lý luận trên, các tham số của mô hình lớn vẫn còn chỗ để tăng trưởng từ 10 đến 50 lần và chỉ cần đưa khả năng đa phương thức vào đó là đủ. Vì vậy, có thể kỳ vọng rằng một mô hình đa phương thức với tính sẵn sàng cao và hiệu suất cao sẽ xuất hiện trong vòng 2 năm tới, lạc quan nhất là gần 1 năm.
Đa phương thức là con voi trong phòng, mọi người đều biết cuối cùng sẽ có thứ như vậy, nhưng rất nhiều sản phẩm/nghiên cứu/chiến lược bỏ qua sự tồn tại của nó nên có sự tính toán sai lầm ở những phần quan trọng.
Ví dụ, về mặt lý thuyết, các mô hình đơn hình ảnh có thể bị áp bức nghiêm trọng bởi các mô hình đa phương thức, nhưng hầu hết các nghiên cứu/đầu tư hiện đều bỏ qua vấn đề này, dẫn đến việc định giá quá cao một số công ty tập trung vào hình ảnh. Các công ty này có khả năng sẽ mất đi các rào cản kỹ thuật và chuyển đổi thành nhà cung cấp dịch vụ trong tương lai, hệ thống định giá của họ nên hướng đến các nhà cung cấp dịch vụ hơn là các công ty công nghệ.
Nếu bạn muốn kể câu chuyện “đầu tư phụ thuộc vào con người, cùng một đội có thể chuyển đổi doanh nghiệp”, hãy coi như tôi chưa nói điều đó. Huyền thoại luôn ở đó nhưng bạn không thể tin vào chúng khi nghiên cứu.
Ai có thể huấn luyện GPT-4: Có, nhưng không cần thiết
Việc tinh chế thuốc tiên không mất nhiều thời gian và các công ty lớn đang mua card đồ họa. Một điều rất rõ ràng là trong một năm, các công ty lớn sẽ có thể đào tạo các mô hình cấp GPT-4. Nhưng có nên tập luyện hay không lại là một câu hỏi khác.
Trong lĩnh vực game có một đề xuất kinh điển gọi là “Yuanshin chơi Yuanshen”, đó là: khi người chơi có thể chọn chơi Yuanshen hoặc sản phẩm cạnh tranh của Yuanshen, nếu sản phẩm cạnh tranh không tốt bằng Yuanshen thì chơi Original God .
Cách tiếp cận “người thắng có tất cả” này cũng được áp dụng cho ngành công nghiệp mô hình quy mô lớn. Nếu một công ty đi theo OpenAI, sau nửa năm nghiên cứu và phát triển, họ sẽ tung ra mô hình quy mô lớn của riêng mình với hiệu suất tương đương 90% GPT-4, với hy vọng giới thiệu được ra thị trường. Lúc này công ty sẽ gặp phải những vấn đề sau:
•OpenAI có lợi thế về quy mô về tài nguyên đám mây và chi phí thấp hơn
•API của OpenAI đã được sử dụng rộng rãi trong các mã sản phẩm và rất khó để thay thế.
• Sản phẩm của công ty vẫn chưa vượt trội so với GPT-4
• Sản phẩm thế hệ tiếp theo của OpenAI (có thể là GPT-5) sẽ sớm ra mắt
Có thể thấy công ty đang phải chịu áp lực rất lớn. Thay vì đào tạo GPT-4, tốt hơn hết bạn nên đặt cược trực tiếp vào mẫu xe thế hệ tiếp theo (so với GPT-5). Khi đó bài toán sẽ chuyển từ “vấn đề sản phẩm cạnh tranh tương tự” sang “vấn đề đổi mới công nghệ”. Đây là gánh nặng mà các công ty nhỏ không thể gánh nổi.
Vì vậy, bàn luận “ai có thể huấn luyện GPT-4” là một câu hỏi chết về mặt chiến lược, thay vì nghĩ đến vấn đề này, tốt hơn hết hãy tìm một hướng đi chắc chắn và có cơ hội hơn.
Lời khuyên cho các công ty khởi nghiệp AI: hiệu suất là trên hết, tránh trì trệ
Tác giả đã viết nhiều bài phàn nàn về langchain, nguyên nhân sâu xa là langchain không chừa chỗ cho các nhà phát triển cải thiện hiệu suất. Nó được gọi là "khung phổ quát". Để đảm bảo tính tổng quát, nhiều cải tiến về hiệu suất của các mô hình lớn đã bị loại bỏ, chẳng hạn như kiểm soát định dạng đạt được bằng nhiều vòng đối thoại và tinh chỉnh. Tương tự, có hướng dẫn/Auto-GPT/BabyAGI, v.v., tất cả đều mong muốn trở thành một “framework có thể sử dụng suốt đời”.
Một thực tế khách quan là OpenAI đã phát hành Function Calling vào tháng 5. Nhiều lĩnh vực rắc rối trong mã có giải pháp triển khai tốt hơn và chi phí để triển khai các giải pháp tốt hơn là xây dựng lại các phần chính của mã sản phẩm. Vào tháng 8, OpenAI đã cấp quyền tinh chỉnh GPT-3.5 và nhiều liên kết yêu cầu kiểm soát đầu ra chính xác có các giải pháp tiềm năng mới.
Vì vậy, các công ty khởi nghiệp phải đứng trước sự lựa chọn quan trọng: nên chọn ① cải thiện hiệu suất và liên tục refactor sản phẩm, hay ② giảm sử dụng tính năng mới và luôn sử dụng tính năng cũ để phát triển?
Đối với tinh thần kinh doanh ứng dụng công nghệ mới, “phát triển” không chỉ thể hiện quá trình viết mã mà còn thể hiện “giới hạn trên” của các chức năng/chiến lược sản phẩm. Hiệu suất có thể được kiểm soát càng cao thì sản phẩm càng có nhiều chức năng lý thuyết và tính linh hoạt chiến lược càng cao.
Sự phát triển của công nghệ không thể đoán trước được, những đổi mới công nghệ nhỏ có thể mang lại những thay đổi rất nhạy cảm trong bối cảnh cạnh tranh, các công ty khởi nghiệp cần có khả năng chống lại sự mong manh trước sự phát triển của công nghệ.
---Nói theo cách của con người: Hiệu suất nên được ưu tiên và tránh ở lại. Ở cấp độ phát triển, hãy sử dụng nhiều tính năng mới hơn; về mặt sản phẩm, hãy suy nghĩ về những chức năng mà các tính năng mới có thể thực hiện; về mặt chiến lược, hãy xem xét tác động của các tính năng mới đối với chiến lược.
Trong "Guo Qin Lun", có đề cập rằng sau khi thành lập nhà Tần, vũ khí kim loại trên thế giới đã bị tịch thu và đúc thành mười hai tượng đồng để loại bỏ khả năng xảy ra dân nổi dậy. Nhưng triều đại nhà Tần nổi tiếng là tồn tại trong thời gian ngắn. Sẽ có lợi hơn nếu chú ý đến sự thay đổi hơn là bỏ qua nó.
