网站顶部图片代码,html5可以做手机网站吗,丽水企业网站开发企业,建设银行云南分行招聘网站摘要#xff1a; 一个谷歌研究员的内部文件透露#xff0c;当前的人工智能#xff08;AI#xff09;竞赛中#xff0c;谷歌和OpenAI可能无法取胜。开源AI项目因其快速创新和低成本实现而已在悄悄领先#xff0c;它们表现出在自定义性、隐私保护、以及性能方面的明显优势。…摘要 一个谷歌研究员的内部文件透露当前的人工智能AI竞赛中谷歌和OpenAI可能无法取胜。开源AI项目因其快速创新和低成本实现而已在悄悄领先它们表现出在自定义性、隐私保护、以及性能方面的明显优势。开源社区通过低成本微调技术如LoRA在多模态、可扩展的个人AI、大规模语言模型LLMs等方面取得了重大进展而且无需长时间且昂贵的训练过程。
核心观点
开源AI发展迅速正在赶超谷歌和OpenAI的模型尤其是在手机端LLMs、私人AI微调、多模态等方面。开源社区已经在少量资源和短时间内解决了谷歌等大型机构仍在努力应对的问题。数据质量优于数据规模的增长使用精心策划的小型数据集进行训练可能比使用大型数据集更高效。与秘密保持和研究成果专有化相比通过开放源代码的合作和共享能更有效地促进技术进步。
结论与建议 文件指出谷歌需要重新考虑其AI战略应积极参与开源社区以避免被无限制的、免费的、高质量的开源模型所替代。文章提倡开放合作分享小型ULM通用语言模型的权重以及更多地创新迭代小型模型而不是仅聚焦于巨型模型。谷歌和OpenAI如果不改变策略最终可能会被开源替代品超越。
文中还提到了创新事例如在消费级硬件上微调个人语言模型的实现、多模态问题在短时间内的解决、以及运用LoRA技术进行低成本的模型微调等。
