Selv som Openai fortsetter å klamre seg fast til påstanden At den eneste veien til AGI ligger gjennom massive økonomiske og energiutgifter, utnytter uavhengige forskere med åpen kildekode for å matche ytelsen til de kraftigste modellene-og gjøre det til en brøkdel av prisen.
Forrige fredag, et enhetlig team fra Stanford University og University of Washington kunngjorde at de hadde trent En matematikk- og kodingsfokusert stor språkmodell som opptrer så vel som Openais O1 og DeepSeeks R1-resonnementsmodeller. Det kostet bare $ 50 i Cloud Compute -kreditter å bygge. Teamet brukte angivelig en basismodell utenfor hylla, og destillerte deretter Googles Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental Model inn i den. Prosessen med å destillere AIS innebærer å trekke relevant informasjon for å fullføre en spesifikk oppgave fra en større AI -modell og overføre den til en mindre.
Anbefalte videoer
Dessuten slapp forskere fra å klemme ansikt en konkurrent til Openais dype forskning og Google Geminis (også) dyp forskning Verktøy, kalt Åpen dyp forskningsom de utviklet på bare 24 timer. «Mens kraftige LLM-er nå er fritt tilgjengelige i åpen kildekode, avslørte Openai ikke så mye om Agentic Framework som ligger til grunn for dyp forskning,» Hugging Face skrev i kunngjøringsinnlegget. «Så vi bestemte oss for å ta fatt på et 24-timers oppdrag for å reprodusere resultatene og åpen kildekode de nødvendige rammen underveis!» Det koster angivelig anslagsvis $ 20 i Cloud Compute -studiepoeng, og vil kreve mindre enn 30 minutter, for å trene.
Hugging Faces -modellen hakket deretter 55% nøyaktighet på General AI Assistants (GAIA) benchmark, som brukes til å teste kapasitetene til agentiske AI -systemer. Til sammenligning scoret Openais dype forskning mellom 67 – 73% nøyaktighet, avhengig av responsmetodologiene. Gitt, den 24-timers modellen fungerer ikke så bra som Openais tilbud, men den tok heller ikke milliarder av dollar og energiproduksjonskapasiteten til en mellomstor europeisk nasjon å trene.
Denne innsatsen følger Nyheter fra januar At et team fra University of California, Berkeleys Sky Computing Lab, klarte å trene sin Sky T1 -resonnementsmodell for rundt $ 450 i Cloud Compute Credits. Teamets Sky-T1-32B-PREVIEW-modell viste seg å være lik den tidlige O1-Preview Reasoning Model Release. Etter hvert som flere av disse open source-konkurrentene til Openais bransjedominans dukker opp, stiller deres eksistens til spørsmål om selskapets plan for å bruke en halv billion dollar for å bygge AI-datasentre og energiproduksjonsanlegg virkelig er svaret.
Støtt vårt arbeid ❤️
Hvis du likte denne artikkelen, vurder å gi en tips for å hjelpe oss med å fortsette å publisere kvalitetsinnhold.