Lời khuyên cho các công ty khởi nghiệp AI: Tự tin tạo ứng dụng
Có một mối nguy tiềm ẩn rất thường gặp khi các công ty khởi nghiệp phát triển ứng dụng: sự gia nhập của các công ty lớn. Các công ty lớn ở đây không chỉ bao gồm những gã khổng lồ về ứng dụng, chẳng hạn như Meta/Byte/Tencent, v.v., mà còn bao gồm cả những công ty đi đầu trong ngành AI, chẳng hạn như OpenAI.
Thông thường có hai lý do để các công ty lớn tham gia thị trường: để triển khai các cơ hội sản phẩm và cắt giảm khâu thượng nguồn và hạ nguồn.
"Bố trí cơ hội sản phẩm" là nghĩa đen, các công ty lớn cảm thấy hướng đi này đáng theo đuổi nên họ thực hiện.
“Cắt ngược dòng và hạ nguồn” hầu hết là một bước đi bất lực. Có thể là do tôi đã phát triển một mô hình lớn có thể so sánh với OpenAI. Tuy nhiên, do vấn đề kẻ thắng được tất cả của các mô hình lớn nên không có người dùng, kết quả là trong việc đốt cháy chi phí, không có doanh thu, không có dữ liệu, từ đó dẫn đến Hiệu suất dần bị tụt lại phía sau. Tại thời điểm này, đi sâu vào hạ nguồn, phát triển các ứng dụng cụ thể và sử dụng công nghệ của riêng mình là lựa chọn duy nhất.
Theo kinh nghiệm lịch sử, do các vấn đề về cơ cấu tổ chức, công ty càng gần hạ nguồn thì càng có nhiều khả năng công nghệ của họ bị tụt lại phía sau, và công nghệ càng tụt hậu thì càng phải làm việc ở hạ nguồn. Những cái gọi là công ty công nghệ này cuối cùng sẽ cạnh tranh trong cùng một phân khúc sinh thái với các công ty về lớp ứng dụng.
Tuy nhiên, trong chiến trường lớp ứng dụng, do thời gian sử dụng công nghệ AI ngắn nên không có lợi thế về quy mô hiệu quả và có thể tái sử dụng, điểm xuất phát của các công ty lớn và các công ty khởi nghiệp cũng tương tự nhau. So với các công ty lớn, các công ty khởi nghiệp hoạt động hiệu quả hơn và có những hiểu biết sâu sắc hơn, dễ dàng tận dụng hơn.
Một điều đáng chú ý là hầu hết các tài liệu quảng cáo cho MS Azure hiện nay đều tập trung vào OpenAI, tuy nhiên, một công ty lớn như Microsoft lại dựa hoàn toàn vào OpenAI làm nền tảng, điều này chứng tỏ các startup có lợi thế tự nhiên trong lĩnh vực AI.
Tất nhiên, một số nhà cung cấp cloud có thể không chấp nhận được việc bị các công ty khởi nghiệp dẫn dắt và muốn tự mình chiếm lĩnh toàn bộ thị trường. Nó đắt tiền, chậm và không phải là mối đe dọa ngay lập tức.
Thực tế là quả thực có một số lộ trình ứng dụng AI tồn tại rất ngắn ngủi, nhưng vẫn còn nhiều lộ trình tồn tại lâu dài vẫn chưa được khám phá và các ứng dụng AI không phải là kẻ chiến thắng tất cả. Mở rộng từ ứng dụng sang nền tảng hay công nghệ cũng là một con đường khả thi hơn.
Vì vậy, chúng ta nên hợp lý về khả năng thâm nhập vào lớp ứng dụng của các công ty lớn. Đề xuất của chúng tôi là các công ty khởi nghiệp AI có thể tự tin tạo ra các ứng dụng.
Lời khuyên dành cho các công ty khởi nghiệp AI: Hãy chú ý đến vòng đời của sản phẩm
Như đã đề cập trước đó, các công ty khởi nghiệp AI có thể thoải mái tạo ra các ứng dụng, nhưng họ phải xem xét các vấn đề về hiệu suất của mô hình AI để tránh bị đình trệ. Tình trạng này được phản ánh trực tiếp ở chỗ các sản phẩm AI có thể mất đi nhu cầu và dần cạn kiệt trong vòng vài tháng và tình trạng này có thể xảy ra thường xuyên.
Các ứng dụng AI cần sử dụng dịch vụ của các mô hình lớn và hiệu suất của các mô hình lớn tiếp tục được cải thiện. Sự cải tiến này không phải là sự cải thiện ở một khía cạnh duy nhất như "tốc độ", mà là sự thay đổi về mọi mặt như chất lượng đầu ra, độ dài đầu ra và khả năng kiểm soát đầu ra. Mỗi sự nâng cấp đáng kể về công nghệ sẽ khiến các sản phẩm lớp ứng dụng hiện có bị tụt hậu về mặt công nghệ và tạo ra những cơ hội, đối thủ cạnh tranh mới.
Chúng tôi gọi thời điểm ứng dụng AI duy trì được lợi thế và sự cần thiết trong chiến lược/sản phẩm/công nghệ là “huyết mạch”.
Dưới đây là một số ví dụ với vòng đời ngắn hơn:
• Khi ChatGPT/Claude hỗ trợ tải tệp lên, ChatPDF trở nên không cần thiết
•Khi Office365 hỗ trợ Copilot, các sản phẩm sử dụng AI để vẽ PPT sẽ mất đi lợi thế
• Khi GPT-3.5 xuất hiện, Jasper mất đi sự cần thiết
**Xét đến sự phát triển nhanh chóng của ngành công nghiệp AI, nguồn sống hạn chế là điều bình thường. Vì vậy, chấp nhận thực tế huyết mạch có hạn và cố gắng chọn hướng đi có huyết mạch dài hơn để phát triển sẽ có lợi cho việc duy trì lợi thế lâu dài và sự cần thiết của sản phẩm. **
Nói chung, vòng đời có thể được chia đơn giản thành các mức 3/6/12 tháng.
•3 tháng: Chức năng mà các công ty lớn chưa có thời gian làm (chẳng hạn như chức năng văn phòng/ChatGPT chưa có thời gian làm)
•6 tháng: Khó triển khai và không thể tích hợp vào các giải pháp hiện có, nhưng những lợi thế/sự cần thiết sẽ biến mất khi hiệu suất AI được cải thiện (chẳng hạn như khung AI chung)
•12 tháng: Ưu điểm/nhu cầu có thể tồn tại lâu dài và không dễ bị ảnh hưởng bởi các công ty lớn/sự phát triển công nghệ (như Ôm Mặt)
*Vòng đời của sản phẩm nền tảng không nhất thiết phải dài, suy cho cùng, cửa hàng cũng là nền tảng.
Một công ty khởi nghiệp khi đã xác định được hướng đi của mình thì chỉ cần có đường sống 6 tháng, đường sống 12 tháng khó có được.
Khi vòng đời sản phẩm đi đến cuối, thường có hai tình huống. Tình huống đầu tiên là lợi thế biến mất và công nghệ nâng cấp sản phẩm cần được xây dựng lại, vui lòng tham khảo "hiệu suất đầu tiên" ở trên, tình huống thứ hai là nhu cầu không còn và sản phẩm sẽ dần được thay thế. sản phẩm còn vài tháng nữa “Tuổi thọ vận hành” là đủ để các startup lựa chọn hướng đi tiếp theo.
