AI21 Лидер: Почему ведущие LLM - это уникальные активы, а не товары

Йоав Шохам, совместно управляющий AI21, ведущей компанией в области крупных языковых моделей (LLM), ответил на недавние комментарии Amazon и других компаний, которые утверждали, что LLM теряют свою уникальность. Шохам с этим не согласен и утверждает: «Модели действительно различаются».

AI21 специализируется на разработке специфичных для задач LLM, особенно в области текстовой аннотации для корпоративных приложений. В ходе моего интервью с Шохамом мы обсудили последние события в области генеративного ИИ, включая проблемы OpenAI и недавние анонсы Amazon AWS.

Замечания Шохама прозвучали в ответ на мое изложение мнения о том, что LLM могут терять свою индивидуальность, а другие эксперты указывают на то, что истинная ценность генеративного ИИ может заключаться в защищенных данных. Свэми Сивасубраманиан, вице-президент по данным и ИИ в Amazon AWS, отметил: «Если все поставщики строят модели, которые выглядят очень похоже, где же различия?» Он подчеркнул, что для предприятий важно эффективно использовать свои собственные данные для разработки уникальных ИИ-приложений.

Эту мысль подтвердила Мигель Паредес, вице-президент по ИИ и науке о данных в Albertsons, который ранее в этом месяце заявил: «Эти модели становятся товаром». Он отметил, что доступ к таким моделям, как ChatGPT от OpenAI и Google Bard, практически одинаков для всех компаний, призывая их сосредоточиться на своих данных для получения конкурентных преимуществ.

Шохам признал важность данных, но утверждает, что акцент на создании исключительных ИИ-систем по-прежнему сосредоточен на LLM, по крайней мере на данный момент. «Создание отличной языковой модели — это сложная задача, и нужно время, чтобы оценить их возможности и ограничения», — объяснил он. Он отметил, что традиционные бенчмарки и даже прямое прототипирование дают лишь слабые представления о реальной производительности модели.

Он подчеркнул, что даже казалось бы простые задачи, такие как текстовая аннотация, могут представлять трудности для LLM. Сосредоточив внимание на конкретных задачах, эти модели могут значительно улучшиться. Например, модель текстовой аннотации AI21 продемонстрировала лучшие результаты по сравнению с GPT-4, ChatGPT и Claude в оценках, проведенных крупным финансовым учреждением.

Смотря в будущее, Шохам признает, что акценты будут меняться в течение следующего года. «Мы будем обсуждать ИИ-системы, которые интегрируют крупные языковые модели и многие другие возможности. Это "голубой океан" — здесь есть достаточно пространства для инноваций».