Сегодня 03 сентября 2025
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Новости Software

Разработчики ИИ стали переходить на компактные ИИ-модели — они дешевле и экономичнее

Технологические гиганты и стартапы переходят на более компактные и эффективные модели искусственного интеллекта, стремясь сократить расходы и повысить производительность. Эти модели, в отличие от своих «старших братьев», таких как GPT-4, могут обучаться на меньшем объёме данных и специализируются на решении конкретных задач.

 Источник изображения: Copilot

Источник изображения: Copilot

Microsoft, Google, Apple и стартапы, такие как Mistral, Anthropic и Cohere, всё чаще обращаются к малым и средним языковым моделям искусственного интеллекта. В отличие от больших моделей (LLM), таких как GPT-4 от OpenAI, которые используют более одного триллиона параметров и их разработка оценивается далеко за 100 миллионов долларов, компактные модели обучаются на более узких наборах данных и могут стоить менее 10 миллионов долларов, при этом используя менее 10 миллиардов параметров.

Компания Microsoft, один из лидеров в области ИИ, представила семейство небольших моделей под названием Phi. По словам генерального директора компании Сатьи Наделлы (Satya Nadella), эти модели в 100 раз меньше бесплатной версии ChatGPT, но при этом справляются со многими задачами почти так же эффективно. Юсуф Мехди (Yusuf Mehdi), коммерческий директор Microsoft, отметил, что компания быстро осознала, что эксплуатация крупных моделей ИИ обходится дороже, чем предполагалось изначально, что побудило Microsoft искать более экономичные решения.

Другие технологические гиганты также не остались в стороне. Google, Apple, а также Mistral, Anthropic и Cohere выпустили свои версии малых и средних моделей. Apple, в частности, планирует использовать такие модели для запуска ИИ локально, непосредственно на смартфонах, что должно повысить скорость работы и безопасность. При этом потребление ресурсов на смартфонах будет минимальным.

Эксперты отмечают, что для многих задач, таких как обобщение документов или создание изображений, большие модели вообще могут оказаться избыточными. Илья Полосухин, один из авторов основополагающей статьи Google в 2017 году, касающейся искусственного интеллекта, образно сравнил использование больших моделей для простых задач с поездкой в магазин за продуктами на танке. «Для вычисления 2 + 2 не должны требоваться квадриллионы операций», — подчеркнул он.

Компании и потребители также ищут способы снизить затраты на эксплуатацию генеративных технологий ИИ. По словам Йоава Шохама (Yoav Shoham), соучредителя ИИ-компании AI21 Labs из Тель-Авива, небольшие модели могут отвечать на вопросы, если перевести всё в деньги, всего за одну шестую стоимости больших языковых моделей.

Интересно, что ключевым преимуществом малых моделей является возможность их тонкой настройки под конкретные задачи и наборы данных. Это позволяет им эффективно работать в специализированных областях при меньших затратах, например, только в юридической отрасли.

Однако эксперты отмечают, что компании не собираются полностью отказываться от LLM. Например, Apple объявила об интеграции ChatGPT в Siri для выполнения сложных задач, а Microsoft планирует использовать последнюю модель OpenAI в новой версии Windows. А такие компании как Experian из Ирландии и Salesforce из США, уже перешли на использование компактных моделей ИИ для чат-ботов и обнаружили, что они обеспечивают такую же производительность, как и большие модели, но при значительно меньших затратах и с меньшими задержками обработки данных.

Переход к малым моделям происходит на фоне замедления прогресса в области больших публично доступных моделей искусственного интеллекта. Эксперты связывают это с нехваткой высококачественных новых данных для обучения, и в целом, указывают на новый и важный этап эволюции индустрии.

Источник:

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.
Материалы по теме

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Cronos: The New Dawn не станет следующей Dead Space или Resident Evil 4 — критики вынесли вердикт новой игре от создателей ремейка Silent Hill 2 24 мин.
«С возвращением, Crazy Taxi»: стартовавший в раннем доступе симулятор CyberTaxi: Lunatic Nights напомнил игрокам о легендарной серии аркад 2 ч.
Легендарный шутер Quake III Arena стал доступен в браузерах — бесплатно, без регистраций, смс и рекламы 2 ч.
Россиянам перекроют доступ к Spotify Premium — сервис ужесточает правила 2 ч.
Импортозамещение продолжает оставаться основным драйвером IT-расходов в российских компаниях 2 ч.
ЕС продолжит строго регулировать технологическую отрасль, несмотря на угрозы Трампа 6 ч.
Cloudflare отразила самую мощную в истории DDoS-атаку — 11,5 Тбит/с в пике 6 ч.
SAP инвестирует более €20 млрд в суверенное облако для поддержки европейских клиентов 6 ч.
Инсайдер: амбициозная Resident Evil Requiem выйдет на Nintendo Switch 2 и даже PS4 6 ч.
ИИ-блокнот Google NotebookLM научился спорить сам с собой в формате аудиообзоров 7 ч.
Прототип орбитального ЦОД Axiom Space и Red Hat для экспериментов с периферийными вычислениями прибыл на МКС 45 мин.
TSMC отвергла слухи, что Дженсен Хуанг пытался на неё надавить от имени Трампа 2 ч.
«К2 НейроТех» представил ПАК-AI 2.0 с увеличенной на 30 % производительностью 2 ч.
Acer представила OLED-монитор Predator X27U F8 с частотой до 720 Гц и мощный ноутбук Predator Helios 18P AI с RTX 5090 2 ч.
LG Display получила сертификат Perfect Reproduction для OLED-панелей четвёртого поколения 2 ч.
Acer представила новые геймерские мониторы Nitro — до 40 дюймов, до 5K и до 360 Гц 3 ч.
GlobalFoundries объявила о готовности к массовому развёртыванию решений в сфере кремниевой фотоники 3 ч.
Acer представила настольный ИИ-суперкомпьютер Veriton GN100 за $3999 на основе Nvidia GB10 Blackwell 4 ч.
Acer представила игровые ноутбуки Nitro V 16 и Nitro V 16S на базе Intel Core 9 270H и GeForce RTX 5070 4 ч.
Acer представила компактную ИИ-станцию Veriton GN100 за $4000 с суперчипом NVIDIA GB10 5 ч.