非営利のAI研究機関であるEpoch AIは5月14日、最新のレポートを発表し、AI企業が推論モデルから巨額のパフォーマンス向上を搾り続けることは難しく、推論モデルの進歩は早くても1年以内に減速すると指摘しています。 公開されているデータと仮定に基づいて、レポートはコンピューティングリソースの制約と研究オーバーヘッドの増加を強調しています。 AI業界は、ベンチマークのパフォーマンスを向上させるためにこれらのモデルに長い間依存してきましたが、この依存性は課題となっています。 同機関のアナリストであるJosh You氏は、推論モデルの台頭は、特定のタスクでの優れたパフォーマンスに起因していると指摘しています。 たとえば、OpenAIのO3モデルは、ここ数か月で数学とプログラミングのスキルの向上に焦点を当てています。 これらの推論モデルは、問題を解決するために計算リソースを追加することでパフォーマンスを向上させますが、複雑なタスクを処理するためにより多くの計算が必要になるという代償として、これらの推論モデルは従来のモデルよりも時間がかかります。
Epoch AIの予測:最短1年以内に、推論モデルの進捗が鈍化するでしょう。
非営利のAI研究機関であるEpoch AIは5月14日、最新のレポートを発表し、AI企業が推論モデルから巨額のパフォーマンス向上を搾り続けることは難しく、推論モデルの進歩は早くても1年以内に減速すると指摘しています。 公開されているデータと仮定に基づいて、レポートはコンピューティングリソースの制約と研究オーバーヘッドの増加を強調しています。 AI業界は、ベンチマークのパフォーマンスを向上させるためにこれらのモデルに長い間依存してきましたが、この依存性は課題となっています。 同機関のアナリストであるJosh You氏は、推論モデルの台頭は、特定のタスクでの優れたパフォーマンスに起因していると指摘しています。 たとえば、OpenAIのO3モデルは、ここ数か月で数学とプログラミングのスキルの向上に焦点を当てています。 これらの推論モデルは、問題を解決するために計算リソースを追加することでパフォーマンスを向上させますが、複雑なタスクを処理するためにより多くの計算が必要になるという代償として、これらの推論モデルは従来のモデルよりも時間がかかります。