更好地了解三种主要的AI方法

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之间 大型模型,旨在以重大基础设施为代价最大化性能, 优化模型,有利于效率和速度,以及 专家混合模型(MOE)为了核对权力和计算经济,分为三种主要方法。每个人都应对特定的要求,影响人工智能的研究,工业化和采用。

面对专有模型,替代方案的上升 开源 作为 Mistral,Tulu 3或DeepSeek 提出新问题。为了更好地了解AI板的构造,我们提供了专门针对人工智能奥秘的系列。

大型模型学院(GPT,Gemini,DeepSeek,Tulu 3)

哲学:越大,它越好

这所学校是基于这样的想法 参数数量增加 驱动器语料库的大小使得获得 更高效的模型

特征 :

  • 型号 地块 有数百个 数十亿个参数 (例如:GPT-4,Gemini,DeepSeek V3,Tulu 3 405b)。
  • 需要 成千上万的GPU 用于培训和推理。
  • 强烈 由RLHF优化 ((从人类反馈中学习的强化)和高级技术(对特定任务进行微调)。
  • 最好的 contr,更流畅的响应的质量。

⚠️ 边界:

  • 推理成本过高,在云外几乎无法执行。
  • 限制访问 专有模型(OpenAi,Google)。
  • 依赖 主要的云计算参与者 (Microsoft,AWS,Google Cloud)。

主要演员:

  • Openai(GPT-4O) :领导者 封闭和商业方法
  • Google(双子座1.5) :UA多模式和云。
  • DeepSeek(中国) :野心a 开源亚洲领导
  • AI2(Tulu 3 405b) :开源的GPT-4O替代方案。

AI必须是巨大的,集中的和昂贵的,但它提供了最佳的质量。

优化模型学校(Mistral,Llama,Qwen,Gemma)

哲学:优化比脂肪更好

大型模型,这所学校试图 减少模型的大小,同时最大化其性能

特征 :

  • 型号 较小(7B至70B设置) 但是优化(ex: Mistral 7b,Mixtral,Llama 3,Qwen 32b)。
  • 更有效的体系结构 :减少尿布的数量,更好地处理令牌。
  • 较弱的延迟,可能执行 在消费机上 (RTX 4090,Mac M3)。
  • 理想的 本地和工业部署,提供的超过独立于云

⚠️ 边界:

  • 任务效率较低 需要高级推理的复合物
  • 效率较低 多模式任务和高级一代 (例如:图像,视频)。
  • 不像强大 大型模型 为了 流体与连贯的对话 在长时间的对话中。

主要演员:

  • Mistral AI(法国) :: 欧洲先驱,专门从事优化和 本地部署
  • 元(骆驼3) :提供强大的开源模型, 开发人员可以访问
  • 阿里巴巴(Qwen) :亚洲替代方案,针对中国市场和企业进行了优化。
  • Google(Gemma 2) :由双子座启发的开源紧凑。

AI必须快速,高效且易于访问,而无需大规模的基础设施。

Moe模型学校(专家的混合):混音,Grok,DeepSeek Moe

哲学:仅激活什么必要

方法 萌(专家的混合) 休息 参数的部分激活 按照每个请求,可以保留 在优化成本和能源消耗的同时,具有出色的计算能力

特征 :

  • 用途 专业集群 ((专家)仅在相关时激活。
  • 减少 推理成本相当大 在维护的同时 高性能
  • 允许 非常宽的模型,没有激活所有参数 同时。
  • 改进 可伸缩性 和资源管理 云和边缘计算

⚠️ 边界:

  • 更难训练和优化 而不是标准模型。
  • 一般任务不太好,因为专家是专业的。
  • 更复杂的实现 对于想要采用它的公司。

主要演员:

  • Mistral AI(混合8x7b) :开源先驱在MOE方法上。
  • X(旧Twitter)-Grok ai :MOE专为平台上的交互式对话而设计。
  • DeepSeek Moe :中国倡议的混合性能和可扩展性。

AI必须是 聪明而模块化,仅激活有效响应请求的必要条件。

比较:

学校 方法 好处 缺点 例子
大型模型 更多参数=更好的质量 🔥更好的上下文理解
🌍在对话中占主导地位
☁️强烈整合到云服务中
❌训练非常昂贵
❌在API外面几乎不可访问
GPT-4O,双子座,DeepSeek V3,Tulu 3
优化模型 尺寸降低,效率高 ⚡低延迟,推理快速
💻本地可执行的
📈良好的平衡表现/体重
❌高级推理效率较低
❌长时间对话不太好
Mistral Small 3,Llama 3,Qwen,Gemma
MOE型号 神经元的部分激活 🏆经济计算
📌有效执行专业任务
🌱优化的可伸缩性
❌综合训练和优化
❌在一般任务上效率较低
Mixtral 8x7b,Grok AI,DeepSeek Moe
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