AI 竞赛亚马逊不缺席，新开发大型语言模型准确率胜过 GPT-3

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OpenAI 以 GPT-3.5 系列模型之一微调，2022 年初完成训练，年末推出 ChatGPT 引发热议，带动全球 AI 热潮。亚马逊新开发的大型语言模型（Large Language Models，LLM）宣称只用 10 亿个参数建立模型，准确率还比最先进 GPT-3 高 16%。

亚马逊近期发布《Multimodal Chain-of-Thought Reasoning in Language Models》论文，资深产品经理Assaf Yablon指出，LLM 经过 10 亿个参数训练，达 91.68% 的惊人准确率，相较火红的 GPT-3，它是以 1,750 亿个参数训练而成，准确率是 75.17%，亚马逊 LLM 准确率比 GPT-3 高 16%，这令人印象深刻的成就是在 Chain-of-Thought（CoT）提示帮助下达成。

▲ 亚马逊 LLM 推论答案流程。（Source：Assaf Yablon）

亚马逊方法是透过两阶段架构整合语言（文字）和视觉（图像），架构分成基本理由和推断答案，如此答案推论过程受惠于多模型资讯。简而言之，亚马逊 LLM 能根据更多知识产生更有洞察力的基本理由和答案。

看来这波 AI 竞赛亚马逊并没有打算缺席，LLM 架构不算复杂且完整开源。想像如能进一步开发成类似 ChatGPT 的对话式 AI，可用于亚马逊电商客服，一问一答解决消费者 App 操作、付款、到货等问题，也能推荐商品，使购物体验最佳化。此外，由于架构整合文字和图像，或许也能帮助品牌供应商或第三方卖家产生商品文案。

（首图来源：shutterstock）

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