開源模型才是未來?訓練成本低,還有哪些優勢?為何Google員工怕掉隊
開源模型才是未來?訓練成本低,還有哪些優勢?為何Google員工怕掉隊

谷歌和OpenAI正在開發專有的人工智慧模型,但免費的開源模型也在激增。谷歌員工稱,公司面臨的壓力越來越大,如果不推出更多開源模型,就可能在這場人工智慧競賽中落後。此外,有傳言稱OpenAI正準備發布新的開源語言模型。那麽,開源模型的優勢到底在哪裡呢?

以下為翻譯全文:

今年2月,Meta向學術界提供了一批高級機器學習模型,它們能夠理解自然語言對話。這一舉止引發了人工智慧開發的熱潮。僅僅幾周時間,學者們就將這些模型轉化為開源軟體,並且推出了可以替代ChatGPT和其他專有人工智慧軟體(專有軟體在使用和修改上有限制)的免費產品。

免費模型不輸OpenAI、Google的專有模型

加州大學柏克萊分校電腦科學教授揚·斯托伊察(Ion Schmidt)表示,免費人工智慧模型目前在性能方面已經與谷歌和OpenAI的專有模型相當接近,大多數軟體開發人員最終將選擇使用免費模型。斯托伊察還使用了Meta的技術來開發一個關鍵的開源人工智慧模型。

如果斯托伊察的觀點是正確的,那麽開源人工智慧將會顛覆谷歌、OpenAI、微軟等公司的商業計劃。任何人都可以以很低的成本獲得強大的人工智慧工具,Meta也可以從中獲得回報。

斯托伊察等人利用Meta的研究成果開發了Vicuna,這是一個開源語言理解模型,已在今年3月發布。Vicuna使用了ChatGPT的數據,這些數據來自於某一網站上用戶與OpenAI聊天機器人的對話記錄。開源人工智慧的快速進步,以及Vicuna的出色表現,引起了谷歌高級工程師盧克·塞諾(Luke Sernau)的警告。他告誡同事們,如果公司繼續專注於專有軟體以追趕OpenAI,公司將面臨落後的風險。

塞諾在一份內部備忘錄中寫道:「如果有一個高質量的、沒有使用限制的免費替代品,誰還會願意購買我們有使用限制的產品呢?」他還稱開源人工智慧的發展已經「超越了我們」,因此「谷歌應該成為開源社區的領導者」,並「放棄對我們模型的某些控制」。(他沒有回應本文的評論請求。)

這份備忘錄引起了整個行業的共鳴,包括一些谷歌員工。雖然塞諾可能誇大了開源人工智慧的能力,低估了其成本和其他風險,但大多數人工智慧從業者都同意備忘錄的一個結論——Meta將從發布其模型中獲益。Meta在內部使用人工智慧模型進行內容推薦和廣告定位。隨著開發人員改進Meta發布的模型,Meta也將能夠將這些改進納入其內部人工智慧中。

4月份的一次分析師電話會議上,當被問及公司的人工智慧戰略時,Meta首席執行長馬克·祖克柏(Mark Zuckerberg)表示:「如果行業對我們正在使用的基本工具進行標準化,那就更好了,我們可以從其他人的改進中受益。」

UC柏克萊大學研究生鄭憐憫參與開發了Vicuna,他說,Meta發布的模型被統稱為LLaMA,不能直接用於商業用途。但Meta向研究人員提供了足夠的訊息,以便創建類似的模型,用於商業應用。

延伸閱讀:Meta參戰了!端出語言模型LLaMA,能修復危險的聊天機器人、還暗諷微軟?

谷歌對其AI軟體並沒有完全專有。早在ChatGPT出現之前的2020年,谷歌就發布了開源語言模型T5,使開發人員能夠構建可以執行翻譯和編寫摘要等任務的軟體。隨後,谷歌又發布了更先進的版本Flan-T5。但根據斯托伊察和其他從業人員的說法,Meta發布的軟體帶來了顯著的改進,超越了谷歌模型所能達到的水平,這讓工程師更傾向於使用基於Meta軟體的模型。

開源替代方案湧現,OpenAI準備推出新開源模型

據知情人士透露,OpenAI正在準備公開發布一款新的開源語言模型,對於想在開源人工智慧領域發揮更大作用的谷歌來說,這可能會增大壓力。目前還不清楚OpenAI是否打算透過開源軟體搶回Vicuna或其他基於Meta模型開發的軟體的領先趨勢。但它不太可能發布與GPT相互競爭的模型。OpenAI估值達到了270億美元,這主要取決於其更有商業價值的專有模型而非開源模型,盡管GPT的前兩個版本是開源的。OpenAI的發言人未回覆評論請求。

像Vicuna這樣的開源模型,訓練成本可能只要幾百美元,用戶可以選擇避免向軟體開發商支付高昂的費用。與此相比,谷歌、OpenAI和微軟一直在銷售其專有模型,企業可以用它們來實現自動化客戶服務、概述醫學研究或生成行銷文案等各種用途。去年,微軟開始銷售其投資了數十億美元的OpenAI模型,而谷歌和亞馬遜今年開始向外部開發人員銷售其模型。

但是,最近幾週,越來越多的開源替代方案湧現。除了基於Meta軟體的Vicuna之外,工程師還可以選擇來自德國非營利組織LAION以及包括Databricks和Stability AI在內的新創公司的其他模型。斯托伊察創建了一個網站,試圖衡量這些開源模型與OpenAI的GPT-4等專有模型的質量。(斯托伊察共同創立了Databricks,該公司銷售可使數據科學家使用人工智慧的軟體。)

