Invece, immagina che il risultato finale sia “un modello sfaccettato, più personalizzato, specializzato e in grado di risolvere diversi problemi”.
È importante notare che la sua azienda si concentra sull’essere un repository simile a GitHub solo per questi tipi di modelli specializzati, inclusi due grandi modelli creati da aziende come OpenAI e Meta (ad esempio gpt-oss e Llama 3.2) e sviluppatori che si adattano a esigenze specifiche o creano modelli di ricerca più piccoli. Fondamentalmente è ciò che significa abbracciare i volti.
Quindi sì, è naturale che Delangu dica questo. Tuttavia, non è solo. In un esempio, la società di ricerca Gartner previsione in aprile che “la varietà dei flussi di lavoro aziendali e i requisiti per una maggiore precisione si stanno spostando verso modelli specializzati ottimizzati su funzioni specifiche o dati di dominio”.
Indipendentemente dalle applicazioni basate su LLM, gli investimenti in altre applicazioni di intelligenza artificiale sono solo agli inizi All’inizio di questa settimana, è stato rivelato che l’ex CEO di Amazon Jeff Bezos sarà co-CEO di una nuova startup di intelligenza artificiale focalizzata sulle applicazioni di machine learning nell’ingegneria e nella produzione – e che la startup ha raccolto più di 6 miliardi di dollari in finanziamenti.
Anche quella potrebbe essere una bolla. Ma anche se alcune delle affermazioni di DeLangu nel discorso sulla bolla dell’IA sono chiaramente intese a spingersi oltre, c’è un utile promemoria: il termine generico “AI” è molto più ampio di semplici grandi modelli linguistici, e siamo ancora agli inizi per vedere dove ci porteranno questi approcci.
