大模型确实有点太多了？

变得很难处理大统计数据，将AI推向了大建模早期；二是进一步加强了上下铭的潜能。

随着Transformer一口气化解了都有缺陷，它慢慢其发展成了NLP（自然语言处理）的唯一解，可见一斑却是“天不生Transformer，NLP千古如长夜”的既视感。连伊利亚都坚信了亲手拥上神坛的RNN，转投Transformer。

换句话说，Transformer是从前所有大建模的祖师爷，因为他让大建模从一个论点研究成果化解办法，变回了一个纯粹的二期工程化解办法。

LLM技术其发展树状图，黄色的树根就是Transformer[9]2019年，OpenAI基于Transformer共同开发出了GPT-2，在此之后惊艳了法学圈。作为反驳，网易短时时有内另一款了一个安全性非常强的AI，名叫Meena。

和GPT-2相比，Meena没最上层插值上的独创，显然显然是比GPT-2多了8.5倍的体能训练实例、14倍的算力。Transformer法学著作作者沙泽尔对“采用暴力整块”大受震撼，当场写就了篇“Meena吞噬世界”的计划书。

Transformer的开端，让法学界的最上层插值创新速度大幅放缓。统计数据二期工程、算力规模、建模架构等二期工程要素，越发视作AI竞赛的不可忽视胜负手，只要看似技术潜能的科技领域新公司，都而出名刨一个大建模出来。

因此，电子计算机生物学家吴恩达在斯坦福大学想到演讲到时，立刻写就道一个观点：“AI是一两部工具的集合，包括全权负责自学、无全权负责自学、强化自学以及现在的生成式人脑。所有这些都是国际标准技术，与电力和在线等其他国际标准技术完全相同。[10]”

OpenAI固然仍是LLM的风向标，但集成电路研究成果行政部门Semi Analysis认为，GPT-4的竞争力取自二期工程化解方案——如果GNU，任何竞争对手都能短时时有内复现。

该研究成果师预计，只不过用不让长时时有，其他大型科技领域新公司也能打造出同等于GPT-4安全性的大建模[11]。

建在玻璃上的城门

自觉，“百模决战”已不立刻是一种词语，而是客观现实。

相关报告结果显示，总计至月内7同月，欧洲各国大建模比例已达130个，大于加拿大的114个，最终实现弯道超车，各种神话传说从未慢速不够欧洲各国科技领域新公司取名的了[12]。

而在里美之外，一众尤为富足的国家也初步实现了“一国一模”：除了日本帝国与迪拜，还有印度政府积极支持的大建模Bhashini、日本在线新公司Ner打造的HyperClova X等等。

眼前这阵仗，仿佛回到了那个漫天黏性、“币潜能”对挺的在线拓荒早期。

自始如前铭所说，Transformer让大建模变回了纯粹的二期工程化解办法，只要有人有钱有显卡，残存的就丢给实例。但入场费虽不难搞，也非常意味着人人都有机就会视作AI早期的BAT。

结尾写就道的“动物世界大战”就是个十分相似案例：Falcon虽然在前十名上力滚美洲驼，但很难说对Meta致使了多少冲击。

众所周知，跨国新公司GNU自身的科研实践里，既是为了与社就会另类分享科技领域的有益于，同样也借此能调动起老百姓青年学生的睿智。随着各个大学教授、研究成果行政部门、里小跨国新公司不断深入采用、改进Llama，Meta可以将这些实践里广泛应用于自己的产品之里。

对GNU大建模而言，活跃的共同开发一个团队社交才是其当前竞争力。

而早在2015年自始式成立AI麻省理工学院时，Meta已定下了GNU的都由基调；扎克伯格又是靠交友新闻报导生意发的家，已是称许于“搞好青年学生关系”这件事。

譬如在10同月，Meta就拜会搞了个“AI版制作者激励”活动：采用Llama 2来化解普及教育、环境等社就会化解办法的共同开发一个团队，将有机就会获得50万美金的资助。

多年来，Meta的Llama两部俨然已是GNULLM的风向标。

截至10同月初，Hugging face的GNULLM排行前十名Top 10里，共有8个都是基于Llama 2所打造的，大多采用了它的GNU协议。显然在Hugging face上，采用了Llama 2GNU协议的LLM从未高达了1500个[13]。

总计至10同月初，Hugging face上前十名第一的LLM，基于Llama 2打造 当然，像Falcon一样提高安全性也未尝不可，但多年来，市面上大多数LLM仍和GPT-4特别是在昏暗可见的安全性差异。

例如前些日子，GPT-4就以4.41分的总成绩争得AgentBench检测头名。AgentBench标准由清华大学与俄亥俄州立大学、宾夕法尼亚大学伯克利分校共同另一款，广泛应用于评核LLM在多维度开放式生成环境里的解谜潜能和决策潜能，检测内容包括了操作该系统、统计数据库、知识图谱、卡牌对战等8个不同环境的勤务。

检测结果结果显示，第二名的Claude大多2.77分，差异仍尤为明显。至于那些声势浩大的GNULLM，其检测总成绩多在1分上下徘徊，还不到GPT-4的1/4[14]。