Lời khuyên cho các công ty khởi nghiệp AI: Web3+AI có thể làm được
Hiện tại có nhiều dự án khởi nghiệp xoay quanh chủ đề Web3+AI, tuy nhiên, xét đến tính không chắc chắn của sự phát triển công nghệ và giai đoạn đầu của thị trường, chủ đề Web3+AI sẽ vẫn còn nhiều biến động trong tương lai.
Bài viết này nhằm mục đích tìm kiếm những điều chắc chắn có xác suất đúng cao trong số những điều không chắc chắn, vì vậy, tác giả vẫn hy vọng rút ra được một số cảm hứng và đề xuất một số chủ đề, hướng đi có thể có cơ hội tham khảo cho các công ty khởi nghiệp và các nhà nghiên cứu quan tâm.
•Phi chủ quyền/Phi tập trung
Hiện tại, các công ty dẫn đầu trong ngành AI chỉ cung cấp các mô hình nguồn đóng và tính ổn định, minh bạch và trung lập trong việc cung cấp dịch vụ liên tục của họ là không thể kiểm soát được. Phi chủ quyền/phân cấp có thể trở thành một chủ đề quan trọng trong ngành AI, tức là cung cấp các dịch vụ AI ổn định, minh bạch và trung lập dựa trên kiến trúc cơ bản của phi chủ quyền/phân cấp.
Giải trừ chủ quyền/phân cấp là một "giải pháp thay thế" và "răn đe", có thể làm tăng đáng kể chi phí phi đạo đức của các công ty AI tập trung/có chủ quyền và ngăn họ sử dụng các mô hình AI trong quân sự, giáo phái, chính trị và các khía cạnh khác.
Trong những trường hợp cực đoan, một khi các dịch vụ AI tập trung/có chủ quyền không còn khả dụng/đáng tin cậy vì lý do nào đó, AI phi chủ quyền/phi tập trung có thể tiếp tục cung cấp các dịch vụ có tính sẵn sàng cao để ngăn chặn từng quốc gia/khu vực và thậm chí cả nhân loại mất đi AI.
•Sử dụng sức mạnh tính toán trong thực tế
Đằng sau sự chuyển đổi của ETH từ PoW sang PoS là vấn đề nan giải bị chỉ trích là "khai thác không tạo ra giá trị". Sự kết hợp giữa Web3 và AI có thể cung cấp một kịch bản thực tế cho sức mạnh tính toán, nhằm nhận ra sự tiêu hóa sức mạnh tính toán chứng khoán và thúc đẩy sự phát triển của tổng sức mạnh tính toán, v.v.
•Tài sản ảo
AI là tài sản có nguồn gốc từ sức mạnh tính toán và lưu trữ. Sự kết hợp giữa Web3 và AI có thể cung cấp một kênh để biến AI thành tài sản ảo và tạo ra tài sản ảo gốc thực sự cho Web3 đồng thời hiện thực hóa giá trị của ngành công nghiệp AI.
• Các biến thể cho ứng dụng Web3
Sự kết hợp giữa Web3 và AI có thể mang lại những điểm chức năng mới và cơ hội phát triển cho các ứng dụng Web3, đồng thời các ứng dụng Web3 hiện có có thể được làm lại hoàn toàn.
Viết ở cuối: Tháng 9, liệu AI hiện tại có còn đáng để khởi nghiệp
Hãy để tôi bắt đầu với kết luận: nó đáng giá, và kết luận này rất có thể được sử dụng cho đến Tết Nguyên Đán.
Mọi người thường có nhận thức thiên vị về hoàn cảnh, và tôi cũng không ngoại lệ. Một số quá lạc quan và một số quá bi quan. Tác giả từng trao đổi với hai nhóm, một nhóm cho rằng sẽ có thể sản xuất AI Agent vào quý 1 năm sau, nhóm còn lại cho rằng AI chỉ phù hợp để quản lý cơ sở tri thức. Rõ ràng, nhóm trước quá lạc quan, trong khi sau này là quá bi quan.
Khi lập kế hoạch dài hạn, lạc quan quá cũng như quá bi quan sẽ rơi vào hố sâu, những nhận xét được phổ biến rộng rãi thường là những nhận định có sai lệch lớn nên tư duy độc lập rất quý giá. Vì vậy, bất kể độc giả có chấp nhận những quan điểm của bài viết này hay không, chỉ cần độc giả có tư duy và phán đoán độc lập trong quá trình đọc thì tác giả sẽ rất hài lòng.
Cuối cùng, đặt một quảng cáo. Nếu bạn có ý tưởng khởi nghiệp AI hay hoặc đã có một dự án hoàn thành, vui lòng liên hệ với những người bạn NGC (như tôi).
Chúng tôi xác định các dự án có sự đổi mới đột phá, nhằm giải quyết vấn đề bằng các giải pháp được đặc trưng bởi sự đơn giản, khả năng chi trả về chi phí, tốc độ, tính độc đáo và sản phẩm hấp dẫn phù hợp với thị trường.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
NGC Ventures: Có còn đáng khởi nghiệp kinh doanh trong lĩnh vực AI hiện tại không?
Tác giả: Cherry, Giám đốc đầu tư, NGC Ventures
Lời nói đầu
Bản thảo đầu tiên của bài viết này được hoàn thành trong thời gian rảnh rỗi của tôi vào cuối tháng 8. Sau khi vội vàng xuất bản, tôi nhận được rất nhiều lời khuyên nên đã thêm, thay đổi, xóa một số nội dung để tránh khiến mọi người cười nhạo.
Nội dung của bài viết này chủ yếu là đánh giá hiện trạng của ngành AI từ góc độ đầu tư, phản ánh và phỏng đoán về lộ trình công nghệ/sản phẩm của các công ty khác nhau và tóm tắt chiến lược của các công ty trong AI ngành công nghiệp. Vì vậy, không thể tránh khỏi những thiếu sót ở những phần liên quan đến công nghệ cụ thể, mong các bạn thông cảm.
Nhưng xét cho cùng, các công ty lớn có thể xuất bản các bài báo vẫn mâu thuẫn với nhau và dường như không ai có thể đánh giá được tính chính xác của nội dung bài viết này. Cũng giống như việc sử dụng GPT-4 để chấm điểm GPT-3.5, điều này có vẻ hợp lý nhưng khi bạn nghĩ về nó thì hơi trừu tượng.
Vì vậy, tác giả khuyến nghị nên coi bài viết này như một “bản án” được hình thành sau khi thu thập thông tin về những ngành chưa chắc chắn. Vì là phán đoán nên lập trường phải rõ ràng và phát biểu phải có ý nghĩa. Còn việc đúng hay sai thì hãy để thời gian kiểm chứng.
Tác giả luôn tin rằng: ngành mới ồn ào, việc dùng trí óc và dám đưa ra phán đoán luôn là đúng. Đối với các câu hỏi đúng-sai, tỷ lệ đoán mù đúng là 50%, xác suất đoán sai ba lần liên tiếp là 12,5%.Ngay cả việc đưa ra phán đoán ở mức độ tung đồng xu cũng có ý nghĩa. Phán đoán không có gì đáng sợ, nhưng điều khủng khiếp nhất là độ chính xác của phán đoán còn thấp hơn so với việc tung đồng xu.
