Искусственный интеллект. С неба на землю. Джимшер Бухутьевич Челидзе

вложить 1 млн и 1 год. Но вот чтобы отыграть решающие 0,2 секунды, может потребоваться уже 10 млн и 2 года работы. А фундаментальные ограничения конструкции машины могут заставить вообще пересмотреть всю концепцию гоночной машины.

      И даже если посмотреть на обычные машины, то все точно так же. Современные автомобили дороже и создавать, и содержать, а без специального оборудования невозможно поменять даже лампочку. Если взять современные гиперкары, то после каждого выезда требуются целые команды техников для обслуживания.

      Если все же посмотреть с точки зрения разработки ИИ, то в этой области есть два ключевых параметра:

      – количество слоев нейронов (глубина ИИ-модели);

      – количество нейронов в каждом слое (ширина слоя).

      Глубина определяет, насколько велика способность ИИ к абстрагированию. Недостаточная глубина модели влечет за собой проблему с неспособностью к глубокому системному анализу, поверхностности этого анализа и суждений.

      Ширина слоев определяет число параметров / критериев, которыми может оперировать нейронная сеть на каждом слое. Чем их больше, тем более сложные модели используются и возможно более полное отражение реального мира.

      При этом, если количество слоев линейно влияет на функцию, то ширина нет. В итоге мы и получаем ту аналогию с мышцей – размер топовых ИИ-моделей (LLM) переваливает за триллион параметров, но модели на 2 порядка меньше не имеют критического падения производительности и качества ответов. Важнее то, на каких данных обучена модель и имеет ли она специализацию.

      Ниже приведена статистика для LLM моделей от разных производителей.

      Статистика для LLM моделей от разных производителей

      Сравните показатели LLaMa 2 70B, LLaMa 2 7B, LLaMa 2 13B. Показатели 70B, 7B и 13B условно демонстрируют сложность и обученность модели – чем выше значение, тем лучше. Но как мы видим, качество ответов от этого радикально не меняется, в то время как цена и трудозатраты на разработку растут существенно.

      И мы можем наблюдать, как лидеры наращивают вычислительные мощности, отстраивая новые дата-центры и в спешке решая вопросы энергоснабжения и охлаждения этих монстров. При этом повышение качества модели на условные 2% требует увеличения вычислительных мощностей на порядок.

      Теперь практический пример к вопросу поддержания и обслуживания из-за деградации. Тут также будет заметно влияние людей. Любой ИИ, особенно на раннем этапе, будет обучаться на основе обратной связи от людей (их удовлетворённость, начальные запросы и задачи). Например, тот же ChatGPT4 использует запросы пользователей для дообучения своей модели, чтобы давать более релевантные ответы и при этом снизить нагрузку на «мозг». И в конце 2023 года появились статьи, что ИИ-модель стала «более ленивой». Чат-бот либо отказывается отвечать на вопросы, либо прерывает разговор, либо отвечает просто выдержками из поисковиков