AI21领军者：为何领先的LLM是独特资产而非商品

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在近期关于大型语言模型（LLM）独特性逐渐减弱的讨论中，AI21联合首席执行官Yoav Shoham表达了坚定的不同意见。他表示：“模型之间确实存在差异。”

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AI21专注于开发特定任务的LLM，特别在企业应用的文本摘要方面表现出色。在与Shoham的访谈中，我们探讨了生成式人工智能的最新进展，包括OpenAI面临的挑战以及Amazon AWS的最新公告。

Shoham对其他人提出的观点进行了回应，认为LLM的独特性可能正在消失，Swami Sivasubramanian，Amazon AWS的数据与人工智能副总裁，指出：“如果所有提供商构建的模型看起来非常相似，那么差异在哪里呢？”他强调了企业公司有效利用其专有数据以创建独特人工智能应用的重要性。

这一观点得到了Albertsons的人工智能和数据科学副总裁Miguel Paredes的呼应，他在本月早些时候表示：“这些模型正在成为商品。”他指出，像OpenAI的ChatGPT和Google Bard这样的模型对所有公司几乎是均等可得的，敦促企业专注于自身数据以获得竞争优势。

Shoham承认数据的关键作用，但他认为，目前创建卓越人工智能系统的重点仍然集中在LLM上。“创造一个优秀的语言模型具有挑战性，需要时间评估其能力和局限性，”他解释道。他指出，传统基准测试甚至直接原型测试对模型实际性能的洞察力非常有限。

他强调，即使是看似简单的任务，如文本摘要，对于LLM来说也可能会带来困难。通过专注于特定任务，这些模型能够显著提升性能。例如，AI21的文本摘要模型在一家主要金融机构的评估中超过了GPT-4、ChatGPT和Claude。

展望未来，Shoham认识到关注点将在未来一年内发生变化。“我们将讨论结合大型语言模型以及其他众多功能的人工智能系统。这是一个蓝海——创新空间巨大。”

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