Trước khi chính thức bắt đầu bài viết này, tôi muốn cảm ơn những người sau đây vì công việc của họ, những người đã cung cấp nguồn cảm hứng và dữ liệu quý giá cho bài viết này. Tất nhiên, vì nhiều suy luận trong bài viết này đều dựa trên các tác phẩm này nên nếu có sai sót hoặc tác giả hiểu sai thì những suy luận trong bài viết này sẽ không còn vững chắc, mời độc giả tự đưa ra nhận định. Bài viết này không cấu thành lời khuyên đầu tư và hầu như không cấu thành lời khuyên đầu tư.
•Trung tâm chuỗi tư duy: Nỗ lực không ngừng để đo lường hiệu suất suy luận của các mô hình ngôn ngữ lớn（
•LIMA: Ít hơn là nhiều hơn cho sự liên kết（
•Tháng 6 năm 2023, Đánh giá giai đoạn điều chỉnh hướng dẫn（
•Cấu trúc GPT-4, Cơ sở hạ tầng, Tập dữ liệu đào tạo, Chi phí, Tầm nhìn, MoE（
Được rồi, hãy chính thức bắt đầu bài viết này.
Mô hình lớn: Phóng tên lửa mạng
Bước đầu tiên khi thảo luận về AI vào năm 2023 là thảo luận xem liệu mô hình kinh doanh quy mô lớn có còn có thể thực hiện được hay không.
Mô hình lớn (huấn luyện trước) giờ đây đã được chuyển thành bài toán phóng tên lửa, chỉ cần đốt được và hướng đúng thì ai cũng có thể làm được. Có thể nói, huấn luyện một mô hình lớn giống như phóng một tên lửa mạng.
Một điều trái ngược với lẽ thường là các nhà đầu tư đánh giá thấp độ khó của việc huấn luyện mô hình lớn nhưng lại đánh giá quá cao độ khó của việc phóng tên lửa thật. Với cùng chi phí 60 triệu USD, các nhà đầu tư sẽ cho rằng nếu tên lửa không cất cánh thì sẽ có cơ hội thứ hai, còn việc không huấn luyện được mô hình lớn sẽ bị coi là lãng phí tiền bạc.
GPT-4 vẫn tiêu tốn 60 triệu USD vào hiệu quả sử dụng GPU của OpenAI (được báo cáo là khoảng 30%). Đây là câu hỏi về {hiệu suất=hiệu quả×chi phí} và hiệu suất là một rào cản. Nếu các công ty khởi nghiệp khác không thể đạt được hiệu quả hiệu suất lớn hơn 30%×60 triệu=18 triệu USD, thì người dùng cũng có thể sử dụng GPT-4 trực tiếp.
Hiện tại, nhiều công ty tuyên bố đào tạo các mô hình lớn có các vòng tài trợ từ 1 triệu USD đến 5 triệu USD. Nói cách khác, ngay cả những công ty có nguồn tài chính lớn nhất cũng chỉ có đủ đạn dược để hỗ trợ một lần phóng. Ngay cả khi mức sử dụng GPU của lần ra mắt này đạt 100% thì cũng khó có thể vượt qua GPT-4.
Từ góc độ này, tốt hơn là nên phóng tên lửa, vì hầu hết các tên lửa hiện nay đều là phương tiện phóng, mang vệ tinh lên bầu trời và khả năng tải đơn còn hạn chế nên các công ty tên lửa nhỏ có thể nhận đơn đặt hàng vệ tinh mà các hãng khác chưa có thời gian. để khởi động.
Mô hình lớn thì khác, chi phí cận biên của việc mở rộng theo chiều ngang của mô hình lớn chỉ là chi phí sức mạnh tính toán, và chi phí sức mạnh tính toán có thể được mở rộng một cách đàn hồi, điều đó có nghĩa là đối với công ty mô hình lớn, lợi nhuận của mỗi đơn hàng là một khoản lợi nhuận miễn phí. , hầu như không có chi phí bổ sung và khả năng thực hiện rất lớn. Đối với những công ty mô hình lớn mới thành lập, chất lượng kém, khó có thể tiếp nhận nhu cầu tràn.
Trừ khi chi phí đào tạo giảm đáng kể, ngay cả khi biết toàn bộ kiến trúc của GPT-4, nhiều công ty sẽ khó có thể tạo ra những mô hình lớn có thể đưa ra thị trường trong thời gian ngắn.
Tùy chỉnh: Đối mặt với vấn đề “kẻ thắng có tất cả”
Trong ngành công nghiệp phần cứng, một hiện tượng phổ biến là đạt được lợi nhuận sớm thông qua nhu cầu tùy chỉnh, sau đó đạt được những đột phá về công nghệ (hoặc cân bằng) thông qua lợi nhuận sớm. Tuy nhiên, việc tùy chỉnh trong ngành công nghiệp mô hình lớn khó có thể là lối thoát cho những người mới tham gia.
Về nhận định này, lời giải thích rất đơn giản: đại đa số các mẫu máy tinh chỉnh không thể đuổi kịp GPT-4, dù có đuổi kịp thì chi phí khái quát hóa trực tiếp bằng GPT-4 thấp hơn, nhu cầu nhân sự ít hơn. , và nhu cầu may mắn cũng ít hơn. Yêu cầu ít dữ liệu hơn. Chừng nào vẫn còn tồn tại khoảng cách về hiệu suất vượt trội giữa GPT-4 và các mẫu khác, thì việc tùy chỉnh không thể là lối thoát cho các công ty mô hình lớn.
Một ví dụ rất điển hình là Jasper sử dụng GPT-3 đã được tinh chỉnh để phục vụ khách hàng doanh nghiệp, tuy nhiên sau khi OpenAI ra mắt ChatGPT (GPT-3.5), người dùng của nó đã nhanh chóng mất đi. Bởi vì đầu ra của Jasper có thể thu được chỉ bằng cách nhập GPT-3.5 mà không cần sử dụng "phiên bản lạc hậu" có khả năng khái quát hóa kém và bị hạn chế sử dụng nội bộ trong doanh nghiệp.
So với các công ty mới, ít nhất Jasper cũng có khoảng thời gian phát triển từ GPT-3 đến GPT-3.5. Tuy nhiên, các công ty mới hiện cần phải đối mặt với sự siết chặt của GPT-3.5 chi phí thấp, tốc độ cao và GPT-4 hiệu suất cao cùng một lúc.
Vì vậy, khả năng sống sót của việc hy vọng tích lũy lợi nhuận thông qua việc tùy chỉnh để đạt được những đột phá về công nghệ là rất thấp.
Tinh chỉnh: Cần thiết, đừng mê tín
Ngành công nghiệp AI hiện tại có một kỳ vọng không thực tế về việc tinh chỉnh, được đánh giá quá cao cả về việc triển khai kỹ thuật cụ thể và nhịp điệu kỹ thuật ở cấp độ vĩ mô.
Việc tinh chỉnh hiện đang được thảo luận trong ngành chủ yếu đề cập đến việc “dựa trên mô hình được đào tạo trước, giúp nó tạo ra các câu trả lời đáp ứng được ý định của con người”. Kiểu tinh chỉnh này có thể được gọi là "căn chỉnh", tức là căn chỉnh câu trả lời phù hợp với ý định của con người, thay vì bổ sung thêm trí tuệ cho mô hình lớn.
