Meta France 的公共政策專家Martin Signoux 最近在一系列推文中分享了他對人工智慧模型未來的看法。他的見解聚焦於2024 年的預期發展，受到了廣泛關注。 Signoux 的預測涵蓋了一系列主題，從大型多模態模型(LMM) 的出現到開放和專有人工智慧模型之間正在進行的爭論。
Signoux 首先討論從大型語言模型(LLM) 到LMM 的轉變。他預計LMM 很快就會主導人工智慧對話，並指出它們是邁向更通用的人工智慧助理的墊腳石。儘管預計不會有重大突破，但他預測各種人工智慧模型的迭代改進將增強其對多種任務的穩健性和實用性。這些改進，包括檢索器增強生成（RAG）、資料管理、微調和量化方面的進步，將推動不同產業的採用。
Signoux 提出的另一個關鍵點是小語言模型(SLM) 日益增長的重要性。他建議，對成本效率和永續性的考慮將加速永續土地管理的趨勢。此外，他預計量化方面將取得重大進步，這將促進消費者服務的設備上整合。
關於開放模型與封閉模型的爭論，Signoux 預測開放模型的表現很快就會超過GPT-4 等模型的表現。他承認開源社群對人工智慧發展的貢獻，並預見了開放模型與專有模型共存的未來。
Signoux 也強調了人工智慧模型基準測試的挑戰。他認為，到2024 年，不會有任何單一基準或評估工具成為最終標準，尤其是在多模式評估方面。相反，將會有各種改進和新措施。
西格努認為，公眾辯論將從存在的風險轉向與人工智慧相關的更緊迫的擔憂。這些擔憂包括偏見、假新聞、用戶安全和選舉誠信問題。
對Signoux 帖子的回應展示了不同的觀點。例如，John Smith 預計LMM 的推理能力低於LMM（以代幣計算）。 David Clinch 建議法學碩士和法學碩士應該授予訪問有價值的新聞和媒體的許可，並強調適當的背景和權利管理的重要性。
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