Эксперты из Nvidia как бы говорят: «Эй, может, нам стоит прекратить тратить миллиарды на искусственный интеллект, который стоит дороже вашего первенца, и попробовать этот более дешевый вариант вместо этого». Прорыв. Кто бы мог подумать?
Большой капитал не строится на песке хайпа. Мы — архитекторы финансовых крепостей, закладывающие в основу фундаментальный анализ и бизнес-ценность. Создавайте с нами то, что выдержит любое время.
Стать Архитектором Своего КапиталаНо нет, все по-прежнему одержимы этими завышенными по цене и раздутыми большими языковыми моделями. Если это продолжится, индустрия искусственного интеллекта может замедлиться. Или, возможно, экономика Соединенных Штатов рухнет. В любом случае, нам не избежать беды. 🤷♂️
- Инвесторы вкладывают деньги в большие языковые модели, как будто это последний шведский стол в Вегасе. Классика.
- Малые языковые модели – это как подержанный автомобиль: они дешевле, не так эффектны, но выполняют свою работу без необходимости брать кредит.
- Nvidia говорит что-то вроде: «Системы с линейными модуляторами — это будущее», при этом тайно удивляясь, почему кто-то все еще использует Tesla, когда ржавый Prius прекрасно справляется со своей задачей.
Малые языковые модели против больших языковых моделей
Малые языковые модели обучаются на базе до 40 миллиардов параметров. Они похожи на версию ИИ, которая говорит: «Я просто выполню одно задание и сделаю вид, что мне небезразлично». Дешевле? Да. Менее запутанные? Определенно.
Мы не все гении.
Большие языковые модели могут обучать малые языковые модели, но зачем тратить время, когда можно просто скопировать и вставить? Эффективность, детка. 💸
Самые маленькие SLM работают на обычных процессорах. Они как версия ИИ, говорящая: «Мне не нужен суперкомпьютер, чтобы отправить вам квитанцию».
Компаниям не нужен искусственный интеллект, который знает все. Им нужен инструмент, который делает одну вещь, не заставляя платить огромные счета за электричество. Расставьте приоритеты, люди.
Даже GPT-5 использует небольшие языковые модели для базовых задач. Это как если бы ваш телефон использовал приложение-калькулятор вместо квантового компьютера для сложения 2+2. 🤦♂️
Нет ничего более унизительного, чем когда маршрутизатор GPT-5 решает, что ваш запрос слишком глуп, и перенаправляет вас на небольшую модель.
Что произойдет, если сектор искусственного интеллекта столкнется с неудачей?
Криптовалютные компании используют большие языковые модели для обобщения сделок. Потому что нет ничего, что говорило бы о «финансовой стабильности», как позволить роботу решить, являетесь ли вы хорошим инвестором. 🤡
Торговые фирмы объединяют большие языковые модели с другими инструментами искусственного интеллекта. Отлично! Теперь нас всех заменит команда переоцененных роботов. Ура!
Крупные проекты, такие как Gemini и GPT, требуют центров обработки данных размером с города. Это как «мне нужен особняк для моей кошки» в мире искусственного интеллекта. 💀
Сектор искусственного интеллекта в США привлек 109 миллиардов долларов в 2024 году. Этого хватит, чтобы купить 10 000 автомобилей Tesla или одну функционирующую систему здравоохранения. Решать вам.
OpenAI продает акции на 500 миллиардов долларов. Просто почему бы и нет? У всех же есть лишние деньги на компанию, которая берет миллионы долларов за то, чтобы сказать «пожалуйста».
Если мы не построим достаточно центров обработки данных, экономика может рухнуть. Или, возможно, это просто заставит всех понять, что мы финансировали цифровую версию золотой рыбки. В любом случае, нас ждет неминуемая гибель.
Высокие процентные ставки, торговые войны и растущая популярность SLM могут убить ажиотаж вокруг больших языковых моделей. Классика. Кто бы мог подумать?
Центры обработки данных — это пузырь. Они используют чипы, которые устареют через несколько лет. Ведь нет ничего, что говорило бы о «готовности к будущему», как покупка технологий, которые станут бесполезными к 2030 году. 🤪
Как избежать краха
Nvidia предлагает использовать SLM для экономии ресурсов. Потому что нет ничего более эффективного, чем сообщить инвесторам, что они тратили деньги на ИИ, который стоит дороже небольшой страны.
Специализируйте агентов SLM. Зачем нужна универсальность, когда можно просто нанять команду специалистов, умеющих только одно?
Модульные агентские системы — это путь вперед. Используйте большие языковые модели только тогда, когда это действительно необходимо. Это как использовать кувалду, чтобы расколоть орех. 💣
Смотрите также
- Аналитики в шоке: курс евро к канадскому доллару может рухнуть!
- Анализ AVAX: тенденции рынка криптовалют AVAX
- Анализ TON: тенденции рынка криптовалют TON
- Анализ TIA: тенденции рынка криптовалют TIA
- Аналитики в шоке: курс доллара к тенге может рухнуть!
- Аналитики в шоке: курс индийской рупии к рублю может рухнуть!
- Анализ SKY: тенденции рынка криптовалют SKY
- Префы LSNGP. Ленэнерго: прогноз префов.
- Аналитики в шоке: курс доллара к австралийскому доллару может рухнуть!
- Аналитики в шоке: курс юаня к рублю может рухнуть!
2025-09-14 00:46