- Проект Europe’s Silo бросает вызов Big Tech с помощью многоязычной модели ИИ Poro, работающей на основе обширных данных языков ЕС.
- Технологический суверенитет и суперкомпьютеры усиливают амбиции Европы в сфере ИИ.
- Разнообразие и сотрудничество выводят Европу на путь признания в области искусственного интеллекта.
Генеративный ИИ в настоящее время является самым горячим трендом в технологической сфере, где такие крупные игроки, как Microsoft, Google, Amazon и Meta, доминируют на сцене своими большими языковыми моделями (LLM). Эти LLM широко считаются следующим крупным прорывом в технологиях. Однако есть проблеск надежды для Европы, которая стремится бросить вызов превосходству Big Tech, особенно в языках, отличных от английского.
Дилемма вычислительных мощностей и данных
Доминирование Big Tech в сфере ИИ обусловлено не только их огромными вычислительными мощностями, но и доступом к обширным языковым данным, часто извлеченным из интернета. Хотя для европейской компании может быть сложной задачей превзойти Big Tech в создании английской LLM, финская ИИ-компания Silo представила многообещающие результаты своей многоязычной модели под названием Poro (фин. «олень»).
Poro обучена на текстах как на финском, так и на английском языках, что служит доказательством того, что высокопроизводительные LLM можно создавать, объединяя разные языки. Silo утверждает, что ранние результаты демонстрируют ее конкурентоспособность с открытыми моделями Llama от Meta. Сотрудничество Silo с Туркуским университетом использовало сокровищницу данных из инициативы ЕС, известной как проект высокопроизводительных языковых технологий (HPLT), который с 2022 года собрал ошеломляющие 7 петабайт (7000 терабайт) языковых данных на 80 языках. Для сравнения: GPT-3.5, на которой базировалась релизная версия ChatGPT, обучалась на 45 терабайтах текстовых данных.
Доступ к таким высококачественным, финансируемым государством текстовым данным, как в случае с HPLT, может дать моделям, таким как Silo, преимущество в языках с ограниченным доступом к данным в интернете.
Многоязычный подход
Из-за нехватки данных для таких языков, как финский, Silo приняла многоязычную стратегию, «перекрестно обучив» свою модель на данных как английского, так и финского языков. Этот подход предполагает подачу модели текстов на обоих языках, позволяя ей научиться понимать взаимосвязь между ними. В результате модель может генерировать ответы на финском языке, даже если она ранее не встречала финского кода.
Петер Сарлин, соучредитель и генеральный директор Silo, объясняет: «Вы можете генерировать код на финском языке, даже если модель не видела ни одного примера финского кода». Silo планирует открыть исходный код своих методов перекрестного обучения, что потенциально проложит путь к разработке моделей на всех европейских языках, включая те, для которых доступно ограниченное количество данных.
Стремление к технологическому суверенитету
Сарлин отмечает, что на рынке существует значительная возможность для LLM на языках, отличных от английского. Он подчеркивает важность того, чтобы европейские бизнесы не полагались исключительно на технологии, принадлежащие крупным американским компаниям. Опора на модели ИИ Big Tech может привести к тому, что малая часть добавленной стоимости останется в Европе. Поэтому растет необходимость для Европы заявить о своем технологическом суверенитете.
Суперкомпьютерная мощность от LUMI
Обучение Poro также выиграло от финансируемого ЕС суперкомпьютера под названием LUMI, который стал операционным в 2022 году. Примечательно, что LUMI использует чипы AMD, что является отклонением от отраслевого стандарта чипов NVIDIA. Хотя некоторые считают чипы AMD дорогими и неэффективными для ИИ, команда Silo инвестировала значительные ресурсы в разработку программного обеспечения для обучения ИИ, оптимизированного для них.
Сарлин указывает, что они планируют открыть исходный код значительной части этого программного обеспечения и обязуются помогать другим компаниям в обучении моделей на LUMI. Если европейские компании смогут использовать такие ресурсы, как LUMI для обучения ИИ, это может стать переломным моментом в стремлении континента заявить о себе в эпоху ИИ.
Европейское возрождение в сфере ИИ
По мере того как Big Tech продолжает демонстрировать свои ИИ-мускулы в Кремниевой долине, Европа тихо формирует свой собственный арсенал. Сильные стороны континента заключаются в его многоязычном подходе, использовании финансируемых государством языковых данных и исследовании альтернативных вычислительных решений, таких как LUMI. Хотя путь вперед может быть сложным, решимость Европы конкурировать на глобальной арене ИИ очевидна.
Секретное оружие Европы в борьбе против доминирования Big Tech в генеративном ИИ коренится в ее разнообразии, сотрудничестве и приверженности технологическому суверенитету. С моделью Poro от Silo как доказательством того, чего можно достичь, Европа может иметь реальные шансы оставить свой след в мире ИИ.
Если вы читаете это, вы уже впереди. Оставайтесь с нами, подписавшись на нашу рассылку.
Отказ от ответственности. Предоставленная информация не является торговой рекомендацией. Cryptopolitan.com Мы не несем ответственности за любые инвестиции, сделанные на основе информации, представленной на этой странице. Мы настоятельно рекомендуем проводить независимое исследование и/или проконсультироваться с квалифицированным специалистом перед принятием любых инвестиционных решений.
Эдит Патрик
Эдитах — универсальный финтех-аналитик с глубоким пониманием блокчейн-доменов. Её, как и технологии, поражает пересечение технологий и финансов. Её особый интерес к цифровым кошелькам и блокчейну помогает её аудитории.
