Startup-ul Subquadratic și Noua Sa Tehnologie LLM
Subquadratic, un startup de inteligență artificială din Miami, a ieșit din perioada de stealth în luna trecută, aducând în atenție o afirmație revoluționară: a reușit să depășească un blocaj matematic care a împiedicat dezvoltarea modelelor de limbaj mare (LLM) timp de aproape un deceniu.
Deși la început detaliile au fost limitate și scepticismul a fost ridicat, compania a început să împărtășească rezultate din evaluări independente ale noii sale tehnologii. Aceste rezultate sugerează că afirmațiile Subquadratic merită o atenție serioasă.
Despre Modelul SubQ
Subquadratic a dezvoltat un nou tip de model de limbaj mare, denumit SubQ, care se prezintă ca fiind mai rapid, mai ieftin și consumând mult mai puțină energie decât modelele existente pe piață. Potrivit companiei, SubQ poate procesa de până la 12 ori mai mult text simultan decât majoritatea celorlalte modele, ceea ce îi permite să efectueze sarcini complexe bazate pe date, precum analiza a sute de documente sau a întregilor baze de cod.
Mai mult, Subquadratic susține că SubQ reușește să rivalizeze cu performanțele celor mai bune modele dezvoltate de giganți precum Google DeepMind, OpenAI și Anthropic în sarcini esențiale precum programarea.
Scepticism și Dovezi
Totuși, la debutul său, compania a oferit puține dovezi pentru a susține aceste afirmații, bazându-se pe câteva scoruri de testare auto-publicate. De asemenea, SubQ nu a fost disponibil pe scară largă pentru testare, ceea ce a amplificat îndoielile. Dan McAteer, inginer în domeniul inteligenței artificiale, a sintetizat reacția generală pe platforma X: „SubQ este fie cea mai mare inovație de la Transformer, fie o înșelătorie similară cu Theranos.”
După o lună, compania a publicat informații suplimentare despre modelul său, inclusiv rezultatele unor teste independente realizate de firma Appen. Alex Whedon, co-fondator și CTO, a afirmat: „Ne așteptam la un scepticism sănătos. În retrospectivă, publicarea benchmark-urilor obținute de terți alături de anunțul inițial ar fi prevenit multe din aceste îndoieli, motiv pentru care ne dedicăm timpului necesar pentru a face aceste date disponibile.”
Sursa originală de inspirație a articolului: Vezi aici
