Они могут работать на относительно небольших масштабах – несколько миллионов пользователей. Но масштабировать эти модели до объема в несколько миллиардов запросов ежедневно пока еще не имеет экономической и пользовательской целесообразности: серверы станут слишком дорогими, а латентность (время ожидания или время, которое необходимо устройству, чтобы обеспечить выходную реакцию после события на входе. Латентность можно измерить, используя команду ping) станет достаточно высокой.
На данный момент один ответ ИИ стоит примерно от 10 до 100 обычных поисковых запросов в интернете. Согласно Сэму Альтману, CEO OpenAI, стоимость единичного ответа колеблется в одноразрядных цифрах (единицах, т. е. центах)[4]. Если предположим, что это 5 центов, а Google обрабатывает 8.5 миллиардов запросов в день, то это будет означать 425 миллионов долларов в день на обработку Искусственным интеллектом запросов в таком же масштабе, как делает это Google сегодня.
Именно по этим соображения, скорее всего, встраивание поиска с помощью ИИ на каждый смартфон пока не является экономически целесообразным для компаний, их разрабатывающих.
Однако, мы знаем на что способен Искусственный интеллект, и думаю, что в скором времени он сам сможет найти способы как оптимизировать эти массивные языковые модели, чтобы они стали еще более эффективными и экономически выгодными.
Кроме того, мы уже говорили, что OpenAI планируют выкатить более профессиональную платную версию ChatGPT, которая сможет покрывать расходы компании и сделать ее прибыльной. Бесплатная версия, возможно, будет инкорпорированной в поисковой сервис от Microsoft – Bing, и есть вероятность появления ChatGPT в виде мобильного приложения.
DALL-E, Stable Diffusion, Midjourney и другие генераторы изображений и видео на основе ИИ
Еще одной важной вехой в развитии ИИ стало появление в последние годы систем генерации изображений на основе текстовых данных. Среди таких можно, в первую очередь, выделить: DALL-E 2, Midjourney и Stable Diffusion.
Эти генераторы изображений используют алгоритмы машинного обучения и архитектуры нейронных сетей, чтобы научиться создавать реалистичные изображения, соответствующие входным данным, которые они получают от пользователя.
DALL-E 2 – это вариант оригинального генератора изображений DALL-E, который был разработан OpenAI в 2021 году. Это крупномасштабная языковая модель, которая обучается на массивном наборе данных изображений и текста и способна генерировать большое разнообразие изображений на основе заданной текстовой подсказки. Например, если написать запрос «жираф, играющий на пианино», DALL-E 2 может сгенерировать изображение жирафа, сидящего за пианино и положившего передние лапы на клавиши.
Кроме создания новых изображений с нуля, DALL-E может также вносить изменения в существующее изображение на основе вашего текстового пояснения, и создавать вариации существующего изображения.
Вновь