Theo kết quả nghiên cứu của nhiều bài báo, kiến thức về các mô hình lớn chủ yếu phải được đào tạo trước, trong khi việc tinh chỉnh được sử dụng nhiều hơn cho việc căn chỉnh.
Giải thích đơn giản là việc đào tạo trước quyết định năng lực não bộ, còn việc tinh chỉnh quyết định ngôn ngữ mẹ đẻ. Tinh chỉnh mô hình được đào tạo trước là một quá trình “xóa mù chữ”.
Tuy nhiên, tinh chỉnh thường được ngành công nghiệp xem như một phương pháp "thêm trí thông minh" vào mô hình, tức là cải thiện hiệu suất của mô hình và nâng cao kiến thức về mô hình thông qua tinh chỉnh. Người ta tin rằng bằng cách này, "Chén Thánh" của trí tuệ nhân tạo" có thể đạt được. Dòng suy nghĩ này có phần thiên vị.
Trước hết, bản thân hiệu suất của mô hình không được cải thiện nhưng nó có thể điều chỉnh ý định của con người tốt hơn, nếu độ phức tạp của nhiệm vụ vượt quá hiệu suất của mô hình thì việc tinh chỉnh sẽ không mang lại kết quả như mong đợi. Cũng giống như việc để bộ não con người thực hiện các phép toán lượng tử, việc không làm được điều đó không phải là vấn đề giáo dục.
Thứ hai, việc “bổ sung kiến thức” được thực hiện ở phần “căn chỉnh ý định” và tác dụng giống với “vẹt” hơn. Nghĩa là: mô hình chỉ bắt chước những gì chuyên gia nói mà không hiểu ý nghĩa. Mặc dù nhiều ngành có thể có được giải pháp tốt bằng cách “vẹt” (xét cho cùng, hầu hết các ngành đều không phức tạp…) nhưng rõ ràng đây không phải là kết quả chúng ta nên theo đuổi lâu dài.
Cuối cùng, đối với việc huấn luyện “bổ sung bộ dữ liệu, nâng cao hiệu suất mô hình, nâng cao kiến thức về mô hình” cần coi mô hình có khả năng “học tăng dần/học liên tục”, tức là có đầy đủ các tham số của mô hình. có thể được cải thiện thông qua các tập dữ liệu gia tăng. Đây không phải là khái niệm giống với cái gọi là "tinh chỉnh lệnh".
Nói chung việc tinh chỉnh rất quan trọng, nhưng thật sai lầm khi có thái độ “mê tín” đối với việc tinh chỉnh hiện tại, đặc biệt là việc vội vàng phong ấn việc tinh chỉnh hiện tại như Chén Thánh, khá là “trên dinh thự”. của vật lý ngày nay “Chỉ có hai đám mây đen đang trôi nổi”.
Lùi lại một bước, nếu nhu cầu “tăng cường trí tuệ” thực sự có thể được giải quyết thông qua việc tinh chỉnh các hướng dẫn, bằng cách thực hiện tìm kiếm vectơ đơn giản, đưa kiến thức trực tiếp vào ngữ cảnh và chỉ cần viết một vài mẫu, thì đó là một kết quả cao. xác suất mà chúng ta có thể đạt được kết quả tương tự hoặc thậm chí tốt hơn.
Mọi người đều thích tinh chỉnh, có lẽ đây là một loại hồi sinh kỹ năng luyện kim ở thời hiện đại...
Triển vọng mô hình lớn: Bốn phép tính số học
(Lưu ý rằng phần nội dung này hoàn toàn dựa trên dữ liệu do Dylan Patel tiết lộ và độ tin cậy hiện tại chưa thể được xác minh)
Việc đào tạo GPT-4 dựa trên dòng A của thẻ N, hiệu suất đào tạo là 30%, thời gian đào tạo khoảng 2 tháng, chi phí khoảng 60 triệu và tổng số tham số là {1,7 nghìn tỷ=110 Billion×16 mô hình chuyên gia}. Các thông số là khoảng 280 tỷ.
Nói cách khác, có một số tham số chính sẽ gây ra những thay đổi trong mô hình huấn luyện mô hình lớn.
•Hiệu quả đào tạo: tăng từ 30% lên 60% có thể trực tiếp tăng gấp đôi thời gian
• Tăng cường độ sức mạnh tính toán: Sau khi thay đổi từ dòng A sang dòng H rồi sang thẻ chuyên dụng AI, mật độ sức mạnh tính toán được cải thiện và có thể giải quyết được nhiều vấn đề ảnh hưởng đến hiệu quả trong kiến trúc.
•Chi phí điện năng máy tính giảm: Lao Huang (người sáng lập Nvidia) giảm giá card đồ họa, giúp giảm chi phí đáng kể
•Cải thiện hiệu suất tham số: Còn chỗ để cải thiện hiệu suất tham số của mô hình. Nhắc lại trước đây, các mô hình mới thường có thể cải thiện hiệu suất tham số của các mô hình cũ lên nhiều lần. Có thể sử dụng 30% của thông số của GPT-4 để đạt được hiệu quả tương tự.
Tóm lại, chi phí đào tạo một mô hình có hiệu suất cấp GPT-4 ngay từ đầu có thể gấp 10 đến 20 lần khả năng tối ưu hóa, giảm xuống còn 3 triệu đến 6 triệu USD. và các công ty lớn được chấp nhận nhiều hơn.
Sự thay đổi này có thể mất khoảng 2 năm để hoàn thành.
Hiện tại, công nghệ mô hình lớn chủ đạo vẫn dựa trên máy biến áp, cơ sở hạ tầng không thay đổi, ý tưởng tinh chỉnh thuật giả kim và thêm thông số để tạo ra phép màu vẫn chưa cạn kiệt. Việc đào tạo GPT-4 được thực hiện trên cơ sở hạn chế về khả năng tính toán cao và thời gian đào tạo không đủ dài.
Nếu các tham số tăng tuyến tính theo thời gian đào tạo, giới hạn trên của tham số của một mô hình có kiến trúc tương tự GPT-4 có thể là khoảng 10 nghìn tỷ, tức là thời gian đào tạo tăng gấp đôi (×2) và card đồ họa song song là tăng gấp đôi (×2), hiệu quả đào tạo nhanh bằng một nửa (×1,5), hiệu suất tham số cao bằng một nửa (×1,5) và kết quả cuối cùng tốt hơn gấp mười lần. Theo phong cách chấp nhận rủi ro của Thung lũng Silicon, thông số này rất có thể sẽ đạt được trong vòng một năm, bất kể hiệu suất có được cải thiện hay không.
Tuy nhiên, sau khi đạt tới 10 nghìn tỷ thông số, hoàn toàn không biết liệu LLM có còn sử dụng ý tưởng tăng thông số để đạt được điều kỳ diệu hay không.
Nếu số lượng tham số cải thiện hiệu suất mô hình ở mức giảm dần thì 10 nghìn tỷ có thể sẽ là một trở ngại. Tuy nhiên, cũng có giả thuyết cho rằng mức độ cải thiện hiệu suất của mô hình theo số lượng tham số đang tăng nhẹ, tương tự như “nếu một người đủ thông minh, anh ta có thể học mọi thứ nhanh chóng”. Điều trước thì ổn, nhưng nếu điều sau thành hiện thực, hiệu suất của mô hình có thể cải thiện theo cấp số nhân và điều gì sẽ xảy ra khi đó sẽ hoàn toàn không thể đoán trước được.
