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「外部の世界では大型モデルについてかなりの誤解が存在​​します。最近、ロビン・リー氏の内部演説が暴露されました。」ロビン・リー氏は、大型モデル間の差は将来さらに広がる可能性があると考えている。さらに、大規模モデルの「上限」は非常に高く、理想的な状況にはまだ程遠いため、モデルは繰り返し、更新し、アップグレードし続ける必要があり、毎日数回に分けて投資できる必要があると説明しました。ユーザーのニーズに継続的に応え、コストを削減し、効率を向上させます。

「大型モデルの機能間に障壁はない」という業界の声明について、ロビン・リー氏は別の見解を示し、「新しいモデルがリリースされるたびに、gpt-4oと比較する必要があり、私のスコアはほぼgpt-4oであると述べた」と述べた。同様に、個別の項目でもスコアを上回っているところはありますが、最先端機種との差がないわけではありません。」

彼は、自分自身を証明するために、多くのモデルがリリース後にランキングに参加し、ランキングからテストの問題と回答スキルを推測することになるが、実際にはモデルの能力が非常に近いかもしれないと述べました。アプリケーションでは、強度はまだ明らかなギャップがあります。」

ロビン・リー氏は、モデル間のギャップは多次元であると指摘しました。業界では、理解力、生成力、論理力、記憶力、その他の能力の差に注目することが多く、コストや推論速度などの側面は無視されていますが、一部のモデルは同じ効果を達成できますが、それらは依然として高度なモデルより劣っています。コストが高く、推論速度が遅い。

ロビン・リー氏はまた、「大型モデルの時代が始まる前は、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。」と述べました。たとえば、オープンソースの linux については、すでにコンピューターを持っているため、linux を使用するのは無料だと説明しました。しかし、大規模モデルの時代にはこれらは当てはまりません。大規模モデルの推論は非常に高価であり、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。

同氏は、「オープンソースモデルは効率という点では効率的ではない。クローズドソースモデルは正確にはビジネスモデルと呼ぶべきだ。これにより、無数のユーザーが研究開発コストや推論に使用するマシンリソースやgpuを共有できるようになる」と述べた。 gpu の使用効率は最高です。xinda モデル 3.5 と 4.0 の gpu 使用率は 90% 以上に達しています。」

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・モデルは価値があるが、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・モデルには利点がないと分析した。

大規模なモデルの適用レベルでは、まず copilot が人々を支援するために登場し、その後にある程度の自律性を持ち、このレベルとして独自にツールを使用し、反映し、自己進化できるエージェント インテリジェンスが登場すると考えています。自動化が発展すると、ai ワーカーとなり、作業のあらゆる側面を独立して完了できるようになります。

同氏はまた、「多くの人がインテリジェンス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スはコンセンサスではなく、インテリジェンスを最も重要な戦略であり、大規模モデルの最も重要な開発方向と考えている百度のような企業はコンセンサスを持っていない」とも述べた。多くの"。

robin li 氏は、インテリジェント エージェントの敷居は実際に非常に低く、大規模なモデルをアプリケーションに変換する方法を知らないと考えています。インテリジェント エージェントをその上に構築するのは非常に便利です。モデルの。