`

СПЕЦІАЛЬНІ
ПАРТНЕРИ
ПРОЕКТУ

Чи використовує ваша компанія ChatGPT в роботі?

BEST CIO

Определение наиболее профессиональных ИТ-управленцев, лидеров и экспертов в своих отраслях

Человек года

Кто внес наибольший вклад в развитие украинского ИТ-рынка.

Продукт года

Награды «Продукт года» еженедельника «Компьютерное обозрение» за наиболее выдающиеся ИТ-товары

 

Sergey Petrenko

Яким чином далі підвищувати продуктивність AI?

0 
 

Цікавий огляд коментарів на тему запуску OpenAI o3. Модель показує разючі результати – наприклад, 88% у тесті ARC-AGI проти 32% в o1, і 25% у складному математичному тесті, де інші моделі не набирали більш як 2%.

Щоправда, ця продуктивність досягається ціною величезних обчислювальних витрат – понад $1000 на одне завдання проти $5 в o1. На повному тесті ARC-AGI o3 low використала ресурсів на $10000 і набрала лише на 12% менше балів, ніж o3 high, що використала в 172 рази більше обчислювальних ресурсів (ціну їм ще не склали).

Це порушує питання про практичне застосування таких моделей – навряд чи o3 стане повсякденним інструментом як GPT-4. Швидше за все, це буде спеціалізований інструмент для складних завдань, доступний тільки організаціям з великими бюджетами. OpenAI вже пропонує тариф $200 для версії o1 pro (яка дійсно дуже круто працює) і навіть ходять чутки про певний тариф Ultra з вартістю до $2000.

Утім, індустрія бачить великий потенціал у цьому підході – масштабуванні обчислень під час генерації відповіді. Джек Кларк з Anthropic вважає, що у 2025 році прогрес AI прискориться навіть порівняно з 2024 роком завдяки комбінації традиційного масштабування і test-time scaling. А виробники спеціалізованих AI-чіпів, як Groq або Cerebras, можуть зробити такий підхід доступнішим.

Яким чином далі підвищувати продуктивність AI?

Комп’ютерний розум: генеративний штучний інтелект у рішеннях AWS

0 
 

Напечатать Отправить другу

Читайте также

 

Ukraine

 

  •  Home  •  Ринок  •  IТ-директор  •  CloudComputing  •  Hard  •  Soft  •  Мережі  •  Безпека  •  Наука  •  IoT