Các mô hình AI trọng số mở của Trung Quốc chậm hơn mô hình đóng của Mỹ bảy tháng
Một phân tích từ bộ dữ liệu chuẩn hóa AI nguồn mở có tên whatmodel.sh tiết lộ rằng các mô hình trọng số mở của Trung Quốc hiện đang chậm hơn các mô hình đóng của Mỹ khoảng bảy tháng. Góc nhìn dựa trên dữ liệu này cung cấp một thước đo minh bạch và có thể định lượng về cuộc đua AI toàn cầu, giúp các nhà phát triển và nhà quan sát trong ngành hiểu rõ khoảng cách hiệu suất giữa hệ sinh thái nguồn mở và độc quyền. Bộ dữ liệu nền tảng tích hợp 18.755 kết quả mô hình văn bản trên 1.211 mô hình và 617 tiêu chuẩn đánh giá, kết hợp cả các đánh giá độc lập từ các bài báo học thuật và điểm số do các phòng thí nghiệm tự công bố.
## KIẾN THỨC NỀN
Mô hình trọng số mở cung cấp cho người dùng các tham số mô hình có thể tải xuống để lưu trữ cục bộ và kiểm tra, trong khi mô hình đóng thường chỉ có thể truy cập độc quyền thông qua các API thương mại. Các framework đánh giá như EleutherAI harness và EvalPlus cho phép các nhà nghiên cứu kiểm tra và chuẩn hóa một cách có hệ thống các mô hình ngôn ngữ lớn này trên hàng loạt tác vụ tiêu chuẩn.