@OpenGradient Một điều nhỏ đã xảy ra trong một phiên thử nghiệm tuần trước.
Một mô hình đã sản xuất ra kết quả trông có vẻ đúng. Một mô hình khác thì cho ra cái gì đó hơi khác một chút. Không có kết quả nào rõ ràng là sai cả. Vấn đề bắt đầu khi ai đó đặt ra một câu hỏi đơn giản:

"Chúng ta có thể chứng minh mô hình nào đã tuân theo quy trình đã được phê duyệt không?"
Im lặng.

Kết quả thì có đó. Nhưng dấu vết lý do thì không.
Khoảnh khắc đó quay trở lại trong tâm trí khi tôi thấy OpenGradient huy động được 9.5 triệu đô la.
Số tiền huy động không phải là phần thú vị. Nhiều công ty AI huy động tiền mỗi tháng. Thứ làm tôi cảm thấy khác biệt là loại vấn đề mà các nhà đầu tư dường như sẵn sàng tài trợ bây giờ.

Các cuộc trò chuyện mà tôi nghe đang thay đổi.
Sáu tháng trước, mọi người so sánh chất lượng mô hình.
Hôm nay, họ đang so sánh trách nhiệm.

Ai đã chạm vào dữ liệu?

Có gì thay đổi giữa các lần chạy không?

Liệu một bên thứ ba có thể xác minh quy trình làm việc không?

Gần đây tôi đã làm việc qua một đường ống xử lý khoảng 12,000 bản ghi qua nhiều giai đoạn. Chạy các mô hình mất vài phút. Theo dõi từng bước sau đó mất hàng giờ.
Sự mất cân bằng đó cứ xuất hiện.

Ngành công nghiệp đã dành nhiều năm để tối ưu hóa tốc độ sinh ra. Bây giờ một số đội đang phát hiện rằng việc xác minh trở thành nút thắt cổ chai khi AI bắt đầu ảnh hưởng đến những quyết định quan trọng.

Có thể đó là lý do mà các vòng cơ sở hạ tầng như thế này đang thu hút sự chú ý.
Không phải vì các mô hình tốt hơn đã ngừng quan trọng.

Mà vì nhiều tổ chức đang nhận ra rằng một kết quả mà không có một hồ sơ đáng tin cậy đứng sau nó tạo ra một loại rủi ro khác.
Và vấn đề đó không biến mất khi mô hình trở nên thông minh hơn...

Điều gì sẽ trở thành ưu tiên cơ sở hạ tầng AI lớn hơn trong vòng 2 năm tới?

#OPG $OPG