Thật khó để dự đoán thuật giả kim, nhưng rất dễ để dự đoán nhịp điệu chiến lược của công ty. Một mô hình có tổng tham số 10 nghìn tỷ là điểm cuối quan trọng đối với hầu hết các doanh nghiệp, cho dù đó là một gã khổng lồ như Google/MS/APPL hay OpenAI nhỏ hơn và đó là nơi bạn có thể dừng lại và thực hiện một số khám phá kỹ thuật. chức vụ.
Sở thích rủi ro của doanh nghiệp/vốn có thể quy thành “thời gian chịu đựng”, nếu toàn bộ thời gian chịu đựng là đốt cháy chi phí mạnh mẽ thì khó có thể vượt quá 6 tháng. Nghề thủ công của con người không phát triển đủ nhanh, thường theo chu kỳ từ 5 năm trở lên. Do đó, trong vòng 5 năm, số lượng tham số giới hạn của mô hình có thể được ước tính là từ 20 nghìn tỷ đến 50 nghìn tỷ. Trừ khi có một bước đột phá lớn trong quy trình/kiến trúc xảy ra lần nữa, nếu không khả năng vượt quá mức độ này là rất thấp.
Đa phương thức: Con voi trong phòng
Đa phương thức là con voi trong phòng và có thể ảnh hưởng sâu sắc đến cảnh quan của đường đua.
Định nghĩa đơn giản về đa phương thức là: hỗ trợ đầu vào và đầu ra của nhiều thông tin phương thức. Định nghĩa này rất lỏng lẻo, chẳng hạn như một số sản phẩm trên thị trường tuyên bố có thể thực hiện đầu vào đa phương thức thực chất lại là ChatBot với một lớp OCR bên ngoài. Cũng có những mô hình đáp ứng đầy đủ định nghĩa về đa phương thức, nhưng hiệu suất của chúng thật đáng thất vọng. Ngay cả khả năng nhập hình ảnh đa phương thức của GPT-4 vẫn chưa được mở rộng, có thể thấy chức năng này chưa ổn định cho lắm.
Tuy nhiên, việc phát hành đa phương thức không còn xa nữa. Có khả năng cao là GPT-5 vốn đã hỗ trợ đa phương thức, tức là nó cần thiết kế lại cấu trúc và đào tạo lại. Theo lý luận trên, các tham số của mô hình lớn vẫn còn chỗ để tăng trưởng từ 10 đến 50 lần và chỉ cần đưa khả năng đa phương thức vào đó là đủ. Vì vậy, có thể kỳ vọng rằng một mô hình đa phương thức với tính sẵn sàng cao và hiệu suất cao sẽ xuất hiện trong vòng 2 năm tới, lạc quan nhất là gần 1 năm.
Đa phương thức là con voi trong phòng, mọi người đều biết cuối cùng sẽ có thứ như vậy, nhưng rất nhiều sản phẩm/nghiên cứu/chiến lược bỏ qua sự tồn tại của nó nên có sự tính toán sai lầm ở những phần quan trọng.
Ví dụ, về mặt lý thuyết, các mô hình đơn hình ảnh có thể bị áp bức nghiêm trọng bởi các mô hình đa phương thức, nhưng hầu hết các nghiên cứu/đầu tư hiện đều bỏ qua vấn đề này, dẫn đến việc định giá quá cao một số công ty tập trung vào hình ảnh. Các công ty này có khả năng sẽ mất đi các rào cản kỹ thuật và chuyển đổi thành nhà cung cấp dịch vụ trong tương lai, hệ thống định giá của họ nên hướng đến các nhà cung cấp dịch vụ hơn là các công ty công nghệ.
Nếu bạn muốn kể câu chuyện “đầu tư phụ thuộc vào con người, cùng một đội có thể chuyển đổi doanh nghiệp”, hãy coi như tôi chưa nói điều đó. Huyền thoại luôn ở đó nhưng bạn không thể tin vào chúng khi nghiên cứu.
Ai có thể huấn luyện GPT-4: Có, nhưng không cần thiết
Việc tinh chế thuốc tiên không mất nhiều thời gian và các công ty lớn đang mua card đồ họa. Một điều rất rõ ràng là trong một năm, các công ty lớn sẽ có thể đào tạo các mô hình cấp GPT-4. Nhưng có nên tập luyện hay không lại là một câu hỏi khác.
Trong lĩnh vực game có một đề xuất kinh điển gọi là “Yuanshin chơi Yuanshen”, đó là: khi người chơi có thể chọn chơi Yuanshen hoặc sản phẩm cạnh tranh của Yuanshen, nếu sản phẩm cạnh tranh không tốt bằng Yuanshen thì chơi Original God .
Cách tiếp cận “người thắng có tất cả” này cũng được áp dụng cho ngành công nghiệp mô hình quy mô lớn. Nếu một công ty đi theo OpenAI, sau nửa năm nghiên cứu và phát triển, họ sẽ tung ra mô hình quy mô lớn của riêng mình với hiệu suất tương đương 90% GPT-4, với hy vọng giới thiệu được ra thị trường. Lúc này công ty sẽ gặp phải những vấn đề sau:
•OpenAI có lợi thế về quy mô về tài nguyên đám mây và chi phí thấp hơn
•API của OpenAI đã được sử dụng rộng rãi trong các mã sản phẩm và rất khó để thay thế.
• Sản phẩm của công ty vẫn chưa vượt trội so với GPT-4
• Sản phẩm thế hệ tiếp theo của OpenAI (có thể là GPT-5) sẽ sớm ra mắt
Có thể thấy công ty đang phải chịu áp lực rất lớn. Thay vì đào tạo GPT-4, tốt hơn hết bạn nên đặt cược trực tiếp vào mẫu xe thế hệ tiếp theo (so với GPT-5). Khi đó bài toán sẽ chuyển từ “vấn đề sản phẩm cạnh tranh tương tự” sang “vấn đề đổi mới công nghệ”. Đây là gánh nặng mà các công ty nhỏ không thể gánh nổi.
Vì vậy, bàn luận “ai có thể huấn luyện GPT-4” là một câu hỏi chết về mặt chiến lược, thay vì nghĩ đến vấn đề này, tốt hơn hết hãy tìm một hướng đi chắc chắn và có cơ hội hơn.
Lời khuyên cho các công ty khởi nghiệp AI: hiệu suất là trên hết, tránh trì trệ
Tác giả đã viết nhiều bài phàn nàn về langchain, nguyên nhân sâu xa là langchain không chừa chỗ cho các nhà phát triển cải thiện hiệu suất. Nó được gọi là "khung phổ quát". Để đảm bảo tính tổng quát, nhiều cải tiến về hiệu suất của các mô hình lớn đã bị loại bỏ, chẳng hạn như kiểm soát định dạng đạt được bằng nhiều vòng đối thoại và tinh chỉnh. Tương tự, có hướng dẫn/Auto-GPT/BabyAGI, v.v., tất cả đều mong muốn trở thành một “framework có thể sử dụng suốt đời”.
