GPT-4o mini来啦！AI圈为何刮起「小模型」新风潮？

chatgpt中文网2024-07-23 18:20:59140

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作者：小鹿姐

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。

绿色AI

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。

算力革命

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

专业化、小而美

「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。

未来，我们也许需要在多个方面持续地努力：

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。