OpenAI против Google: борьба за эффективность ИИ

Оба, OpenAI и Google, активно работают над эффективностью моделей, чтобы снизить расходы, задержки и выбросы, при этом сохраняя высокое качество.

Инструментарий эффективности

• Спarsity и Mixture-of-Experts: включают меньше параметров на каждый токен, чтобы снизить количество операций (FLOPs).
• Квантование и дистилляция: сжимают веса и обучают «студентов» для развертывания на периферии и мобильных устройствах.
• Кэширование и извлечение: снижают генерацию за счёт повторного использования контекста и подтверждения ответов на основе внешних данных.
• Компиляторы для инференса: ядра, которые объединяют операции и более тщательно распределяют работу на GPU или TPU.

Почему это важно

• Уменьшение единичных расходов: более низкая стоимость за 1000 токенов и более предсказуемые прибыли.
• Улучшение задержки: быстрые ответы позволяют использовать реальные агенты и голосовые приложения.
• Устойчивость: меньшее количество джоулей на запрос снижает углеродный след при масштабировании.

Сигналы, на которые стоит обратить внимание

• Обновления цен на лидирующие модели и специальные уровни пропускной способности.
• Версии для периферии с надёжными фильтрами безопасности и механизмами защиты, работающими без подключения к интернету.
• Метрики, демонстрирующие рост эффективности без ухудшения безопасности или логики принятия решений.

Для команд: профилируйте свои запросы, упростите ненужный контекст и планируйте переход на эффективные уровни, когда лаборатории их выпустят.