Оказывается, сделать то, что делает OpenAI, не так уж сложно и за меньшие деньги

      В то время как OpenAI продолжает утверждать, что единственный путь к AGI лежит через огромные финансовые и энергетические затраты, независимые исследователи используют технологии с открытым исходным кодом, чтобы сравняться по производительности с самыми мощными моделями - и сделать это за меньшую цену. В прошлую пятницу объединенная команда из Стэнфордского университета и Университета Вашингтона объявила, что они обучили модель большого языка, ориентированную на математику и кодирование, которая работает так же хорошо, как модели рассуждений o1 от OpenAI и R1 от DeepSeek. Ее создание обошлось всего в 50 долларов в виде кредитов на облачные вычисления. Как сообщается, команда использовала готовую базовую модель, а затем дистиллировала в нее модель Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental от Google. Процесс дистиллирования ИИ включает в себя извлечение релевантной информации для выполнения конкретной задачи из более крупной модели ИИ и перенос ее в более мелкую. Более того, во вторник исследователи из Hugging Face выпустили конкурента инструментов глубокого исследования OpenAI и Google Gemini (тоже), получившего название Open Deep Research, который они разработали всего за 24 часа. "В то время как мощные LLM теперь свободно доступны с открытым исходным кодом, OpenAI не раскрыла много информации об агентном фреймворке, лежащем в основе Deep Research", - пишет Hugging Face в своем анонсе. "Поэтому мы решили в течение 24 часов воспроизвести их результаты и попутно открыть необходимый фреймворк!" Как сообщается, обучение модели обойдется примерно в 20 долларов в виде кредитов на облачные вычисления и займет менее 30 минут. Впоследствии модель Hugging Face показала 55-процентную точность в бенчмарке General AI Assistants (GAIA), который используется для проверки возможностей агентных систем ИИ. Для сравнения, Deep Research от OpenAI набрала от 67 до 73 % точности, в зависимости от методологии ответа. Конечно, 24-часовая модель работает не так хорошо, как OpenAI, но для ее обучения не потребовались миллиарды долларов и энергетические мощности среднего европейского государства. Эти усилия последовали за январской новостью о том, что команде из лаборатории Sky Computing Lab Калифорнийского университета в Беркли удалось обучить свою модель рассуждений Sky T1 примерно за 450 долларов в виде кредитов на облачные вычисления. Модель Sky-T1-32B-Preview оказалась равной раннему релизу модели рассуждений o1-preview. По мере того как появляется все больше таких конкурентов OpenAI с открытым исходным кодом, само их существование ставит под вопрос, действительно ли план компании потратить полтриллиона долларов на строительство центров обработки данных и энергетических мощностей для ИИ является решением. Эндрю Тарантола - журналист, более десяти лет пишущий о новых технологиях, начиная от робототехники и машинного... Чатботы едут в Вашингтон с ChatGPT Gov В сообщении X в понедельник, комментируя внезапный успех DeepSeek, генеральный директор OpenAI Сэм Альтман пообещал "подтянуть несколько релизов" и, похоже, он это сделал. Во вторник OpenAI представила свой новый продукт - "адаптированную версию ChatGPT, предназначенную для предоставления правительственным учреждениям США дополнительного способа доступа к пограничным моделям OpenAI", - говорится в сообщении. Сообщается, что ChatGPT Gov будет обеспечивать еще более строгие меры безопасности данных, чем ChatGPT Enterprise, но как он будет справляться с галлюцинациями, которыми страдают другие модели компании? По данным OpenAI, более 90 000 сотрудников федеральных, государственных и местных органов власти из 3500 агентств запросили ChatGPT более 18 миллионов раз с начала 2024 года. Новая платформа позволит государственным учреждениям вводить в ChatGPT "непубличную, конфиденциальную информацию", пока она работает в их безопасных хостинговых средах - в частности, в коммерческом облаке Microsoft Azure или в общественном облаке Azure Government - и в рамках кибербезопасности, таких как IL5 или CJIS. Это позволяет каждому агентству "управлять своими требованиями к безопасности, конфиденциальности и соответствию", - сказал Фелипе Миллон (Felipe Millon), руководитель правительственных продаж OpenAI журналистам на пресс-конференции во вторник. Читать далее Microsoft уже нацелила свое юридическое прицел на DeepSeek Интерфейс чата на главной странице DeepSeek AI. Nadeem Sarwar / Digital Trends Microsoft, основной инвестор OpenAI, теперь выясняет, не использовала ли китайская компания DeepSeek гнусные методы для обучения своих моделей мышления. По данным Bloomberg Law, компания считает, что DeepSeek нарушила условия предоставления услуг, используя интерфейс программирования приложений (API) для обучения своей недавно анонсированной модели R1. Читать далее Как DeepSeek перевернул мир технологий за одну ночь DeepSeek, чат-бот, созданный китайским стартапом, который, похоже, сместил ChatGPT, берет мир штурмом. В настоящее время это тема номер один во всех новостях, и за последние 24 часа произошло много событий. Среди прочего, акции Nvidia резко упали в ответ на появление DeepSeek; президент Дональд Трамп прокомментировал новый ИИ; Марк Цукерберг собирает команду, чтобы найти ответ на DeepSeek. Ниже мы расскажем обо всех последних новостях, которые вам нужно знать о DeepSeek. Nvidia пострадала от DeepSeek Хотя ChatGPT - это чатбот, который быстро потерял статус любимца публики с появлением DeepSeek, Nvidia - это компания, которая понесла самые большие потери. По данным Forbes, потери Nvidia на рынке после запуска большой языковой модели (LLM) DeepSeek стали самым большим однодневным падением фондового рынка в истории. Nvidia потеряла почти 600 миллиардов долларов в результате того, что китайская компания, стоящая за DeepSeek, показала, насколько дешева разработка новой LLM по сравнению с конкурентами из Anthropic, Meta или OpenAI. Читать далее