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聊天机器人用例的训练成本
Robin  |  2024-08-31

从业人员 @0xPaulius 认为,在 OpenAI GPT 出现之前,聊天机器人用于某个特定用例的训练需要花费数月,以及 10,000 美金以上的训练成本,而且效果还很糟糕。

而使用 GPT、Llama 等大模型后,特定用户的训练效果会改善,而且训练成本只需要到 1,000+ 美元。

数据来源 0xPaulius@X
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延伸阅读
生成式 AI Microsoft

2024 年 5 月,Microsoft Build 大会上,Microsoft CTO Kevin Scott 用了一组图片对比了其用于支持 OpenAI GPT 算力需求的体量。

其用了三张图分别对应了 GPT-3, GPT-4, 以及下一步(可能是 GPT-5)的算力需求。

跨越鸿沟 微信指数

Geoffrey Moore 的经典的 “跨越鸿沟” 理论,告诉我们高科技企业的早期市场和主流市场之间存在着一条巨大的 “鸿沟”,能否顺利跨越鸿沟并进入主流市场,成功赢得实用主义者的支持,就决定了一项高科技产品的成败。

如果是事后诸葛亮角度,等新产品发展 N 年后,我们在来评价这个产品是否跨越了鸿沟是容易的。而对于正在处于发展期的产品,是否跨越鸿沟,或者是否有 “跨越鸿沟” 的潜力,如何判断呢?

临时想到一个小点子,供大家做参考。

微信指数是反映了微信体系内的关键字词频强度。我选取 “iPhone”、“AI”、“5G”、“ChatGPT”、“MWC”、“OpenAI” 六个关键字。

我们可假设 iPhone 是进入主流的产品,其他关键字的指数与 iPhone 的比例,可折算为 “大众影响力” 的程度。

5G Ericsson

基于 Arthur D. Little 咨询公司和爱立信的联合研究,5G 网络切片的 Top 10 用例为:汽车、医疗服务、能源发电&传输、市政监控与监测、政府紧急服务、广播与流媒体、生产、供应链、游戏、铁路。

下图是根据 “商业就绪度” 和 “网络部署就绪度” 进行排序,最早就绪的场景是:铁路沿线的高可靠性话音对讲。