Как Ant Group Использует Искусственный Интеллект для Снижения Затрат
Привет, меня зовут Сергей Мазур, и это ежедневный обзор использования нейросетей для улучшения бизнеса от сервиса Иноватсон — платформы поддержки отдела продаж на основе контроля качества звонков. Сегодня мы погрузимся в мир AI-разработок компании Ant Group и раскроем, как они оптимизируют свои процессы, используя местные технологии.
Новые горизонты с китайскими чипами
Ant Group, поддерживаемая Джеком Ма, активно использует китайские полупроводники для разработки технологий, которые могут сократить затраты на обучение AI-моделей на целых 20%. Это стало возможным благодаря применению чипов от таких компаний, как Alibaba и Huawei. По словам источников, результаты, достигнутые с помощью этих чипов, сопоставимы с результатами, полученными от чипов Nvidia, таких как H800.
Несмотря на то, что Ant продолжает использовать оборудование от Nvidia, компания в основном полагается на более доступные альтернативы, включая чипы AMD и китайские производители для своих последних моделей. Это подчеркивает стремление китайских компаний использовать местные решения в условиях ограничений со стороны США.
Вход в гонку AI-разработок
Модели, разработанные Ant, знаменуют собой начало соревнования между китайскими и американскими компаниями, которое усилилось после того, как стартап DeepSeek продемонстрировал, как можно обучать мощные модели с меньшими затратами, чем миллиарды долларов, вложенные в OpenAI и Google.
Это также показывает, как китайские компании стремятся обойти самые современные полупроводники Nvidia. Хотя H800 и является мощным процессором, он в настоящее время запрещен к продаже в Китае.
Новые достижения Ant Group
На этой неделе компания опубликовала исследовательскую работу, в которой утверждается, что ее модели иногда превосходят по результатам модели Meta Platforms Inc. в определенных тестах. Хотя эти данные еще не были независимо проверены, если они окажутся правдой, платформы Ant могут стать важным шагом вперед для китайского AI, позволяя значительно сократить затраты на поддержку AI-сервисов.
С учетом того, что компании вкладывают значительные суммы в AI, модели Mixture of Experts (MoE) становятся все более популярными. Эта техника делит задачи на меньшие наборы данных, что делает процесс более эффективным — как если бы у вас была команда специалистов, каждый из которых сосредоточен на своей части работы.
Оптимизация затрат на обучение
Ant заявила, что обучение 1 триллиона токенов с использованием высокопроизводительного оборудования обходится в 6,35 миллиона юаней (около 880,000 долларов), но их оптимизированный подход может снизить эту сумму до 5,1 миллиона юаней с использованием менее мощного оборудования. Токены — это единицы информации, которые модель использует для обучения и предоставления ответов на запросы пользователей.
Компания планирует использовать свои новые модели, Ling-Plus и Ling-Lite, в промышленных решениях для таких областей, как здравоохранение и финансы. В этом году Ant приобрела китайскую онлайн-платформу Haodf.com, чтобы усилить свои AI-услуги в области здравоохранения.
Проблемы и успехи в обучении
Тем не менее, Ant столкнулась с определенными трудностями в процессе обучения, включая проблемы со стабильностью. Даже небольшие изменения в оборудовании или структуре модели приводили к скачкам в ошибках модели. Однако, как отметил Робин Ю, технический директор компании Shengshang Tech, «если вы находите одну точку атаки, чтобы победить мастера кунг-фу, вы все равно можете сказать, что победили его. Вот почему применение в реальном мире так важно».
Модели Ant открыты для общественности, и Ling-Lite содержит 16,8 миллиарда параметров, в то время как Ling-Plus имеет 290 миллиардов параметров. Для сравнения, экспертам известно, что ChatGPT GPT-4.5 имеет 1,8 триллиона параметров.
Искусственный интеллект как катализатор роста
С каждым днем Ant Group делает шаги вперед в сфере разработки AI, и их примеры служат вдохновением для многих. В условиях постоянной конкуренции на рынке важно находить оптимальные решения и использовать их для повышения эффективности бизнеса.
Хотите увеличить прибыль с помощью ИИ? Переходите на наш сайт: / Не упустите шанс воспользоваться возможностями, которые открывает искусственный интеллект для вашего бизнеса!