更小更强大的 GPT-4o mini 背后,AI 模型的未来不再是越大越好
更小更强大的 GPT-4o mini 背后,AI 模型的未来不再是越大越好不是大模型用不起,而是小模型更有性价比。
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不是大模型用不起,而是小模型更有性价比。
最近两款大型 AI 模型相继发布。
随着生成式 AI 模型掀起新一轮 AI 浪潮,越来越多的行业迎来技术变革。许多行业从业者、基础科学研究者需要快速了解 AI 领域发展现状、掌握必要的基础知识。
近期,大语言模型、文生图模型等大规模 AI 模型迅猛发展。在这种形势下,如何适应瞬息万变的需求,快速适配大模型至各类下游任务,成为了一个重要的挑战。受限于计算资源,传统的全参数微调方法可能会显得力不从心,因此需要探索更高效的微调策略。
Meta 正在不遗余力地想要在生成式 AI 领域赶上竞争对手,目标是投入数十亿美元用于 AI 研究。这些巨资一部分用于招募 AI 研究员。但更大的一部分用于开发硬件,特别是用于运行和训练 Meta AI 模型的芯片
下一步是智能体?随着 ChatGPT、GPT-4、Sora 的陆续问世,人工智能的发展趋势引起了广泛关注,特别是 Sora 让生成式 AI 模型在多模态方面取得显著进展。人们不禁会问:人工智能领域下一个突破方向将会是什么?
半年时间,月之暗面把 AI 模型支持的上下文长度提升了一个数量级,实现了 200 万字上下文的「无损压缩」。
高通又往中高端手机市场扔下一颗「重磅炸弹」。
人类设计 prompt 的效率其实很低,效果也不如 AI 模型自己优化。2022 年底,ChatGPT 上线,同时引爆了一个新的名词:提示工程(Prompt Engineering)。
2022 年,谷歌高级研究科学家 Eric Jang 离开 Google Robotics,以副总裁的身份加入 1X Technologies 负责 AI 工作。2023 年 3 月,1X 获得了一轮由 OpenAI 创业基金领投的 2350 万美元融资,成为了 OpenAI 投资的第一家硬件公司。事实上,双方早在 2022 年就已经展开了合作,当时双方决定共同为机器人开发 AI 模型。