Ant Group, gigantul fintech susținut de Jack Ma, a realizat un progres semnificativ în domeniul inteligenței artificiale, reușind să reducă costurile de antrenare a modelelor AI cu 20% prin utilizarea de semiconductori produși în China. Tehnologia inovatoare folosește cipuri dezvoltate de Alibaba Group Holding Ltd și Huawei Technologies Co., marcând o mișcare strategică spre reducerea dependenței de soluțiile străine, cum ar fi cele produse de NVIDIA.
Ant Group a reușit această eficiență folosind metoda „Mixture of Experts”, o tehnică de învățare automată care împarte sarcinile complexe în seturi de date mai mici, facilitând procesarea rapidă și eficientă. Potrivit companiei, această metodă inovatoare a permis economii semnificative, scăzând costul antrenării unui model AI pe un trilion de tokeni de la 6,35 milioane de yuani (aproximativ 880.000 de dolari) la 5,1 milioane de yuani.
Modelele AI dezvoltate de Ant Group, bazate pe cipuri chinezești, au demonstrat performanțe similare celor obținute cu celebrele cipuri NVIDIA, cum ar fi H800. Deși Ant continuă să utilizeze cipuri NVIDIA și AMD, noile rezultate sugerează o tendință ascendentă a companiilor chineze de a se orienta către soluții locale, reducând astfel dependența de semiconductori avansați importați.
În plus, Ant Group a susținut că modelele sale AI au depășit, în unele teste, performanțele obținute de Meta Platforms Inc., conform unui raport publicat. Dacă aceste afirmații sunt confirmate, ele ar putea reprezenta un pas important înainte pentru industria AI din China și ar putea reduce considerabil costurile susținerii serviciilor AI.
Ant Group își concentrează eforturile pe dezvoltarea modelelor Ling-Plus și Ling-Lite, care au fost create pentru a îmbunătăți aplicațiile AI în domenii precum sănătatea și finanțele. Compania folosește aceste modele și în cadrul aplicațiilor proprii, cum ar fi Zhixiaobao, un asistent AI pentru viața de zi cu zi, și Maxiaocai, un serviciu de consultanță financiară bazat pe inteligență artificială.
Potrivit Ant Group, modelul Ling-Lite a reușit să depășească performanțele unui model Llama dezvoltat de Meta în ceea ce privește înțelegerea limbii engleze, conform unor teste interne.
Modelele Ling-Lite și Ling-Plus sunt caracterizate printr-un număr impresionant de parametri: 16,8 miliarde pentru Ling-Lite și 290 de miliarde pentru Ling-Plus. Totuși, aceste cifre sunt semnificativ mai mici comparativ cu modelele avansate, precum GPT-4.5, care are 1,8 trilioane de parametri.
În procesul de antrenare a modelelor, Ant Group s-a confruntat cu provocări legate de stabilitate, constatând că și cele mai mici modificări ale hardware-ului sau structurii modelului puteau genera o creștere a ratei de eroare. Cu toate acestea, compania continuă să-și îmbunătățească tehnologiile pentru a asigura stabilitatea și performanța modelelor sale.
