Gate-News-Meldung, 24. April — Zhang Chi, ein ehemaliger Ingenieur im Seed-Team von ByteDance und derzeit Assistenzprofessor an der Peking-Universität, gab in dem Podcast „Into Asia“ bekannt, dass ByteDance ungefähr sechs Monate benötigt, um einen vollständigen Zyklus des Trainings großer Sprachmodelle (pretraining abzuschließen, plus Post-Training), während Google Berichten zufolge nur drei Monate braucht. Zhang führte den Geschwindigkeitsunterschied als einen zentralen Grund dafür an, warum chinesische Unternehmen bei der Entwicklung von KI nur schwer aufholen können.
Zhang beschrieb eine „Benchmarking-Kultur“ innerhalb von Seed, in der Teamleiter anhand von Benchmarks bewertet werden, die sie verantworten, und alle Mitglieder darauf fokussiert sind, die Zahlen zu verbessern. Allerdings wies er darauf hin, dass sich das in der Praxis nicht in eine bessere Nutzererfahrung übersetzt. Obwohl die Modelle großer chinesischer Unternehmen auf dem Papier mit den US-amerikanischen Frontier-Modellen mithalten zu können scheinen, hinken sie in der tatsächlichen Nutzung hinterher. Das Ziel von Seed ist es, erstklassige globale Leistung zu erreichen, aber Zhang sagte, er glaube nicht, dass das Team dies erreicht habe, und auch nicht, dass es das inländische Führungsziel erreicht habe.
Ende 2024 betrachtete sich Seed als gleichauf mit GPT-4o, aber nach der Veröffentlichung von DeepSeek erkannte das Team, dass die Lücke weiterhin bestand. Als Zhang dazu stieß, arbeitete die gesamte Gruppe dringend daran, auf Reinforcement Learning umzuschwenken, um den Rückstand auszugleichen.
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