Một thực tế khách quan là OpenAI đã phát hành Function Calling vào tháng 5. Nhiều lĩnh vực rắc rối trong mã có giải pháp triển khai tốt hơn và chi phí để triển khai các giải pháp tốt hơn là xây dựng lại các phần chính của mã sản phẩm. Vào tháng 8, OpenAI đã cấp quyền tinh chỉnh GPT-3.5 và nhiều liên kết yêu cầu kiểm soát đầu ra chính xác có các giải pháp tiềm năng mới.
Vì vậy, các công ty khởi nghiệp phải đứng trước sự lựa chọn quan trọng: nên chọn ① cải thiện hiệu suất và liên tục refactor sản phẩm, hay ② giảm sử dụng tính năng mới và luôn sử dụng tính năng cũ để phát triển?
Đối với tinh thần kinh doanh ứng dụng công nghệ mới, “phát triển” không chỉ thể hiện quá trình viết mã mà còn thể hiện “giới hạn trên” của các chức năng/chiến lược sản phẩm. Hiệu suất có thể được kiểm soát càng cao thì sản phẩm càng có nhiều chức năng lý thuyết và tính linh hoạt chiến lược càng cao.
Sự phát triển của công nghệ không thể đoán trước được, những đổi mới công nghệ nhỏ có thể mang lại những thay đổi rất nhạy cảm trong bối cảnh cạnh tranh, các công ty khởi nghiệp cần có khả năng chống lại sự mong manh trước sự phát triển của công nghệ.
---Nói theo cách của con người: Hiệu suất nên được ưu tiên và tránh ở lại. Ở cấp độ phát triển, hãy sử dụng nhiều tính năng mới hơn; về mặt sản phẩm, hãy suy nghĩ về những chức năng mà các tính năng mới có thể thực hiện; về mặt chiến lược, hãy xem xét tác động của các tính năng mới đối với chiến lược.
Trong "Guo Qin Lun", có đề cập rằng sau khi thành lập nhà Tần, vũ khí kim loại trên thế giới đã bị tịch thu và đúc thành mười hai tượng đồng để loại bỏ khả năng xảy ra dân nổi dậy. Nhưng triều đại nhà Tần nổi tiếng là tồn tại trong thời gian ngắn. Sẽ có lợi hơn nếu chú ý đến sự thay đổi hơn là bỏ qua nó.
Lời khuyên cho các công ty khởi nghiệp AI: Tự tin tạo ứng dụng
Có một mối nguy tiềm ẩn rất thường gặp khi các công ty khởi nghiệp phát triển ứng dụng: sự gia nhập của các công ty lớn. Các công ty lớn ở đây không chỉ bao gồm những gã khổng lồ về ứng dụng, chẳng hạn như Meta/Byte/Tencent, v.v., mà còn bao gồm cả những công ty đi đầu trong ngành AI, chẳng hạn như OpenAI.
Thông thường có hai lý do để các công ty lớn tham gia thị trường: để triển khai các cơ hội sản phẩm và cắt giảm khâu thượng nguồn và hạ nguồn.
"Bố trí cơ hội sản phẩm" là nghĩa đen, các công ty lớn cảm thấy hướng đi này đáng theo đuổi nên họ thực hiện.
“Cắt ngược dòng và hạ nguồn” hầu hết là một bước đi bất lực. Có thể là do tôi đã phát triển một mô hình lớn có thể so sánh với OpenAI. Tuy nhiên, do vấn đề kẻ thắng được tất cả của các mô hình lớn nên không có người dùng, kết quả là trong việc đốt cháy chi phí, không có doanh thu, không có dữ liệu, từ đó dẫn đến Hiệu suất dần bị tụt lại phía sau. Tại thời điểm này, đi sâu vào hạ nguồn, phát triển các ứng dụng cụ thể và sử dụng công nghệ của riêng mình là lựa chọn duy nhất.
Theo kinh nghiệm lịch sử, do các vấn đề về cơ cấu tổ chức, công ty càng gần hạ nguồn thì càng có nhiều khả năng công nghệ của họ bị tụt lại phía sau, và công nghệ càng tụt hậu thì càng phải làm việc ở hạ nguồn. Những cái gọi là công ty công nghệ này cuối cùng sẽ cạnh tranh trong cùng một phân khúc sinh thái với các công ty về lớp ứng dụng.
Tuy nhiên, trong chiến trường lớp ứng dụng, do thời gian sử dụng công nghệ AI ngắn nên không có lợi thế về quy mô hiệu quả và có thể tái sử dụng, điểm xuất phát của các công ty lớn và các công ty khởi nghiệp cũng tương tự nhau. So với các công ty lớn, các công ty khởi nghiệp hoạt động hiệu quả hơn và có những hiểu biết sâu sắc hơn, dễ dàng tận dụng hơn.
Một điều đáng chú ý là hầu hết các tài liệu quảng cáo cho MS Azure hiện nay đều tập trung vào OpenAI, tuy nhiên, một công ty lớn như Microsoft lại dựa hoàn toàn vào OpenAI làm nền tảng, điều này chứng tỏ các startup có lợi thế tự nhiên trong lĩnh vực AI.
Tất nhiên, một số nhà cung cấp cloud có thể không chấp nhận được việc bị các công ty khởi nghiệp dẫn dắt và muốn tự mình chiếm lĩnh toàn bộ thị trường. Nó đắt tiền, chậm và không phải là mối đe dọa ngay lập tức.
Thực tế là quả thực có một số lộ trình ứng dụng AI tồn tại rất ngắn ngủi, nhưng vẫn còn nhiều lộ trình tồn tại lâu dài vẫn chưa được khám phá và các ứng dụng AI không phải là kẻ chiến thắng tất cả. Mở rộng từ ứng dụng sang nền tảng hay công nghệ cũng là một con đường khả thi hơn.
Vì vậy, chúng ta nên hợp lý về khả năng thâm nhập vào lớp ứng dụng của các công ty lớn. Đề xuất của chúng tôi là các công ty khởi nghiệp AI có thể tự tin tạo ra các ứng dụng.
Lời khuyên dành cho các công ty khởi nghiệp AI: Hãy chú ý đến vòng đời của sản phẩm
Như đã đề cập trước đó, các công ty khởi nghiệp AI có thể thoải mái tạo ra các ứng dụng, nhưng họ phải xem xét các vấn đề về hiệu suất của mô hình AI để tránh bị đình trệ. Tình trạng này được phản ánh trực tiếp ở chỗ các sản phẩm AI có thể mất đi nhu cầu và dần cạn kiệt trong vòng vài tháng và tình trạng này có thể xảy ra thường xuyên.
Các ứng dụng AI cần sử dụng dịch vụ của các mô hình lớn và hiệu suất của các mô hình lớn tiếp tục được cải thiện. Sự cải tiến này không phải là sự cải thiện ở một khía cạnh duy nhất như "tốc độ", mà là sự thay đổi về mọi mặt như chất lượng đầu ra, độ dài đầu ra và khả năng kiểm soát đầu ra. Mỗi sự nâng cấp đáng kể về công nghệ sẽ khiến các sản phẩm lớp ứng dụng hiện có bị tụt hậu về mặt công nghệ và tạo ra những cơ hội, đối thủ cạnh tranh mới.
Chúng tôi gọi thời điểm ứng dụng AI duy trì được lợi thế và sự cần thiết trong chiến lược/sản phẩm/công nghệ là “huyết mạch”.
