事实证明，较小的模型具有同样的能力，但碳足迹要小得多。
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在人工智能研究中，每个人似乎都认为越大越好。这个想法是更多的数据、更多的计算能力和更多的参数将导致模型更强大。这种想法始于 2017 年的一篇具有里程碑意义的论文，其中 Google 研究人员介绍了支撑当今语言模型热潮的 Transformer 架构，并帮助将“规模就是你所需要的”心态嵌入到人工智能社区中。如今，大型科技公司似乎在规模竞争上胜过一切。
这就像是，兄弟，你的模型有多大？人工智能初创公司 Hugging Face 的人工智能和气候主管 Sasha Luccioni 说道。科技公司只是添加了数十亿个参数，这意味着普通人无法下载模型并修改它们，即使它们是开源的（它们大多不是开源的）。她说，当今的人工智能模型太大了。
随着规模的扩大，会出现一系列问题，例如侵入性数据收集做法和数据集中的儿童性虐待材料，正如 Luccioni 和合著者详细描述的那样在一篇新论文中。最重要的是，更大的模型也有更大的碳足迹，因为它们需要更多的能量来运行。
规模带来的另一个问题是电力的极度集中，Luccioni 说。扩大规模需要花费大量资金，只有在大型科技公司工作的精英研究人员才有资源来构建和运营这样的模型。
这个瓶颈是由极少数富有而强大的公司使用的她说，人工智能是他们核心产品的一部分。
事情不一定是这样的。我刚刚发表了一篇关于新的多模态大型语言模型的故事，该模型虽小但功能强大。艾伦人工智能研究所 (Ai2) 的研究人员构建了一个名为 Molmo 的开源模型系列，该模型仅用用于构建最先进模型的一小部分资源即可实现令人印象深刻的性能。
该组织声称，在衡量理解图像、图表和文档等内容的测试中，其最大的 Molmo 模型拥有 720 亿个参数，其性能优于 OpenAI 的 GPT-4o，后者估计拥有超过一万亿个参数。
与此同时，Ai2 表示，拥有 70 亿个参数的较小 Molmo 模型在性能上接近 OpenAI 最先进的模型，这一成就归功于更高效的数据收集和训练方法。在这里阅读我的更多相关内容。Molmo 表明我们不需要需要大量资金和精力来训练的海量数据集和海量模型。
突破规模就是你所需要的心态是构建 Molmo 的研究人员面临的最大挑战之一Ai2 的高级研究总监 Ani Kembhavi 说道。
当我们开始这个项目时，我们必须完全跳出框架思考，因为必须有更好的方法来训练模型，他说。该团队希望证明开放模型可以与封闭的专有模型一样强大，这要求他们构建易于访问且无需花费数百万美元进行训练的模型。
Molmo 表明，少即是多肯巴维说，小就是大，开放[与]封闭一样好。
还有另一个缩小规模的好例子。Luccioni 表示，更大的模型往往能够完成比最终用户实际需要更广泛的任务。
大多数时候，您不需要一个可以完成所有任务的模型。您需要一个模型来执行您希望它执行的特定任务。为此，她说，模型越大并不一定越好。
相反，我们需要改变衡量人工智能性能的方式，以关注真正重要的事情，Luccioni 说。例如，在癌症检测算法中，也许我们应该优先考虑诸如准确性、隐私性或模型是否根据您所提供的数据进行训练等因素，而不是使用可以执行各种操作并在互联网上进行训练的模型。她说，可以信任。
但这需要比目前人工智能标准更高的透明度。研究人员并不真正知道他们的模型如何或为何做他们所做的事情，甚至不真正了解他们的数据集中包含什么。缩放是一种流行的技术，因为研究人员发现向模型投入更多的东西似乎可以使它们表现得更好。研究界和公司需要改变激励措施，以便要求科技公司对其模型中的内容更加谨慎和透明，并帮助我们用更少的资源做更多的事情。
你不需要假设她说，[AI 模型] 是一个神奇的盒子，可以解决您的所有问题。
人工智能剧本编辑器可以帮助决定好莱坞制作哪些电影
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灯光、摄像机、人工智能：现在是科技公司 Cinelytic，与华纳兄弟和索尼等主要工作室合作Pictures 旨在通过生成式人工智能提供脚本反馈。它推出了一款名为 Callaia 的新工具，用于分析脚本。使用人工智能，卡拉亚只需不到一分钟的时间即可撰写自己的报道，其中包括概要、可比较电影的列表、对话和原创性等领域的评分以及演员推荐。请阅读 James ODonnell 的更多内容。
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