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robin li는 대형 모델 간의 격차가 다차원적이라고 믿습니다. 이해, 생성, 논리 및 기억과 같은 능력의 차이로 인해 사람들은 이러한 측면에서 비교에 더 많은 관심을 기울이게 되지만 비용 및 추론 속도와 같은 차원은 무시됩니다. 일부 모델은 동일한 수준의 성능을 달성했지만 비용이 높고 추론 속도가 느리기 때문에 여전히 고급 모델보다 열등합니다.
이어 “빅모델 시대 이전에는 누구나 무료, 저비용이라는 오픈소스에 익숙해져 있었다”고 덧붙였다. 예를 들어, 오픈 소스 linux는 이미 컴퓨터가 있으므로 linux를 사용하는 것은 무료입니다. 하지만 모든 분야에서 그런 것은 아닙니다. 대규모 모델 추론은 매우 비용이 많이 드는 프로세스이며, 오픈 소스 모델은 컴퓨팅 성능을 직접 구입해야 하기 때문에 컴퓨팅 성능을 효율적으로 활용할 수 없습니다. “오픈소스 모델은 효율성 측면에서 효율적이지 않습니다.”
robin li는 교육 및 과학 연구와 같은 분야에서는 오픈 소스 모델이 가치가 있지만, 효율성, 효율성 및 최저 비용을 추구하는 상업 분야에서는 오픈 소스 모델이 이점이 없다고 믿습니다. 그는 다양한 모델의 개발 방향을 분석하고 지능형 에이전트가 향후 개발의 핵심 방향이라고 믿었습니다. 인공지능 기술을 통해 인간과 기계의 통합이 가능해 기계가 독립적으로 작업을 완료할 수 있습니다.
robin li는 ai 기술의 발전으로 미래 사회가 지능에 더욱 의존하게 될 것이며 지능이 중요한 역할을 하며 점차 전통적인 업무 방식을 대체할 것이라고 믿습니다. 그는 "많은 사람들이 지능형 에이전트의 개발 방향에 대해 낙관하고 있지만 현재로서는 지능형 에이전트에 대한 합의가 이루어지지 않고 있다"고 지적했다. "바이두와 같은 회사는 지능형 에이전트를 가장 중요한 전략이자 가장 중요한 개발 방향으로 간주한다. 대형 모델은 많지 않습니다."
로빈 리의 견해는 인공지능 시대에 효율성과 효과성이 핵심 목표가 되었음을 반영합니다. 기술이 계속 발전함에 따라 우리는 더 많은 새로운 혁신과 더욱 강력한 ai 애플리케이션을 목격하게 될 것입니다.
