科技議題
新發布的GlobalData人工智慧執行簡報盤點了最新人工智慧產業的多元進展。
分別是
1. AI領域的成長與突破
本週有兩位AI早期研究者因其在機器學習領域的開創性工作，榮獲了2024年諾貝爾物理學獎，標誌著AI技術在科學界的認可和應用突破。這代表了AI技術的重要性不僅限於科技界，還影響著整個人類社會。雖然AI技術已經開始趨於成熟，但從長遠看，它仍然處於快速發展的階段，並有著巨大的潛力來影響未來。
2. Google的Gemini語言模型成為市場領袖
根據GlobalData的最新報告，Google的Gemini大型語言模型（LLM）被評為市場領袖，超越了眾所周知的OpenAI的ChatGPT。這一評價是基於六個主要因素，包括模型選項、專業能力、AI安全規範、生態系統與第三方的整合、專業服務以及市場策略。
雖然ChatGPT使生成式AI技術廣為人知，但Gemini被認為在企業級應用和生成式AI技術的能力上更具優勢。報告指出，Google之所以能夠奪得領先地位，得益於其開發的Gemini模型家族的強大能力，以及在構建和擴展生成式AI應用中的工具和技術。
3. 小型語言模型（SLM）的崛起
除了LLM的持續進步，GlobalData還注意到了小型語言模型（SLM）的崛起。與LLM相比，SLM專注於更具針對性的應用，它們的訓練數據集較小，參數少於100億。SLM的優勢在於訓練速度更快、碳足跡更低、安全性更高，特別適合那些需要針對性解決方案的企業。
GlobalData指出，SLM並非旨在取代LLM，而是與之互補。隨著AI市場競爭加劇，企業越來越需要展示明確的商業案例，而SLM因其易於在不同環境中擴展的特點，將成為未來市場中的重要一部分。
4. 生成式AI的熱潮降溫
雖然生成式AI技術繼續取得進展，但GlobalData報告指出，與這一技術相關的熱潮似乎有所減退，尤其體現在與生成式AI相關的招聘需求在2024年第二季度後有所減少。儘管如此，該報告認為，這並不意味著生成式AI技術的“寒冬”即將來臨。相反，AI市場正在進行多樣化發展，並且隨著SLM的出現，市場將保持穩步增長。
5. NVIDIA在AI晶片市場面臨競爭
NVIDIA在AI晶片市場中一直佔據領導地位，但該報告指出，AMD正在迎頭趕上，尤其是其Instinct MI300晶片的推出，使其在AI計算領域對NVIDIA構成挑戰。AMD一直專注於高性能計算，但現在正通過更具效率和可擴展性的晶片設計來挑戰NVIDIA的市場主導地位。
此外，大型科技公司如Amazon、Meta、Google和Microsoft等也在加強其內部的晶片設計能力，以減少對昂貴的NVIDIA晶片的依賴。儘管如此，NVIDIA在數據中心GPU市場中的主導地位仍然非常明顯。據報告顯示，2023年NVIDIA佔據了數據中心GPU出貨量的98%。
總結
整體而言，這篇文章強調了AI市場的多樣化發展趨勢，從大型語言模型到小型語言模型，再到AI晶片設計，這些技術的進步正在重塑整個行業。儘管生成式AI的熱潮有所減退，但AI市場仍在穩步發展，並有望繼續帶來新的技術突破和商業機會。
科技觀點
在這篇文章裡面我最為關注的是SLM的部分，事實上在業界這不算是一個太新的新聞，但值得注意。當社會還在迷戀所謂大型的生成式語言模型的時候，早期即有不少人提出生成式語言模型本身就是倚賴機率去得出下一個詞彙如何去產出，因而語言模型不大可能能夠妥善處理數學問題的觀點，事實上這些課題也妨礙了生成式語言的應用。
為解決這個問題，才提出了所謂多元小型語言模型的觀點，透過最上層的語言模型進行分派任務，下方則配備有多元的小型專家模型，透過上方任務的分派，讓個別的議題可以被小型的專擅專家模型進行解題，來讓多元的模型可以進行跨領域的解題，而且達到比大型語言模型要來的更好許多的效率。
