Սթենֆորդի համալսարանի գիտնականները մշակել են արհեստական բանականության (ԱԲ) սեփական մոդելը՝ Alpaca AI-ը, որը նման է ChatGPT-ին: Այս մոդելին ուսուցանելն արժեցել է ընդամենը 600 դոլար, քանի որ այն կառուցվել է բաց կոդով հարթակի հիման վրա:

Նրանց փորձը ցույց է տվել, որ այսօրվա զարգացած ԱԲ համակարգերը կարող են հեշտությամբ վերարտադրվել, և դա նույնիսկ հսկայական ծախսեր չի պահանջում. անհրաժեշտ է միայն գիտելիքների բազա, որի վրա ԱԲ-ն կսովորի: Բազան, գիտնականներին արժեցել է 500 դոլար, և մոտ 100 դոլար էլ նրանք ծախսել են ԱԲ-ի ստեղծման վրա, ինչի համար երեք ժամով անհրաժեշտ է եղել ութ համակարգիչ՝ 80 ԳԲ NVIDIA A100 արագացուցիչներով. այս ծառայությունը նրանք «վարձել» են ամպային ենթակառուցվածքում:

Սթենֆորդի գիտնականներն իրենց ԱԲ-ի հիմքում վերցրել են LLaMA 7B լեզվի բաց մոդելը, որն ամենահասանելին է Meta-ի մշակած LlaMA շարքից: Դրա հնարավորություններն իրականում բավականին սահմանափակ են, և առաջադրանքների մեծ մասն այն ավելի վատ է անում, քան ChatGPT-ը: Եվ դա զարմանալի չէ, քանի որ OpenAI GPT մոդելների ուսուցումը ավելի շատ ժամանակ և ռեսուրսներ է պահանջել: ChatGPT-ը ասես միլիարդավոր գրքեր է կարդացել, մինչդեռ Alpaca AI-ը սովորել է որոշ (թեև բավականին շատ) հարց ու պատասխաններ՝ տրված մարդու կողմից։

Մյուս կողմից, նոր Alpaca AI-ը բավականին լավ է կատարում որոշ առաջադրանքներ, և երբեմն նույնիսկ ավելի լավ, քան ChatGPT-ը: Առաջին թեստավորման ժամանակ Alpaca AI-ը հաջողությամբ է ավարտել 90 թեստ (էլ․ նամակ գրել, սոցիալական ցանցերի համար հրապարակումներ անել, օգնել աշխատանքում և այլն), իսկ ChatGPT-ը հաջողությամբ է ավարտել 89 թեստ։

Այնուամենայնիվ, հարկ է նշել, որ գիտնականները դեռ չեն անդրադարձել ժամանակակից ԱԲ-ի համար ամենակարևոր խնդրին. նրանք դեռ պետք է լրացուցիչ կարգավորումներ կատարեն, որպեսզի ապահովեն մոդելի անվտանգ և էթիկական աշխատանքը:

Գիտնականների խոսքով՝ իրենք կարող էին նման արդյունքի հասնել նույնիսկ ավելի քիչ նյութական ծախսերով, եթե ի սկզբանե նման նպատակ ունենային։ Ավելին, տեսականորեն յուրաքանչյուր ոք, ով ունի համապատասխան տեխնիկական պատրաստվածություն և առնվազն 600 դոլար, կարող է կրկնել իրենց փորձը։

Ճիշտ է, հարկ է հաշվի առնել, որ OpenAI-ի լիցենզիան թույլ չի տալիս օգտագործել իր մոդելների տվյալները մրցակցային համակարգեր մշակելու համար: Meta-ն ակադեմիական հետազոտողներին առայժմ թույլ է տալիս օգտվել ոչ առևտրային արտոնագրերից: