這是摘錄自 資料來源：亞歷克斯·希思關於人工智能和科技行業的時事通訊，每週僅向 The Verge 訂閱者分發一次。
亞馬遜人工智能主管向模型基準愛好者傳達了一條信息：不要再看排行榜了。
“我想要現實世界的實用性。“這些基準都不是真實的，”亞馬遜 AGI 高級副總裁 Rohit Prasad 在今天拉斯維加斯的 AWS re:Invent 上宣布之前告訴我。“獲得真正測量的唯一方法是每個人都致力於相同的訓練數據並完全保留評估。事實並非如此。坦率地說，評論已經變得很吵鬧，並沒有顯示出這些模型的真正力量。 ”
當其他所有人工智能實驗室都迅速吹噓他們的新模型如何迅速登上排行榜時，這是一個矛盾的情況。這對亞馬遜來說也很方便，因為上週我和 Prasad 交談時，其旗艦型號 Nova 的前一版本在 LMArena 上排名第 79 名。然而，只有當亞馬遜能夠提供不同的進展情況的故事時，拒絕標準才有效。
“它們沒有展示這些模型的真正力量。”
re:Invent 今天發布的主要焦點是 Nova Forge，亞馬遜聲稱這項服務允許公司以以前不可能的方式訓練定制人工智能模型，而無需花費數十億美元。 Forge 頭銜問題是真實存在的。大多數試圖定制人工智能模型的公司面臨三個糟糕的選擇：改進封閉模型（但僅限於邊緣），訓練開放加權模型（但沒有原始訓練數據，並且存在能力下降的風險，因為人工智能在新數據上變得專家，但忘記了更廣泛的原始技能），或者以巨大的成本從頭開始構建模型。
Forge 還提供了其他功能：在訓練前、訓練中和訓練後階段訪問 Amazon Nova Form 檢查點。普拉薩德說，公司可以在模型的“學習能力”達到最高水平時在此過程的早期注入自己的數據，而不是僅僅在最後修改模型的行為。
“我們所做的就是使人工智能民主化，並以（之前）成本的一小部分為您的用例開發前沿模型，”普拉薩德說。 Forge 的創建是因為亞馬遜的內部團隊想要一個工具將他們的領域專業知識注入到基本模型中，而不必從頭開始構建。
“我們建造 Forge 是因為我們的內部團隊需要 Forge，”他說。這是熟悉的亞馬遜模式。 AWS 本身最初是為亞馬遜零售業務設計的基礎設施，後來成為該公司的利潤引擎。
Reddit Forge 用於創建基於 23 年社區審核數據訓練的自定義安全模型。 “我還沒有見過這樣的事情，”Reddit 的首席技術官兼首席員工 Chris Slough 告訴我。 “我們有一位出色的工程師，他就像糖果店裡的孩子。”
斯洛說，Reddit 上週發布了一篇正在進行的預培訓帖子，“看起來確實很有希望”。目標是：用單個 Reddit 專家模型取代多個臨時安全模型，該模型了解社會節制的細微差別，包括在各個 Reddit 子版塊中出現的臭名昭著的主觀規則：“不要成為混蛋。”
“有了專家模型，社區就會理解，”斯勞說。 “她會很清楚混蛋是什麼意思。”
這是亞馬遜希望開發者擁抱的主題：不是原始的智商，而是控制力和專業化。
他解釋說，Forge 使 Reddit 能夠控制其模型，避免 API 更改帶來的意外，保留其權重的所有權，並避免將敏感數據發送給第三方模型提供商。他說，Reddit 已經在探索在 Reddit Answers 和其他產品中使用相同的方法。
當我問 Slow ，Nova 不是頂級模特是否重要時，他直言不諱：“在這種情況下，重要的是該模特的 Reddit 體驗。”這是亞馬遜希望開發者擁抱的主題：不是原始的智商，而是控制力和專業化。
亞馬遜通過 Forge 進行了深思熟慮的賭注，即模型賽車已經商品化，並且可以通過成為公司可以為特定業務問題構建專門的人工智能的地方來取得成功。這是一個像 AWS 一樣的世界願景：基礎設施取代智能，定制取代原始功能。該策略還使亞馬遜能夠避免與 OpenAI 和 Anthropic 進行直接比較，亞馬遜曾希望在模型層面與這兩家公司進行競爭。
當然，Forge 是否真正具有開創性，或者只是巧妙的定位，取決於開發者的信用。亞馬遜堅稱，眾所周知，模特競賽並不重要。如果事實證明這是真的，記分牌將轉向更安靜、更難玩的事情：人工智能模型是否真的在現實世界中提供了好處。
