한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina
ロビン・リーは、大規模モデル間のギャップは多次元であると考えています。理解力、生成力、論理力、記憶力などの能力に差があるため、人々はこれらの側面の比較に注意を払うことがよくありますが、コストや推論速度などの側面は無視されます。一部のモデルは同等の性能を達成していますが、コストが高く、推論速度が遅いため、依然として上級モデルには劣ります。
さらに彼は、「ビッグモデルの時代以前は、誰もが無料かつ低コストを意味するオープンソースに慣れていました。」と説明しました。たとえば、オープンソース linux は、すでにコンピューターを持っているため、linux の使用は無料です。しかし、これはすべての分野に当てはまるわけではありません。大規模なモデルの推論は非常に高価なプロセスであり、オープンソース モデルではコンピューティング能力が提供されないため、コンピューティング能力を効率的に利用できません。 「オープンソース モデルは効率という点では効率的ではありません。」
ロビン・リー氏は、教育や科学研究などの分野ではオープンソース・モデルが価値があるが、商業分野では効率、有効性、最低コストを追求する場合、オープンソース・モデルには何の利点もないと考えています。彼はさまざまなモデルの開発の方向性を分析し、インテリジェント エージェントが将来の開発の重要な方向性であると信じていました。人工知能技術を通じて人間と機械の統合が実現され、機械が独立して作業を完了できるようになります。
robin li 氏は、ai テクノロジーの進歩により、将来の社会はインテリジェンスへの依存度が高まり、インテリジェンスが重要な役割を果たし、徐々に従来の仕事方法に取って代わられると考えています。同氏は、「多くの人がインテリジェントエージェントの開発方向について楽観的だが、現時点ではインテリジェントエージェントはコンセンサスになっていない」と指摘し、「百度のような企業はインテリジェントエージェントを最も重要な戦略であり、最も重要な開発方向であると考えている」と指摘した。大きなモデルはあまりありません。」
ロビン・リーの見解は、人工知能の時代には効率と有効性が中心的な目標になっているということを反映しています。テクノロジーが発展し続けるにつれて、私たちはさらに多くの新たなブレークスルーと、より強力な ai アプリケーションを目の当たりにするでしょう。
