家Anthropicの新しいAI：驚くほど手頃な価格で訓練できます
Anthropicの最新AIモデル、Claude 3.7 Sonnetは、わずか数千万ドルでトレーニングされ、10^26 FLOPs未満の計算能力を使用したと報じられています。この情報は、Whartonの教授Ethan MollickがXで共有したもので、彼はAnthropicのPRチームから直接聞いたと述べています。彼らは彼にこう伝えました：「Anthropicから連絡があり、Sonnet 3.7は10^26 FLOPモデルとは見なされず、トレーニング費用は数千万ドルだった」とのことですが、将来のモデルははるかに大規模になるだろうとほのめかしました。
TechCrunchはAnthropicから詳細を聞き出そうとしましたが、記事公開前には返答を得られませんでした。
もしClaude 3.7 Sonnetのトレーニング費用が本当に数千万ドルだったとしたら、最先端のAIモデルを展開するコストがどれほど安くなっているかを考えると驚くべきことです。参考までに、2024年秋にリリースされたClaude 3.5も、AnthropicのCEO、Dario Amodeiによると、トレーニング費用は数千万ドルだったそうです。
これらの数字を2023年の大型モデルのトレーニング費用と比較すると、さらに印象的です。OpenAIはCEOのSam Altmanによると、GPT-4モデルの立ち上げに1億ドル以上を投じました。そしてGoogleは、Stanfordの研究によると、Gemini Ultraモデルのために約2億ドルを費やしました。
しかし、Amodeiは将来のAIモデルのコストが数十億ドルに達する可能性があると考えています。そして、トレーニング費用はパズルの一片に過ぎません。安全性テスト、基礎研究、そしてその他諸々もあります。さらに、AIの世界が問題をより長く考える「推論」モデルに傾倒し始めると、これらのモデルを運用し続けるコストはおそらく上昇し続けるでしょう。
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コメント (37)
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![JonathanRamirez]()
Wait, only tens of millions to train a top-tier model? That's a game-changer for accessibility. Makes you wonder how much the others are spending... and what the real cost of compute will be in a few years. 🤔
![RoyYoung]()
这成本控制也太厉害了吧，几十百万美元就能训出来？看来大模型的门槛在快速降低，未来小团队是不是也有机会搞出惊人的成果？就是不知道这数据质量怎么保证的，别是偷工减料了 😅
![RobertMartin]()
Anthropicのコスト効率すごい！数十億ドルかかると思ってたのに、たった数千万ドルでトレーニング済みなの？🤯 でも本当に倫理的にデータ使ってるのか気になる。他社も追従してAI開発費が下がったら、もっと面白いプロジェクトが増えるかもね。
![MatthewCarter]()
Wow, Anthropic trained Claude 3.7 Sonnet for just tens of millions? That’s a steal in the AI world! Makes me wonder how they optimized to keep costs so low. Exciting for smaller startups, but big players must be sweating. 😅
![EdwardMartinez]()
Wow, training Claude 3.7 for just tens of millions? That’s a steal in AI land! Makes me wonder how they cut corners without losing quality. 🤔 Exciting for startups, though—cheaper AI could shake things up!
![AlbertGarcía]()
Wow, training Claude 3.7 for just tens of millions? That’s a steal in AI world! Makes me wonder how Anthropic pulled it off—clever optimization or cutting corners? 🤔
Anthropicの最新AIモデル、Claude 3.7 Sonnetは、わずか数千万ドルでトレーニングされ、10^26 FLOPs未満の計算能力を使用したと報じられています。この情報は、Whartonの教授Ethan MollickがXで共有したもので、彼はAnthropicのPRチームから直接聞いたと述べています。彼らは彼にこう伝えました：「Anthropicから連絡があり、Sonnet 3.7は10^26 FLOPモデルとは見なされず、トレーニング費用は数千万ドルだった」とのことですが、将来のモデルははるかに大規模になるだろうとほのめかしました。
TechCrunchはAnthropicから詳細を聞き出そうとしましたが、記事公開前には返答を得られませんでした。
もしClaude 3.7 Sonnetのトレーニング費用が本当に数千万ドルだったとしたら、最先端のAIモデルを展開するコストがどれほど安くなっているかを考えると驚くべきことです。参考までに、2024年秋にリリースされたClaude 3.5も、AnthropicのCEO、Dario Amodeiによると、トレーニング費用は数千万ドルだったそうです。
これらの数字を2023年の大型モデルのトレーニング費用と比較すると、さらに印象的です。OpenAIはCEOのSam Altmanによると、GPT-4モデルの立ち上げに1億ドル以上を投じました。そしてGoogleは、Stanfordの研究によると、Gemini Ultraモデルのために約2億ドルを費やしました。
しかし、Amodeiは将来のAIモデルのコストが数十億ドルに達する可能性があると考えています。そして、トレーニング費用はパズルの一片に過ぎません。安全性テスト、基礎研究、そしてその他諸々もあります。さらに、AIの世界が問題をより長く考える「推論」モデルに傾倒し始めると、これらのモデルを運用し続けるコストはおそらく上昇し続けるでしょう。
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Wow, training Claude 3.7 for just tens of millions? That’s a steal in AI world! Makes me wonder how Anthropic pulled it off—clever optimization or cutting corners? 🤔
