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斯坦福報告顯示:中美大模型質(zhì)量差距縮小至0.3%

DoNews4月10日消息,斯坦福大學(xué)以人為本人工智能研究所發(fā)布的《2025年人工智能指數(shù)報告》顯示,人工智能領(lǐng)域的競爭日益激烈:中國高性能AI模型的數(shù)量和質(zhì)量不斷提升,對美國的領(lǐng)先地位構(gòu)成挑戰(zhàn),頂級模型之間的性能差距正在縮小。

美國此前在模型質(zhì)量方面的領(lǐng)先優(yōu)勢已經(jīng)消失。中國是人工智能出版物和專利產(chǎn)出最多的國家,如今其開發(fā)的模型在性能上已經(jīng)與美國的競爭對手不相上下。2023年,在大規(guī)模多任務(wù)語言理解測試(MMLU)中,中國領(lǐng)先的模型落后于美國頂級模型近20個百分點(diǎn)。然而,到2024年底,美國的領(lǐng)先優(yōu)勢縮小到了0.3個百分點(diǎn)。

該報告強(qiáng)調(diào),隨著人工智能的快速持續(xù)發(fā)展,沒有一家公司能夠脫穎而出。在聊天機(jī)器人競技場排行榜上,2024年初排名第一的模型比排名第十的模型得分高出約12%,但到2025年初,這一差距縮小到了5%。報告稱:“前沿領(lǐng)域的競爭越來越激烈,也越來越擁擠。”

該指數(shù)顯示,通過使用更多決策變量、更強(qiáng)的計算能力和更大的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,生成式人工智能模型平均而言仍在變得更“大”。但開發(fā)人員也在證明,更小、更精簡的模型也能有出色的表現(xiàn)。由于算法的改進(jìn),如今的模型性能與兩年前規(guī)模大100倍的模型性能齊平。該指數(shù)稱:“2024年是小型人工智能模型的突破之年?!?/p>

紐約伊薩卡康奈爾大學(xué)的計算機(jī)科學(xué)家巴特?塞爾曼表示,很高興看到像中國的DeepSeek這樣相對小型、低成本的研究成果證明了自己的競爭力。他說:“我預(yù)計我們會看到一些由五人甚至兩人組成的獨(dú)立團(tuán)隊(duì),他們會提出一些新的算法想法,從而改變現(xiàn)狀。這很好。我們不希望世界只由一些大公司掌控。”

報告顯示,如今絕大多數(shù)強(qiáng)大的人工智能模型是由工業(yè)界而非學(xué)術(shù)界開發(fā)的:這與21世紀(jì)初神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和生成式人工智能尚未興起情況正好相反。報告稱,2006年之前,工業(yè)界開發(fā)的著名人工智能模型不到20%,2023年這一比例為60%,2024年則接近90%。

美國仍然是強(qiáng)大模型的最大生產(chǎn)國,2024年發(fā)布了40個模型,中國發(fā)布了15個,歐洲發(fā)布了3個。但許多其他地區(qū)也在加入這場競賽,包括中東、拉丁美洲和東南亞。

AI領(lǐng)域還出現(xiàn)了“開放權(quán)重”模型在數(shù)量和性能上的驚人增長,如DeepSeek和Meta的LLaMa。用戶可以自由查看這些模型在訓(xùn)練過程中學(xué)習(xí)到的并用于預(yù)測的參數(shù),不過其他細(xì)節(jié),如訓(xùn)練代碼,可能仍保密。最初,不公開這些因素的封閉系統(tǒng)明顯更優(yōu)越,但到2024年初,這些類別中頂級競爭者之間的性能差距縮小到了8%,到2025年初則縮小到了1.7%。

2022 年ChatGPT公開推出后,開發(fā)人員將大部分精力投入到通過擴(kuò)大模型規(guī)模來提升系統(tǒng)性能上。該指數(shù)報告稱,這一趨勢仍在繼續(xù):訓(xùn)練一個典型的領(lǐng)先人工智能模型所消耗的能源目前每年翻一番;每個模型使用的計算資源每五個月翻一番;訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的規(guī)模每八個月翻一番。

然而,各公司也在發(fā)布性能非常出色的小型模型。例如,2022年在MMLU上得分超過60%的最小模型使用了5400億個參數(shù);到2024年,一個模型僅用38億個參數(shù)就達(dá)到了相同的分?jǐn)?shù)。小型模型比大型模型訓(xùn)練速度更快、回答問題更迅速,且能耗更低。

該指數(shù)報告稱,人工智能系統(tǒng)使用的硬件的平均能源效率每年提高約40%。由于這些進(jìn)步,在MMLU上得分超過60%的成本大幅下降,從2022年11月的每百萬個token約20美元降至 2024年10月的每百萬個token約7美分。

盡管在幾項(xiàng)常見的基準(zhǔn)測試中取得了顯著進(jìn)步,但該指數(shù)強(qiáng)調(diào),生成式人工智能仍然存在一些問題,如隱性偏見和“幻覺”傾向,即吐出虛假信息。塞爾曼說:“它們在很多方面給我留下了深刻印象,但在其他方面也讓我感到恐懼。它們在犯一些非常基本的錯誤方面讓我感到驚訝?!?/p>

標(biāo)簽: AI
斯坦福報告顯示:中美大模型質(zhì)量差距縮小至0.3%
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