Skromni AI modeli dostižu one najveće i najskuplje
Tvrtke koje fino podešavaju modele za specifične namjene ili primjenjuju vlastite visokokvalitetne podatke bit će u boljem položaju od onih koje grade sve veće sustave
Vodeće tehnološke tvrtke ulažu milijarde dolara u jednostavan koncept: koliko je lakši pristup većem broju podataka i većoj računalnoj snati, toliko se poboljšavaju performanse AI sustava. No novo istraživanje MIT FutureTecha sugerira da pristup "veće je bolje" razvoju umjetne inteligencije možda doseže točku smanjenja prinosa. Novi model, predstavljen na arXivu, pokazuje da je smanjenje dobitaka u performansama dovoljno značajno da tvrtke na kraju neće vidjeti komparativne prednosti od skaliranja svojih modela puno brže od konkurencije.
Strateška odluka
Nalazi ukazuju na budućnost u kojoj bi AI sustavi izgrađeni ili pokrenuti s ograničenim resursima (meek models) mogli funkcionirati usporedno s današnjim vodećim modelima, a pritom koštati puno manje. A to bi moglo preokrenuti način na koji se tvrtke natječu u izradi i korištenju umjetne inteligencije budući da pristup naprednim sustavima postaje manje stvar toga tko si ih može priuštiti, a više donošenja najbolje strateške odluke.
Primjera radi, poznato je kako je model R1 kineskog startupa DeepSeek, obučen za oko 6 milijuna dolara, postigao performanse mnogo većih sustava, dok je konkurentski OpenAI na obuku svog GPT-4 modela navodno potrošio stotine milijuna dolara.
Kratkotrajna prednost
Konkurentska prednost od izrade sve većih modela bit će kratkotrajna, upozoravaju istraživači. Veličina, kažu, u ovom slučaju ipak nije bitna. Tvrtke koje fino podešavaju modele za specifične namjene ili primjenjuju vlastite visokokvalitetne podatke bit će u boljem položaju od onih koje grade sve veće sustave.
Pristup naprednoj umjetnoj inteligenciji mogao bi, kažu istraživači, jednog dana biti jednako uobičajen kao i samo vlasništvo nad računalom. Širi pristup takvim alatima mogao bi povećati produktivnost, ali i donijeti nove brige. Trenutne politike, poput američkih kontrola izvoza Nvidijinih grafičkih procesora, žele političkoj i gospodarskoj konkurenciji ograničiti sposobnost izrade velikih, najnaprednijih, frontier AI sustava i otežati pristup većoj računalnoj snazi. Ipak, upozoravaju istraživači, takve mjere možda više neće biti dovoljne jer učinkovitiji modeli počinju raditi slično današnjim najvećima.
