面对AI的发展,企业要立即行动起来,维持自身竞争力。长期来看,未能与AI融合的公司将在这场竞争浪潮中日益落后,并逐渐消亡。对于企业来说,最关键的是要把控好AI的优势和成本,采取必要措施将AI纳入发展规划。未来几年将会是商业发展的黄金时期,新兴企业已如雨后春笋般出现。
(本文经授权后由OneFlow编译,译文转载请联系OneFlow获得授权。原文:https://aigeneration.substack.com/p/ais-next-frontier-building-and-investing)
从Transformer到ChatGPT
基础模型vs专用模型
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LLM如何改进?
LLM如何改进?
架构改进是关键,但很难取得突破
LLM改进经典做法:扩大模型规模
大规模训练数据集的竞赛
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不同类型的AI公司
不同类型的AI公司
1. AI赋能公司:为AI模型构建提供所需基础设施、工具及数据
从基础设施开始
用于模型工程、开发和测试的工具
鉴于此,Kelton提出了一种更理想的测试方法,即需要通过不断地试错和探索来判断模型是否适合推向生产环境。然而,这种方法并不理想。因此,我们可能会看到在这个领域中会出现几家大公司,来提供更完善和可信的解决方案。
数据采集
接下来,人类需要对基于某一prompt生成的不同答案进行排序,这一步取决于所使用的模型,并且需要有人对想改进的实际模型的答案进行排名。因此,未来可能会出现一些公司,它们会提供第一步所需的数据集,并为第二步提供咨询服务。
2. AI内核公司构建模型
以下是OpenAI关于GPT-3的定价截图,由于所需模型的性能水平不同,API调用的成本也会不同,使用性能较好的模型比使用性能较基础的模型昂贵。此外,还存在推理速度上的差异,以满足你对各种用例的时延需求。换句话说,你可以根据自身的实际需求选择适合的LLM性能水平,并在相关成本和性能之间取得平衡。
3. AI原生和AI特色公司打造具有良好用户体验的AI应用
GPT-3 API的prompt输入应该是什么样的?
输出应该如何呈现?应该呈现多少条输出建议?
用户存储和排名不同的备选方案是否易于操作?
这个工具如何融入文案撰写的整个工作流程中?
AI原生公司:将AI模型作为产品核心价值主张
AI特色公司:利用AI模型来改进现有产品
4. AI驱动公司:智能公司和增强人类生产力
5. AI技术全栈公司
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未来发展
未来发展
但试想一下,如果我们将这种模型与图像转文本能力相结合,会怎么样呢?这意味着我们可以利用AI分析视频内容,生成描述性本文,最后由AI配上合适的音乐。另外,我们还可以反过来操作,如果已经根据文字提示生成了音乐,现在我们还可以用AI来生成相应视频。要做到以上这些,我们只需要向多模态模型发出一条指令。