Inception 从隐身中脱颖而出，推出了一种新型的 AI 模型

快速阅读: 据《TechCrunch 技术紧缩》最新报道，初创公司起源由斯坦福大学教授斯特凡诺·埃尔蒙创办，声称开发出一种基于扩散技术的大语言模型（DLM），性能显著更快且成本更低。DLM结合了传统大型语言模型（LLM）的功能，同时能并行生成文本。起源已赢得包括多家《财富》100强公司的客户，并表示其DLM运行速度比传统LLM快10倍，成本降低10倍。

初创公司起源，由斯坦福大学计算机科学教授斯特凡诺·埃尔蒙创办，声称开发出了一种基于扩散技术的大语言模型。起源将其称为基于扩散技术的大语言模型，简称“DLM”。目前最受关注的生成式人工智能模型大致可分为两类：大型语言模型（LLM）和扩散模型。LLM基于变换器架构，用于文本生成。而扩散模型，如Midjourney和OpenAI的Sora所使用的，主要用于生成图像、视频和音频。据该公司称，起源的模型具备传统LLM的功能，包括代码生成和问答功能，但性能显著更快，计算成本更低。埃尔蒙告诉TechCrunch，他在斯坦福实验室长期研究如何将扩散方法应用于文本。他的研究基于这样一个想法：与扩散技术相比，传统的LLM相对较为缓慢。埃尔蒙说：“使用LLM时，你必须先生成第一个词才能生成第二个词，先生成前两个词才能生成第三个词。”

埃尔蒙一直在探索如何将扩散方法应用于文本，因为与LLM不同，扩散模型从对生成数据（例如图片）的一个粗略估计开始，然后一次性将数据聚焦。埃尔蒙假设使用扩散模型可以并行生成和修改大块文本。经过多年努力，埃尔蒙和他的学生取得了重大突破，并在去年发表的一篇研究论文中详细介绍了这一成果。

鉴于这一进展的潜力，埃尔蒙于去年夏天创立了起源，并邀请两位前学生——UCLA教授阿迪蒂亚·格罗弗和康奈尔教授沃洛迪米尔·库莱绍夫共同领导公司。尽管埃尔蒙没有透露起源的融资细节，但TechCrunch了解到Mayfield基金已参与投资。通过满足客户的关键需求，即减少AI延迟和提升速度，起源已赢得包括几家未透露名称的《财富》100强公司在内的客户。埃尔蒙说：“我们发现我们的模型能够更高效地利用GPU。”他指的是通常用于生产运行模型的计算机芯片。“我认为这很重要。这将改变构建语言模型的方式。”

起源提供API以及本地部署和边缘设备部署选项，支持模型微调，并为各种应用场景提供一系列现成的DLM。该公司声称其DLM的运行速度比传统LLM快10倍，成本也降低了10倍。公司发言人告诉TechCrunch：“我们的‘小型’编码模型与[OpenAI的]GPT-4o mini一样好，但速度快10倍以上。我们的‘迷你’模型的表现优于小规模开源模型，如[Meta的]Llama 3.1 8B，并且每秒能够处理超过1,000个标记。”“标记”是行业术语，指原始数据片段。如果起源的声明属实，那么每秒处理1,000个标记确实是一个令人印象深刻的速度。

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