據斯托伊察表示,與開源軟體相比,谷歌仍然有兩大優勢。他說,如果谷歌利用其用戶數據庫,它的模型在某些專門用途上的表現可能會更好,比如內容推薦,而這些數據是外人無法訪問的。(不過谷歌發言人澄清說,該公司不會利用現有的用戶數據來培訓其基礎人工智慧模型。)

此外,斯托伊察指出,谷歌在管理大規模電腦基礎設施方面擁有豐富的專業知識,這意味著能夠以更低的成本運行人工智慧軟體模型,包括為其雲端客戶提供服務。上周,谷歌宣布了Bard模型一系列改進,這是谷歌回擊ChatGPT的解決方案。

同時,OpenAI從大量用戶與ChatGPT的互動中收集數據,搶占了改進人工智慧軟體的先機。此外,這家公司還與微軟達成了一項私下協議,可以使用微軟的運算基礎設施。

開源的人工智慧軟體可以讓更多公司使用專有數據來解決自己的問題。斯托伊察舉例稱,一家航空公司可以利用其數百萬客戶服務通話的記錄來創建自動響應。彭博社在三月份表示,他們使用自己的數據來訓練機器學習模型,以更好地理解金融訊息。此外,據Vicuna開發者在Discord伺服器上的消息,工程師一直在嘗試將其用於創意寫作和編程。

斯托伊察表示,他和同事們正在努力增加Vicuna模型中的運算次數,以提高它在推理任務中的能力,例如編寫代碼。Vicuna的開發團隊是天空運算實驗室的一個分支,該實驗室位於柏克萊,每年從微軟、谷歌和亞馬遜等上市公司那裡獲得數百萬美元的預算,每家公司大約提供50萬美元。

開源人工智慧軟體曾挫敗OpenAI的野心。去年4月,OpenAI發布了Dall-E 2,這是一款用文本描述生成原始圖像的人工智慧程式。然而,名為Stable Diffusion的開源替代方案迅速崛起,在人工智慧領域掀起了驚濤駭浪,甚至連OpenAI的員工也大吃一驚。最終,Dall-E-2並沒有成為這個領域的霸主。

「我有理由相信,大語言模型也將遵循同樣的模式。」斯托伊察說。

延伸閱讀:Meta又開源AI模型,算盤打的是「AI元宇宙」!ImageBind如何帶來多感官體驗?

本文授權轉載自:網易科技
責任編輯:蘇祐萱

關鍵字: #Google #AI #openai
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門市越展越多,如何降低管理與維運負擔?不用全面汰換設備,也能逐步升級智慧化多據點管理
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快速展店背後的挑戰 如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言,展店代表商機與成長,但當門市數量快速增加,營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店(C-store)、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言,總部需要面對的不只是據點數量增加,更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理,往往以單一門市為單位,各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形,或進行跨區域管理時,往往需要投入大量人力逐一確認資訊,不僅增加管理負擔,也提高維運成本。

此外,零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝,甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式,容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性,也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此,現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備,而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊,並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

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圖/ 晶睿通訊

從既有設備開始升級 降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求,許多企業最大的挑戰並非是否需要升級,而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言,全面汰換既有架構不僅成本高,也可能影響門市日常運作。因此,能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構,成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構,企業可以從既有設備開始,逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求,同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置,新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值,並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外,訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構,也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理,企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整,精準配置資源,降低一次性投入壓力,也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言,安全管理不再是一套固定且難以調整的架構,而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理,或因應營運策略調整,都能以更彈性的方式完成管理升級。

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圖/ 晶睿通訊

AI 不只是安防工具 更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展,安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤;如今,智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為,協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」,甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言,AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則 讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測,協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert,管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件,將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例,店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務,總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert,管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境;當符合設定條件的畫面出現時,系統即可主動發出警報,協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言,這代表 AI 不只是協助辨識既定事件,更能依據不同營運需求,讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查 Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後,如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡,往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search,管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境,例如,當家長反映孩童可能在門市附近走失時,店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面,只要在 Think Search 輸入「昨日上午,牽著小女孩的男性」等自然語言描述,系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面,快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤,還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault,建立事件時間線與人物移動路徑,協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運 讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景,若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近,遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常,主動確認並協助顧客處理失物問題;人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢,作為空間配置與人力安排的參考;車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理,而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用,企業能在既有設備基礎上,進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言,AI 的價值已不只是「看得更清楚」,而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊,並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則,到 AI 搜尋與事件調查,再延伸至顧客服務與營運分析,雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具,逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。

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圖/ 晶睿通訊

85°C 北美導入 VIVOTEK AI 雲端安防平台 加速 80+ 門市智慧營運升級

隨著零售產業持續朝向多據點與數位化營運發展,如何在快速展店的同時兼顧營運效率、安全管理與服務品質,已成為企業的重要課題。

為支援持續拓展的營運需求,85°C Bakery Cafe 北美導入 VIVOTEK VORTEX AI 雲端安防平台,透過雲地整合架構與 AI 智慧應用,將原本分散的監控系統整合至單一平台,全面提升多據點管理效率、事件處理速度與日常營運效能。

此案例呈現零售企業如何從既有設備與架構出發,分階段導入雲端安防平台,並為未來智慧化管理與 AI 應用建立基礎。

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85°C Bakery Cafe North America 如何透過 VIVOTEK 雲端安防平台打造更智慧的門市管理模式

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