Эксперт раскритиковал пессимистичный прогноз Apple о возможностях ИИ
Профессор Университета Сонгюнгван Сок Джун Квон считает (через Джукан Чой), что недавнее исследование Apple, выявившее фундаментальные ограничения современных больших языковых моделей (LLM), содержит ошибки. По мнению профессора, у Apple недостаточно мощного оборудования для полноценного тестирования возможностей передовых LLM.
Недостаток мощного оборудования
В своём исследовании Apple утверждала, что современные LLM демонстрируют слабые результаты при решении сложных задач, что свидетельствует об их фундаментальных ограничениях. Однако профессор Квон заявляет, что выводы Apple противоречат известным «законам масштабирования» ИИ-моделей, согласно которым производительность улучшается с ростом числа параметров.
«Это может быть связано с тем, что у Apple нет достаточно крупного GPU-кластера для тестирования моделей в широком диапазоне параметров», — поясняет Сок Джун Квон.
Отставание Apple в гонке ИИ
Публикация исследования совпала с конференцией WWDC, где Apple не представила значимых достижений в области ИИ. Профессор считает, что компания намеренно приуменьшает успехи конкурентов вроде Google и OpenAI, поскольку сама отстаёт в этой сфере.
Ограничения аппаратной платформы
Apple делает ставку на локальную обработку данных, но её процессоры M-series не поддерживают ключевые технологии для обучения LLM, такие как FP16 и HBM3E. Кроме того, они не оптимизированы для популярных фреймворков вроде PyTorch. Чтобы догнать лидеров, Apple потребуется разработать специализированные серверные процессоры с улучшенными возможностями для ИИ.
Источник: Tomshardware.com
* Meta, Facebook и Instagram запрещены в России.
0 комментариев