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李彥宏揭開大模型認知誤區:開源解決不了效率問題,大模型之間差距越來越大

AIGC動態1年前 (2024)發布 量子位
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李彥宏揭開大模型認知誤區:開源解決不了效率問題,大模型之間差距越來越大

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原標題:李彥宏揭開大模型認知誤區:開源解決不了效率問題,大模型之間差距越來越大
關鍵字:模型,智能,需求,用戶,生態
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白小交 發自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI大模型之間的差距會越來越大!
李彥宏最新內部講話曝光,一時間引發行業熱議。
畢竟在當前各種大模型橫掃榜單測試集、多項得分超過GPT-4o的現象中,很容易給人一種假象:下一個GPT-4o、下一個OpenAI就要誕生了。
為什么會這么說?李彥宏進一步解釋道,大模型的天花板很高,現在距離理想情況還相差非常遠,所以模型要不斷快速迭代、更新和升級。
這背后需要能幾年、十幾年如一日地投入,不斷滿足用戶需求,降本增效。
除此之外,他還表示開源模型效率不高,解決不了算力問題,而智能體是大模型最重要的發展方向。
百度一直以來作為大模型應用的先行者,掌舵人李彥宏此次談話無疑也是給行業帶來一份實際意義上的參考。
一起來看看他到底說了什么。
李彥宏內部談話曝光:三個大模型認知誤區內部談話中李彥宏提出了三點思考,正好回應了當前正受關注的認知誤區:大模型之間的差距在縮小嗎?大模型技術已經接近天花板了嗎?為什么說商業化模型更有性價比?
首先,大模型差距不是越來越小,而是越來越大。
一上來,李彥宏就反對了外界對大模型能力差距縮小的看法,認為模型之間的差距仍然顯著,并


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