V rýchlo sa rozvíjajúcom prostredí umelej inteligencie prechádza tradičný prístup k vylepšovaniu jazykových modelov prostredníctvom obyčajného zväčšenia veľkosti modelu kľúčovou transformáciou. Tento posun podčiarkuje strategickejší prístup zameraný na údaje, čoho príkladom je nedávny vývoj modelov ako Lama3.
Údaje sú všetko, čo potrebujete
Historicky prevládalo presvedčenie o napredovaní schopností AI, že čím viac, tým lepšie.
V minulosti sme boli svedkami dramatického nárastu schopností hlbokého učenia jednoduchým pridaním ďalších vrstiev do neurónových sietí. Algoritmy a aplikácie, ako je rozpoznávanie obrazu, ktoré boli kedysi možné len teoreticky pred príchodom hlboké učenie, rýchlo sa stal všeobecne akceptovaným. Vývoj grafických kariet tento trend ešte umocnil a umožnil väčším modelom bežať so zvyšujúcou sa efektivitou. Tento trend sa preniesol aj do súčasného veľkého humbuku jazykových modelov.
Pravidelne sa stretávame s oznámeniami od veľkých spoločností AI, ktoré vydávajú modely s desiatkami alebo dokonca stovkami miliárd parametrov. Zdôvodnenie je ľahké pochopiť: čím viac parametrov model má, tým je zdatnejší. Táto metóda škálovania hrubou silou však dosiahla bod klesajúcich výnosov, najmä ak sa vezme do úvahy nákladová efektívnosť takýchto modelov v praktických aplikáciách. Nedávne oznámenie spoločnosti Meta o prístupe Llama3, ktorý využíva 8 miliárd parametrov, ale je obohatený o 6- až 7-násobok množstva vysokokvalitných tréningových dát, zhoduje sa – a v niektorých scenároch dokonca prekonáva – účinnosť predchádzajúcich modelov, ako je GPT3.5, ktorý sa môže pochváliť viac ako 100 miliardami parametrov. To predstavuje významný kľúčový bod v zákone o škálovaní pre jazykové modely, kde kvalita a kvantita údajov začínajú mať prednosť pred samotnou veľkosťou.
Cena vs. výkon: Jemná rovnováha
Ako sa modely umelej inteligencie (AI) presúvajú od vývoja k praktickému využívaniu, ich ekonomický dopad, najmä vysoké prevádzkové náklady veľkých modelov, je čoraz významnejší. Tieto náklady často prevyšujú počiatočné náklady na školenie, čím sa zdôrazňuje potreba trvalo udržateľného rozvoja, ktorý uprednostňuje efektívne využívanie údajov pred rozšírením veľkosti modelu. Stratégie ako zväčšenie údajov a prenos učenia môže zlepšiť súbory údajov a znížiť potrebu rozsiahleho preškoľovania. Zjednodušenie modelov prostredníctvom výberu funkcií a redukcie rozmerov zvyšuje výpočtovú efektivitu a znižuje náklady. Techniky ako výpadok a skoré zastavenie zlepšujú zovšeobecňovanie, čo umožňuje modelom efektívne fungovať s menším množstvom údajov. Alternatívne stratégie nasadenia, ako je edge computing, znižujú závislosť na nákladnej cloudovej infraštruktúre, zatiaľ čo bezserverové výpočty ponúkajú škálovateľné a nákladovo efektívne využitie zdrojov. Zameraním sa na vývoj orientovaný na údaje a skúmaním metód ekonomického nasadenia môžu organizácie vytvoriť udržateľnejší ekosystém AI, ktorý vyvažuje výkon s nákladovou efektívnosťou.
Klesajúce výnosy väčších modelov
Oblasť vývoja AI prechádza zmenou paradigmy s rastúcim dôrazom na efektívne využitie dát a optimalizáciu modelov. Centralizované spoločnosti AI sa tradične spoliehajú na vytváranie čoraz väčších modelov, aby dosiahli najmodernejšie výsledky. Táto stratégia sa však stáva čoraz neudržateľnejšou, a to z hľadiska výpočtových zdrojov aj škálovateľnosti.
Decentralizovaná AI na druhej strane predstavuje iný súbor výziev a príležitostí. Decentralizované blockchainové siete, ktoré tvoria základ decentralizovanej AI, majú zásadne odlišný dizajn v porovnaní s centralizovanými spoločnosťami AI. Preto je pre decentralizované podniky AI náročné konkurovať centralizovaným entitám, pokiaľ ide o škálovanie väčších modelov pri zachovaní efektívnosti v decentralizovaných operáciách.
Toto je miesto, kde môžu decentralizované komunity maximalizovať svoj potenciál a vytvoriť si medzeru v prostredí AI. Využitím kolektívnej inteligencie a zdrojov môžu decentralizované komunity vyvíjať a nasadzovať sofistikované modely AI, ktoré sú efektívne a škálovateľné. To im umožní efektívne konkurovať centralizovaným spoločnostiam AI a poháňať budúcnosť vývoja AI.
Pohľad do budúcnosti: Cesta k trvalo udržateľnému rozvoju AI
Trajektória budúceho vývoja AI by sa mala zamerať na vytváranie modelov, ktoré sú nielen inovatívne, ale aj integračné a ekonomické. Dôraz by sa mal posunúť smerom k systémom, ktoré dokážu dosiahnuť vysokú úroveň presnosti a užitočnosti so zvládnuteľnými nákladmi a využívaním zdrojov. Takáto stratégia zabezpečí nielen škálovateľnosť technológií AI, ale aj ich dostupnosť a udržateľnosť z dlhodobého hľadiska.
S dozrievaním oblasti umelej inteligencie sa musia zodpovedajúcim spôsobom vyvíjať aj stratégie vývoja AI. Posun od oceňovania veľkosti k uprednostňovaniu efektívnosti a nákladovej efektívnosti v tréningu modelov nie je len technickou voľbou, ale aj strategickým imperatívom, ktorý bude definovať ďalšiu generáciu aplikácií AI. Tento prístup bude pravdepodobne katalyzátorom novej éry inovácií, kde je vývoj AI poháňaný inteligentnými, udržateľnými postupmi, ktoré sľubujú širšie prijatie a väčší vplyv.
