同时, 在今年3月发布的另外一篇论文中,苹果首次披露一个具有高达 300 亿参数的多模态模型MM1,这个多模态能力如果集成到iPhone 上,就能能够通过视觉、语音和文本等多种方式理解并响应用户的需求。
所以综上所述,虽然近两年来,苹果时常为人诟病在 AI 领域动作迟缓,但是感觉,苹果是在等一个正确的时机来加入战局,它并没有落后,而是一直在等待。如今,多模态技术成熟,特别是文字输入、语音和视觉的交互和手机等硬件是天然的适配,OpenAI和谷歌的AI多模态之战打响之际,也是苹果入局的时间了。
戴雨森
真格基金管理合伙人
如果你看互联网和移动互联网时代,其实它们在软件的渗透上,都要叠加一个硬件的渗透,大家要买PC、手机,所以导致,之前软件的渗透速度,其实是相对比较慢的,那为什么ChatGPT一出来就渗透到了这么多的用户,实际上是因为它跑在一个,比较成熟的硬件上。所以我觉得在目前来讲,AI落地肯定首选还是在手机上,我肯定是期待像AI的这些模型,融易新媒体消息,怎么样在苹果的生态系统中去落地,其实说全新形态的硬件,我自己觉得可能性比较低,但是在这个上面有了,包括最近刚发M4 对吧,大家说iPad这个上面有这么强的这个芯片,你如果还是做原来的任务,是不是就浪费了,你是不是用来干一些AI的任务呢
而对于智能手机、智能手表、乃至于以后的VR和AR眼镜设备,更小的端模型将是业界着重发力的重点。在今年4月,苹果宣布在全球最大AI开源社区 Hugging Face 发布了全新的开源大型语言OpenELM系列模型,包括4个不同参数规模的模型:270 Million(百万)、450 Million(百万)、1.1 Billion(十亿)和3 Billion(十亿),没错,最大的也只有30亿个参数,对移动端小模型的布局有着明显的意图。而Howie Xu在采访中认为,端模型是人类应用AI发展的必然趋势。
Howie Xu
AI及云服务行业高管、斯坦福大学客座教授
个人非常看好端模型,因为过去一年我们大量的精力、讨论都是在越大越好,但是万亿级的parameter(参数),不适合放在手机上面,那另外一个问题就是说,那个不是万亿级的,千亿级的,或者百亿级的参数,是不是能够把模型做到足够好。
现在我们看到的很多的小的模型可能是700亿参数的,一年之内我们能够看到就是,十亿这么一个参数的一个模型,能够做到当初ChatGPT出来时候,让大家惊艳的那个感觉,相当于(GPT)3.5的那个model(模型)的能力,我觉得是一个billion(十亿)的parameter(参数)是应该能够做到。
如果能够这个端上面能够运行一个十亿参数级别的模型,能够做到(GPT)3.5的(的能力),那就打开了很多的想象空间,然后接下去会有更小的模型,因为模型总归是越小,对耗电、对各方面的都有很大好处,我觉得甚至是sub 1 billion(小于10亿参数)的会更好,从privacy(隐私)的角度,从耗电的角度,从各方面角度,我觉得小模型是必须的。
文章的最后,我们来总结一下OpenAI和谷歌的这两场发布会,AI多模态之战打响之后,在更多更广的应用上,我们看到了AI杀手级应用的曙光,有了更落地更切实的可用性,这将重塑人类和AI以及电子设备的交互方式。此外,虽然OpenAI和谷歌表面上刀光剑影,但两家公司的策略目标是有些区别的:前者一路勇向前目标scaling law(规模法则)和AGI,后者更注重自家生态和应用落地来捍卫商业营收与市场分销护城河——可能模型是不是最好的,并没有那么重要。所以目前的多模态初战,OpenAI虽然赢了,但谷歌也没输。
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