Meta 的 Llama 系列作为开源模型,具有格局上的特殊性和分界性。海外模型厂商如果在 模型性能上无法超越同代的开源 Llama 模型(据 Met...
2024-08-01 43 人工智能AI行业报告
海外大模型龙头轮番抢占性能第一宝座,比拼整体性能和多模态交互。 大模型的宝座三次更迭:初代GPT-4o自我革命,持续刷新综合性能;二代谷歌Gemini更极限的上下文理解、更低延时; 翘楚Claude3.5聚焦视觉和交互体验。 大模型高地争夺:多模态的理解和响应,原生多模态技术比拼。大模型的效果取决于多模态理解与生成,毫秒级响应, 更先进的视觉与音频理解能力,智能感知语气与语态。端到端原生多模态技术、统一神经网络,是竞争的主要角力点。 大模型的比较维度升级:从模型到叠加终端,跨设备的使用效果体验。如谷歌推出AI Agent项目Astra模型,可以手 机、眼睛镜头对准身边的物品,并向Project Astra提出一些疑问,它几乎能做到零延时地准确回答。 国内大模型逆袭之路:聚焦长文本,降价迭代提升竞争力。 先文后理:理科目前差距较大,聚焦长文本,国产大模型已有赶超GPT之势,如通义千问、KIMI、山海等。 长文本的三大难度:注意力机制计算复杂度、上下文记忆、最长文本约束难题。 商业上降价,加速迭代卷出未来。头部智谱/字节跳动/阿里/腾讯/百度/讯飞低价迭代,百川智能/月之暗面/零一万 物等初创公司并未加入降价行列。从技术来看,降价的背后是训练&推理成本的下降。
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