Что действительно мешает следующему прорыву в области ИИ? Две вещи продолжают оставаться незамеченными: наша чрезмерная зависимость от массивных дата-центров и узкая ориентация только на языковые модели.
Дата-центры становятся узким местом — не только для вычислительной мощности, но и для устойчивого развития и доступности. Мы вкладываем ресурсы в централизованную инфраструктуру, тогда как настоящие инновации могут потребовать распределенных решений.
Затем есть слон в комнате: ставка на языковые модели. А как насчет мультимодальных систем? А как насчет моделей, предназначенных для разных задач, в разных областях? Когда все гонятся за одним и тем же подходом, отдача снижается.
Эти невидимые ограничения могут определить все десятилетие впереди. Пока мы не пересмотрим их, мы просто оптимизируем внутри рамок, вместо того чтобы выйти за их пределы.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
11 Лайков
Награда
11
6
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
BitcoinDaddy
· 9ч назад
Честно говоря, система больших данных уже давно должна была измениться, стоимость взрывается, а энергопотребление тоже зашкаливает. Не ожидал, что сейчас все еще упорно наращивают вычислительную мощность... Почему никто всерьез не продвигает распределенные решения?
Посмотреть ОригиналОтветить0
MoneyBurner
· 01-17 13:04
Честно говоря, все собираются в дата-центры, как в 2017 году, когда безумно строили майнинговые фермы, и в итоге оказалось, что электроэнергия — настоящий убийца... Распределённые системы — это выход, я давно в этом уверен.
Глобальная унификация языковых моделей? Шуточки. Это ведь всё одно и то же — все занимаются одним и тем же арбитражем, доходность давно выровнялась. Мультимодальные и вертикальные модели — это следующий шанс для аирдропа, и сейчас ещё не поздно войти.
Выход из ситуации тот же — либо диверсификация, либо инновации, либо просто ждать, пока тебя не соберут.
Посмотреть ОригиналОтветить0
AirdropSweaterFan
· 01-16 13:52
Совершенно верно, эта система в дата-центрах давно пора заменить, она тратит деньги и загрязняет окружающую среду
Посмотреть ОригиналОтветить0
LiquidatedNotStirred
· 01-16 13:49
Распределённые системы — это будущее. Сейчас все тратят ресурсы на вычислительную мощность для создания больших моделей, что кажется немного противоречивым.
Посмотреть ОригиналОтветить0
OptionWhisperer
· 01-16 13:43
Распределённые системы — это будущее, а устаревшие большие дата-центры уже вышли из моды.
Посмотреть ОригиналОтветить0
TokenCreatorOP
· 01-16 13:38
Честно говоря, система больших дата-центров уже немного устарела, ведь уже 2024 год, а все еще накапливают вычислительную мощность? Распределенные системы — это будущее.
Что действительно мешает следующему прорыву в области ИИ? Две вещи продолжают оставаться незамеченными: наша чрезмерная зависимость от массивных дата-центров и узкая ориентация только на языковые модели.
Дата-центры становятся узким местом — не только для вычислительной мощности, но и для устойчивого развития и доступности. Мы вкладываем ресурсы в централизованную инфраструктуру, тогда как настоящие инновации могут потребовать распределенных решений.
Затем есть слон в комнате: ставка на языковые модели. А как насчет мультимодальных систем? А как насчет моделей, предназначенных для разных задач, в разных областях? Когда все гонятся за одним и тем же подходом, отдача снижается.
Эти невидимые ограничения могут определить все десятилетие впереди. Пока мы не пересмотрим их, мы просто оптимизируем внутри рамок, вместо того чтобы выйти за их пределы.