Dưới đây là một số ví dụ với vòng đời ngắn hơn:
• Khi ChatGPT/Claude hỗ trợ tải tệp lên, ChatPDF trở nên không cần thiết
•Khi Office365 hỗ trợ Copilot, các sản phẩm sử dụng AI để vẽ PPT sẽ mất đi lợi thế
• Khi GPT-3.5 xuất hiện, Jasper mất đi sự cần thiết
**Xét đến sự phát triển nhanh chóng của ngành công nghiệp AI, nguồn sống hạn chế là điều bình thường. Vì vậy, chấp nhận thực tế huyết mạch có hạn và cố gắng chọn hướng đi có huyết mạch dài hơn để phát triển sẽ có lợi cho việc duy trì lợi thế lâu dài và sự cần thiết của sản phẩm. **
Nói chung, vòng đời có thể được chia đơn giản thành các mức 3/6/12 tháng.
•3 tháng: Chức năng mà các công ty lớn chưa có thời gian làm (chẳng hạn như chức năng văn phòng/ChatGPT chưa có thời gian làm)
•6 tháng: Khó triển khai và không thể tích hợp vào các giải pháp hiện có, nhưng những lợi thế/sự cần thiết sẽ biến mất khi hiệu suất AI được cải thiện (chẳng hạn như khung AI chung)
•12 tháng: Ưu điểm/nhu cầu có thể tồn tại lâu dài và không dễ bị ảnh hưởng bởi các công ty lớn/sự phát triển công nghệ (như Ôm Mặt)
*Vòng đời của sản phẩm nền tảng không nhất thiết phải dài, suy cho cùng, cửa hàng cũng là nền tảng.
Một công ty khởi nghiệp khi đã xác định được hướng đi của mình thì chỉ cần có đường sống 6 tháng, đường sống 12 tháng khó có được.
Khi vòng đời sản phẩm đi đến cuối, thường có hai tình huống. Tình huống đầu tiên là lợi thế biến mất và công nghệ nâng cấp sản phẩm cần được xây dựng lại, vui lòng tham khảo "hiệu suất đầu tiên" ở trên, tình huống thứ hai là nhu cầu không còn và sản phẩm sẽ dần được thay thế. sản phẩm còn vài tháng nữa “Tuổi thọ vận hành” là đủ để các startup lựa chọn hướng đi tiếp theo.
Lời khuyên cho các công ty khởi nghiệp AI: Web3+AI có thể làm được
Hiện tại có nhiều dự án khởi nghiệp xoay quanh chủ đề Web3+AI, tuy nhiên, xét đến tính không chắc chắn của sự phát triển công nghệ và giai đoạn đầu của thị trường, chủ đề Web3+AI sẽ vẫn còn nhiều biến động trong tương lai.
Bài viết này nhằm mục đích tìm kiếm những điều chắc chắn có xác suất đúng cao trong số những điều không chắc chắn, vì vậy, tác giả vẫn hy vọng rút ra được một số cảm hứng và đề xuất một số chủ đề, hướng đi có thể có cơ hội tham khảo cho các công ty khởi nghiệp và các nhà nghiên cứu quan tâm.
•Phi chủ quyền/Phi tập trung
Hiện tại, các công ty dẫn đầu trong ngành AI chỉ cung cấp các mô hình nguồn đóng và tính ổn định, minh bạch và trung lập trong việc cung cấp dịch vụ liên tục của họ là không thể kiểm soát được. Phi chủ quyền/phân cấp có thể trở thành một chủ đề quan trọng trong ngành AI, tức là cung cấp các dịch vụ AI ổn định, minh bạch và trung lập dựa trên kiến trúc cơ bản của phi chủ quyền/phân cấp.
Giải trừ chủ quyền/phân cấp là một "giải pháp thay thế" và "răn đe", có thể làm tăng đáng kể chi phí phi đạo đức của các công ty AI tập trung/có chủ quyền và ngăn họ sử dụng các mô hình AI trong quân sự, giáo phái, chính trị và các khía cạnh khác.
Trong những trường hợp cực đoan, một khi các dịch vụ AI tập trung/có chủ quyền không còn khả dụng/đáng tin cậy vì lý do nào đó, AI phi chủ quyền/phi tập trung có thể tiếp tục cung cấp các dịch vụ có tính sẵn sàng cao để ngăn chặn từng quốc gia/khu vực và thậm chí cả nhân loại mất đi AI.
•Sử dụng sức mạnh tính toán trong thực tế
Đằng sau sự chuyển đổi của ETH từ PoW sang PoS là vấn đề nan giải bị chỉ trích là "khai thác không tạo ra giá trị". Sự kết hợp giữa Web3 và AI có thể cung cấp một kịch bản thực tế cho sức mạnh tính toán, nhằm nhận ra sự tiêu hóa sức mạnh tính toán chứng khoán và thúc đẩy sự phát triển của tổng sức mạnh tính toán, v.v.
•Tài sản ảo
AI là tài sản có nguồn gốc từ sức mạnh tính toán và lưu trữ. Sự kết hợp giữa Web3 và AI có thể cung cấp một kênh để biến AI thành tài sản ảo và tạo ra tài sản ảo gốc thực sự cho Web3 đồng thời hiện thực hóa giá trị của ngành công nghiệp AI.
• Các biến thể cho ứng dụng Web3
Sự kết hợp giữa Web3 và AI có thể mang lại những điểm chức năng mới và cơ hội phát triển cho các ứng dụng Web3, đồng thời các ứng dụng Web3 hiện có có thể được làm lại hoàn toàn.
Viết ở cuối: Tháng 9, liệu AI hiện tại có còn đáng để khởi nghiệp
Hãy để tôi bắt đầu với kết luận: nó đáng giá, và kết luận này rất có thể được sử dụng cho đến Tết Nguyên Đán.
Mọi người thường có nhận thức thiên vị về hoàn cảnh, và tôi cũng không ngoại lệ. Một số quá lạc quan và một số quá bi quan. Tác giả từng trao đổi với hai nhóm, một nhóm cho rằng sẽ có thể sản xuất AI Agent vào quý 1 năm sau, nhóm còn lại cho rằng AI chỉ phù hợp để quản lý cơ sở tri thức. Rõ ràng, nhóm trước quá lạc quan, trong khi sau này là quá bi quan.
Khi lập kế hoạch dài hạn, lạc quan quá cũng như quá bi quan sẽ rơi vào hố sâu, những nhận xét được phổ biến rộng rãi thường là những nhận định có sai lệch lớn nên tư duy độc lập rất quý giá. Vì vậy, bất kể độc giả có chấp nhận những quan điểm của bài viết này hay không, chỉ cần độc giả có tư duy và phán đoán độc lập trong quá trình đọc thì tác giả sẽ rất hài lòng.
Cuối cùng, đặt một quảng cáo. Nếu bạn có ý tưởng khởi nghiệp AI hay hoặc đã có một dự án hoàn thành, vui lòng liên hệ với những người bạn NGC (như tôi).
Chúng tôi xác định các dự án có sự đổi mới đột phá, nhằm giải quyết vấn đề bằng các giải pháp được đặc trưng bởi sự đơn giản, khả năng chi trả về chi phí, tốc độ, tính độc đáo và sản phẩm hấp dẫn phù hợp với thị trường.