OpenAI以GPT-3.5系列模型之一微调，2022年初完成训练，年末推出ChatGPT引发热议，带动全球AI热潮。亚马逊新开发的大型语言模型（Large Language Models，LLM）宣称只用10亿个参数创建模型，准确率还比最先进GPT-3高16%。
亚马逊近期发布《Multimodal Chain-of-Thought Reasoning in Language Models》论文，资深产品经理Assaf Yablon指出，LLM经过10亿个参数训练，达91.68%的惊人准确率，相较红火的GPT-3，它是以1,750亿个参数训练而成，准确率是75.17%，亚马逊LLM准确率比GPT-3高16%，这令人印象深刻的成就是在Chain-of-Thought（CoT）提示帮助下完成。
亚马逊LLM推论答案流程。（Source：Assaf Yablon）
亚马逊方法是通过两阶段架构集成语言（文本）和视觉（图像），架构分成基本理由和推断答案，如此答案推论过程受益于多模型资讯。简而言之，亚马逊LLM能根据更多知识产生更有洞察力的基本理由和答案。
看来这波AI竞赛亚马逊并没有打算缺席，LLM架构不算复杂且完整开源。想象如能进一步开发成类似ChatGPT的对话式AI，可用于亚马逊电商客服，一问一答解决消费者App操作、付款、到货等问题，也能推荐商品，使购物体验优化。此外，由于架构集成文本和图像，或许也能帮助品牌供应商或第三方卖家产生商品文案。
（首图来源：shutterstock）