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第41章 未来模型的大与小(第2页)

还得拿别的offer过来才能要价,怎么听都感觉有点缺乏定价能力的味道。

值得多少,自己竟然没数吗?还需要看别人的出价。

不过孟繁岐既然不打算加入,便也没有多想这件事。

“李总,钱的事情当然很重要,但也不能说是全部。

我和谷歌也没有完全谈完价格,目前他们给我开出的价格大概是千来万美金。”

“我还有许多其他在意的因素,比如说学业,您可能也知道我休学了,但一直休着也不是个办法,我总得找个斯坦福这样的大学读读书吧。”

“当然了,这些其实都是我个人的事情,算是小事。

更重要的事情是,华国目前的情况和氛围,是否真的适合最前沿的AI技术发展。”

孟繁岐虽有重生的优势,但有一位长者说得好。

人呐,就不知道,自己不可以预料。

();()  一个人的命运啊,当然要靠自我奋斗,但是也要考虑到历史的进程。

“华国的氛围是否适合最前沿的AI技术发展?此话怎讲?”

李彦弘如今也是走在开拓道路上,这件事情自然是他非常关心的事情。

“李总是这个时候唯一愿意亲自出马来找我的人,我便也掏心掏肺跟您说几句心里话。”

孟繁岐回顾了一下AI整体的发展脉络,如此说道,“AlNet和我的DreamNet现在彻底打开了深度学习的大门,可以预见,在短时期内,各个方向和领域的AI模型性能将会有一个巨大的突破。”

“不错,如今正是比拼时速的时候,一步快,则步步快。”

李彦弘点头称是,肯定了这个前提。

“技术上的指标是一回事,从总体的趋势上来看,如果想要真的把AI的技术落地,让人们都可以使用,无非就是把模型做大或者做小。”

“做大或者做小...?你是指终端还是云端两种发展的方向?”

李彦弘很快跟上了孟繁岐的思路。

“没错,学术研究的时候起初不会过多关注模型的参数量大小,和它的计算损耗。

但实际投入使用的时候,则会必然分出极致优化缩减的小模型,和强调性能开放接口给人使用的云端大模型。”

“在早期的时候,可能会反复魔改和调整模型的结构和设计,让模型尽可能快,尽可能好。

但久而久之,随着数据的积累,筛选,更高质量的标注,以及最重要的,更大的模型参数量。”

“规模极其庞大的模型,会在某一个临界点彻底产生质变,让绝大部分小模型失去价值。

尤其是以语言语音类,和图像生成类模型。

它们的使用体验是无法向下的。”

孟繁岐回想起重生前,李总面对ChatGPT(3.5版本)和GPT-4,强行顶住压力提早推出的大模型文心一言,不得不在心中叹了口气。

其实文心一言并不是一无是处,只是这种与人交互的智能模型,如果相形见绌,就会显得特别不堪一击。

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