科学＆テクノロジー

AIレースは混雑しており、中国は米国に閉鎖されています

スタンフォードのレポートによると、中国のAIは全体的に増加しており、中国企業のモデルはLMSYSベンチマークで米国のカウンターパートと同様に得点しています。中国は、より多くのAI論文を発行し、米国よりも多くのAI関連の特許をファイルしていると述べていますが、どちらの品質も評価していません。対照的に、米国は、より顕著なAIモデルを生成します：中国で生産された15のフロンティアモデルとヨーロッパで生産された3つのフロンティアモデルと比較して40。また、このレポートは、技術がよりグローバルになるにつれて、中東、ラテンアメリカ、および東南アジアで最近強力なモデルが登場したことを指摘しています。スタンフォード・ハイの厚意によりこの調査では、最高のAIモデルのいくつかが現在「オープンウェイト」であることを示しています。つまり、無料でダウンロードして修正できることを意味します。メタはラマモデルのトレンドの中心にあり、最初にリリースされました 2023年2月。同社は最新バージョンのLlama 4をリリースしました。 週末に。フランスの会社であるDeepseekとMistralの両方が、現在、高度なオープンウェイトモデルも提供しています。 3月、Openaiはそれを発表しました また、オープンソースモデルをリリースする予定です- 最初はGPT-2以来 - この夏。 2024年、オープンモデルとクローズドモデルの間のギャップは8パーセントから1.7パーセントに狭まりました、と研究は示しています。とはいえ、高度なモデルの大部分（60.7％）はまだ閉鎖されています。Stanfordのレポートは、AI業界が効率を着実に改善しており、過去1年間でハードウェアが40％の効率を上げていることに注目しています。これにより、AIモデルを照会するコストが削減され、個人のデバイスで比較的有能なモデルを実行することも可能になりました。効率の上昇により、最大のAIモデルが必要とする可能性のある推測が促されました トレーニング用のGPUが少なくなります、ほとんどのAIビルダーは、より多くのコンピューティングパワーが必要ではないと言います。この研究では、最新のAIモデルは、数十兆個のトークン（文の単語などのデータの一部を表す複数のトークン）と数千億のペタフロップの計算を使用して構築されていることを示しています。ただし、インターネットトレーニングデータの供給が2026年から2032年までに使い果たされることを示唆する研究を引用しており、いわゆる採用が急増しています 合成、またはAIに生成されたデータ。このレポートは、AIのより広い影響の抜本的な写真を提供します。機械学習スキルを持つ労働者の需要が急増していることを示しており、労働者の割合が増えていることが技術が仕事を変えることを期待していることを示す調査を引用しています。 2024年に民間投資は記録に1,5008億ドルに達したと報告書は示しています。同じ年に世界中の政府がAIに数十億ドルをコミットしました。 2022年以来、米国ではAI関連の法律が2倍になっています。Paliは、企業がフロンティアAIモデルをどのように開発するかについてより秘密になっているが、学術研究は繁栄し、品質が向上していると指摘しています。また、このレポートは、広範囲にわたるAIの採用から生じる問題を指摘しています。これらのモデルをより安全で信頼性を高めることを目的とした研究と同様に、AIモデルが不正行為や誤用を伴う事件が過去1年間で増加していることに注意してください。AGIのバリーフーの目標に到達することに関して、レポートは、画像分類、言語理解、数学的推論など、特定のスキルをテストするベンチマーク上の人間の能力をすでに上回るAIモデルを強調しています。これは、モデルがこれらのバロメーターで優れているように設計および最適化されているためですが、近年、テクノロジーがどれほど迅速に進歩しているかにスポットライトを当てています。 #AIレースは混雑しており中国は米国に閉鎖されています