模型蒸餾：如何竊取十億美元的人工智慧

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關鍵信息

• 最大的人工智慧實驗室不願透露前沿模型被複製的難易程度。
• 可以使用前沿模型的 API 並提出正確的問題來複製該模型，從而保存答案以訓練一個更小的模型。
• 複製模型的過程被稱為「蒸餾」，這是一個在人工智慧中具有顛覆性概念。
• 蒸餾涉及使用一個大型教師模型來訓練一個較小的學生模型，而學生模型並不會看到教師的權重。
• 這項技術據報導可以追溯到2015年，歸功於谷歌的知名研究人員。
• 使用「軟標籤」透過提供概率而不是直接答案來增強學生模型的學習過程。
• OpenAI 的模型和數據使用政策旨在限制對輸出的未經授權的訓練，這導致了對像 DeepSeek 等競爭對手的指控。
• 最近的人工智慧發展使得較小的模型能夠達到接近較大、更複雜模型的性能，且通常成本僅為其一小部分。
• DeepSeek 的小型模型在標準化基準測試中顯示出可喜的結果，表明它們能以更低的成本與大型模型競爭。
• 有關黑箱蒸餾實踐的法律風險存在，這些實踐可能利用專有人工智慧模型的輸出。