第269章 出手
林远在试过ds-llm的性能后对ds这家小公司来了兴趣。
他遍历全网,发现这家公司竟然才刚成立不久,而且特么成立的初衷竟然不是为了搞通用ai。其成立初衷竟然是为了研究如何将ai技术应用到金融交易市场。
这特么,,,让林远说啥呢。
一个厨子为了炒出好菜,于是自己动手打制了一口铁锅,结果这口铁锅的性能不输于专业铁匠的匠心手作。
厨子打制铁锅的时候没想过以后要从事打铁行业,他只是单纯的想弄口好锅做菜而已。
如果事情到此为止,那还仅仅止步于略带奇谭色彩而已。真正让林远吃惊的是,ds-llm需要的算力这勾巴少。
虽然林远此前为了跑训练特地去弄了两块部署在云端的h100,甚至还为此提交报告给上头审批,可是如果和chatgpt那些个大块头比起来,这特么根本不是事。
想在本地部署chatgpt?先不说openai如今已经是closeai,你根本就拿不到最新满血版本的chatgpt。即便openai真的开源了chatgpt,就chatgpt4最新版本那恐怖的算力开销。你就算买得起gpu,你也负担不起电费呀。
所以,这整件事情的轮廓就变成了:一个厨子为了烧好菜特地打制了一口铁锅,结果这口铁锅不但和专业铁匠打制的性能差不多,还只需要更少的铁料和工时。
这,,,就特么过分了呀。
林远于是接着试了下ds-v2版本,整体测试下来,ds的v2满血版本已经和chatgpt4早期版本性能接近,可是相比于去年初发行的chatgpt4-o系列还是有不小差距。
但这已然足够让林远惊喜,因为这样一个一百多人的小团队竟然做出了如此惊艳的ai大语言模型。
作为对比,看看那些个大公司,尤其是度度家,整天就想着靠ai来提升搜索体验。明明也是一个企图造口好锅来烧出好菜的厨子,可偏偏两者的差距却是如此巨大。
这种差距的巨大不是体现在两家的大语言模型上的,而是体现在投入产出比上。
度度家大概从十年前就号称要搞ai,甚至还一度喊出了“all in ai”的口号。一段时期内也确实汇聚不少ai领域的大佬。结果,一不小心就成了其它公司的孵化池,成了半所ai领域的“黄埔军校”。
眼前的实例刷新了林远的认知--原来无心插柳真的能柳成荫。目标可以变,但是实现的决心必须坚决。
最难能可贵的是,ds这家公司还把自家的ai语言大模型给开源了,这可比closeai有格局多了。
鉴于此,林远决定和这家小公司合作。
因为这家小公司完全符合林远的选择标准——有足够的技术实力,又有足够的毅力,且和外资没什么关联,最主要是还不为人所熟知。
ds这家公司正好处于“大”和“小”的完美平衡点。
太大的公司合作起来麻烦不说,且大公司有一堆的规章制度,林远难免会深陷其中。光是算法知识产权就足够烦人了。还有那没完没了的各种会议各种章程,林远想想就头大。
毕竟大公司针对风险都是有一套完善的风控机制,也因此大公司规模上去后,创新能力反而会下降。为了应对这种情况,大公司才会搞出一些类似独立工作室性质的项目攻坚小组。
但是这类项目攻坚小组在大公司里头藏的太深,林远没机会直接和这些特种部队一样内部机构合作。
而如果是小公司呢,太小的公司往往会面临研发实力欠缺的问题。还有个更头疼的,则是抱负问题。小公司的第一要务首先是活下去,按照常理是不会乐意投入资源到通用类技术领域的。