AgentBench检测结果 要想到，GPT-4发布于月内3同月，这还是亚太地区同行追赶了大半年之后的总成绩。而致使这种差异的，是OpenAI“IQ运动速度”极高的生物学家一个团队与长期研究成果LLM依靠下来的经验，因此可以依然遥遥领先。

假定，大建模的当前潜能非常是实例，而是生态环境的规划设计（GNU）或纯粹的解谜潜能（开放源码）。

随着GNU的社区越发活跃，各个LLM的安全性可能就会啮齿动物，因为大家都在采用完全相同的建模架构与完全相同的统计数据集。

另一个非常一般化的新化解办法是：除了Midjourney，好像还没哪个大建模能赚到钱。

价值的锚点

月内8同月，一篇文中“OpenAI可能就会于2024月底陷入困境”的奇铭挟起了不少关注[16]。铭里都由旨几乎能用一句话隐含：OpenAI的烧钱速度短时间了。

铭里写就道，自从共同开发ChatGPT之后，OpenAI的财务危机自始短时时有内扩大，显然2022年就有余了约5.4亿美元，才会等着共同开发一个团队投资人买单。

铭里书名虽煽情，却也讲到出了一众大建模提供商的片面：开销与计入比较严重失衡。

过于太低的开销，随之而来现在依靠人脑赚了大钱的只有英伟达，顶多立刻加个博通。

据福特汽车新公司Omdia预估，英伟达在月内二季度买进了超30万块H100。这是一款AI芯片，体能训练AI的可靠性奇高无比，全世界的科技领域新公司、基础科学都在抢购一空。如果将买进的这30万块H100叠在三人，其总重相当于4.5架波音747航机[18]。

英伟达的盈利也顺势起飞，上半年营计暴增854%，在此之后惊掉了华尔街的下巴。顺立刻一提，现在H100在二手市场的价格已被煎到4万~5万美金，但其物料开销大多约3000美金顶多。

太低的算力开销从未在或许上视作了企业其发展的压力。美林储蓄曾想到过一笔实测：亚太地区的科技领域新公司每年预计将花费2000亿美金，广泛应用于大建模基础交通设施规划设计；即便如此，大建模每年最多才会产生750亿美金的计入，里时有存在着至少1250亿美金的缺口[17]。

另外，除了Midjourney等少数个例，大部分软件新公司在付出了极大的开销后，还没想吻合怎么赚钱。尤其是企业的两位带头大哥——共同开发一个团队和Adobe都走得有些踉跄。

共同开发一个团队和OpenAI曾合作共同开发了一个AI代码生成工具GitHub Copilot，虽然每个同月要计10美元同月费，但由于交通设施开销，共同开发一个团队反而要倒有余20美元，重度浏览器甚至能让共同开发一个团队每同月倒贴80美元。依此推测，折扣30美元的Microsoft 365 Copilot，搞不好有余的非常多。

无独有偶，才刚发布了Firefly AI工具的Adobe，也短时时有内上架了一个配套的归一化该系统，防止浏览器重度采用致使新公司财务危机。一旦有浏览器采用了高达每同月分派的归一化，Adobe就就会给服务减速。

要想到共同开发一个团队和Adobe从未是业务场景明晰，拥有大量现成付费浏览器的软件巨头。而大部分实例堆神的大建模，最大的广泛应用场景还是聊天。

不可否认的是，如果没OpenAI和ChatGPT的横空出世，这场AI革命只不过滚根不就会愈演愈烈；但在自觉，体能训练大建模所助长的价值却说得打一个问号。

而且，随着同质化竞争更为严重，以及市面上的GNU建模非常多，想得到单纯的大建模制造商的空时有只不过就会非常少。

iPhone 4的火爆不是因为45nm制程的A4Intel，而是它可以玩植物决战僵尸和愤怒的青蛙。

参考资料

[1] LLM Leaderboard Gone Wrong，Analytics India Mag

[2] NEC独自の大規模言語モデル（LLM）開発の裏側に迫る

[3] Spread Your Wings： Falcon 180B is here

[4] Abu Dhabi throws a surprise challenger into the AI race，The Economist

[5] TIME 100/AI

[6] OpenAI背后的们Ilya Sutskever：一个电子计算机视觉、驱动器译成、该游戏和驱动器人的转变者，驱动器之心

[7] 深度自学插值其发展：从丰富多彩到分立，国金证券

[8] Your AI Friends He Awoken， With Noam Shazeer，No Priors

[9] Harnessing the Power of LLMs in Practice： A Survey on ChatGPT and Beyond，Jingfeng Yang、Hongye Jin等

[10] Andrew Ng： Opportunities in AI - 2023，Stanford Online

[11] GPT-4 Architecture， Infrastructure， Training Dataset， Costs， Vision， MoE，Semi Analysis

[12] IT 2023，赛迪顾问

[13] Open LLM Leaderboard，Hugging face

[14] AgentBench： Evaluating LLMs as Agents，Xiao Liu， Hao Yu等

[15] Who Owns the Generative AI Platform，a16z

[16] OpenAI Might Go Bankrupt by the End of 2024，Analytics India Mag

[17] AI’s $200B Question，Sequoia

[18] Nvidia Sold 900 Tons of H100 GPUs Last Quarter， Says Analyst Firm，tomshardware

[19] Character.ai‘s Noam Shazeer： “Replacing Google - and your mom”，Danny In The Valley

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