元宇宙終究沒火過兩年
來源：傳播體操在ChatGPT快速破圈的同時(shí)，元宇宙的熱度卻一瀉千里。雖然互聯(lián)網(wǎng)大廠們都沒有否認(rèn)元宇宙的長期想象力，但在行動上卻都紛紛表示了對元宇宙短期前景的悲觀。號稱改變
7月31日消息，據(jù)最新研究顯示，大型語言模型(LLM)的費(fèi)用受到使用語言的顯著影響，可能加劇英語和其他語言使用者之間的人工智能鴻溝。該研究發(fā)現(xiàn)，由于計(jì)費(fèi)方式的不同，英語輸入和輸出的費(fèi)用相較于其他語言要低得多，其中簡體中文費(fèi)用約為英語的兩倍，西班牙語為英語的1.5倍，而緬甸撣語則高達(dá)英語的15倍。
根據(jù)牛津大學(xué)開展的調(diào)查，讓大型語言模型處理一句緬甸語句子需要198個(gè)詞元，而同樣的句子用英語書寫只需17個(gè)詞元。詞元代表了通過API訪問大型語言模型所需的計(jì)算力成本，這也意味著使用緬甸語句子的服務(wù)成本比英語高出了11倍。
詞元化模型將用戶輸入轉(zhuǎn)換為計(jì)算成本的方式，這導(dǎo)致了不同語言使用和訓(xùn)練模型的費(fèi)用差異。例如，中文等語言因其復(fù)雜的結(jié)構(gòu)(無論是從語法還是字符數(shù)量上)，需要更高的詞元化率。例如，在英語中，表達(dá)"你的愛意"這四個(gè)字符的詞元只需兩個(gè)，而在中文中則需要八個(gè)詞元。
這種費(fèi)用差異可能帶來一系列問題，比如限制其他語言用戶訪問大型語言模型的機(jī)會，或者使得使用其他語言的人們在開發(fā)和創(chuàng)新人工智能應(yīng)用時(shí)承受更高的經(jīng)濟(jì)壓力。這也可能加劇英語和非英語使用者之間的技術(shù)鴻溝，因?yàn)橛⒄Z使用者更容易使用和訪問這些語言模型。
據(jù)ITBEAR科技資訊了解，解決這一問題的途徑之一是推動普惠且包容的人工智能技術(shù)發(fā)展，包括降低其他語言使用者使用大型語言模型的費(fèi)用，并更公平地對待不同語言的用戶。這需要技術(shù)公司、研究機(jī)構(gòu)和政府通力合作，確保人工智能技術(shù)的普及和發(fā)展能夠惠及全球各地的人們，而不僅局限于英語使用者。
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