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最近,AI圈里刮起了一阵"小旋风"。随着OpenAI推出GPT-4o mini,苹果发布DCLM系列,以及Mistral AI、HuggingFace等纷纷加入小模型阵营,AI界似乎吹起了一阵"小而美"的旋风。OpenAI于2024年7月18日推出的GPT-4o mini,是他们迄今为止最具成本效益的小型模型。这款模型在MMLU上的得分达到82%,甚至在某些方面超越了GPT-4,展现了小模型的巨大潜力。GPT-4o mini的定价策略也十分吸引人:每百万输入tokens仅需15美分,每百万输出tokens60美分,比GPT-3.5 Turbo便宜60%以上。这种高性价比使得AI技术的应用范围大大扩展,为开发者和企业提供了更多可能性。
*图片来源:OpenAI官网
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「不是所有的任务都需要千万亿次运算。」这句来自Transformer开山之作背后作者Illia Polosukhin的金句,道出了小模型兴起的核心理念。在追求更大、更强的「AI装备竞赛」中,我们是否忽视了效率和可持续性?小模型的崛起,正是对这一问题的有力回应,也是应对日益紧张的能源供需矛盾的一种创新解决方案。在讨论AI的未来时,我们不得不面对一个残酷的现实:能源消耗正成为AI发展的最大瓶颈。大型AI模型的训练和运行需要消耗惊人的电力资源。ChatGPT的日用电量相当于1.7万个家庭,年电费达2亿元。这种巨大的能源需求不仅带来了高昂的经济成本,还对环境造成了巨大压力。相比动辄消耗数百万度电的大模型,小模型的碳足迹可以小到令人乍舌。GPT-4o mini就是一个很好的例子,它在保持高性能的同时,大大降低了能源消耗和运营成本。在全球气候变化日益严峻的今天,每一份节省的电力都弥足珍贵。小模型的广泛应用,将大幅减少AI产业的能源消耗。小模型的兴起,也标志着AI发展进入了一个新的阶段——从粗放式扩张到精细化优化。正如Andrej Karpathy所言,未来的竞争将是"谁的模型更小更轻巧"。这种转变要求我们重新思考数据的价值和算法的效率。GPT-4o mini采用了先进的算法和优化的计算架构,实现了在较少参数下的高性能表现。它在文本智能和多模态推理方面的表现甚至超越了一些大型模型,证明了小模型通过精心设计的算法和高效的数据处理方式,可以在较少资源下实现卓越性能。
*图片来源:Midjourney
「大而全」不再是唯一的追求,「小而美」正成为新的潮流。GPT-4o mini在特定领域展现出的卓越性能,证明了专业化的价值。例如,它在数学推理任务MGSM上的得分达到87.0%,在编码性能测试HumanEval上得分87.2%,远超其他小型模型。这种专业化趋势,不仅提高了模型在特定任务上的表现,还大大降低了部署和使用的门槛,从而真正推动AI在千行百业的普及。小模型的崛起,体现出AI行业对于效率、可持续性和专业化的追求,也代表了一种更智慧、更绿色的发展方向。在这个过程中,我们都是见证者,亲历了AI的算力算法优化。但我们也必须承认,能源是AI发展的命脉。无论模型大小,能源效率都是决定性因素。小模型的出现,正是对当前能源挑战的积极回应,为我们指明了一条节能增效的新路径。算力算法优化:不断提高AI模型的能源效率,实现更少的能源消耗和更高的性能输出。AI赋能行业落地:利用AI技术优化能源生产、传输和使用,实现能源行业的降本增效。能源管理创新:开发智能化的能源管理系统,实现AI数据中心的精细化能源调度和优化。AI+机器人提质增效:通过AI与机器人技术相结合,研发并生产出更多适用于新能源领域的场景化产品及解决方案。*图片来源:Midjourney
OpenAI的GPT-4o mini给了我们一个启示:在AI的世界里,「小」也可以很美,很强大。未来的AI,不仅要聪明,还要懂得节能。小模型的兴起,是AI与能源博弈中的一个重要里程碑。但这仅仅是开始。我们还需要持续创新,就如ELU的使命「用科技推动蔚蓝星球健康可持续发展」,我们也将秉承技术驱动、科技引领的核心理念,将人工智能、机器人等前沿技术应用于绿色能源等领域,并以AI机器人作为新质生产力,配合全栈自研的超级能源引擎(HEE)驱动业务快速发展,加速推动城市智慧能源转型。
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