大手テック企業がこぞって発表、中国版「ChatGPT」の実力は？ 中国の大学入試 作文問題では米OpenAIの「ChatGPT」に軍配
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自分でも試して記事にしましたが、中国の生成AIは雨後のタケノコのように参入が相次いでいる一方で、トップレベルへのキャッチアップが難しい事情もあります。政策、データ、コンピューティングパワーと3つの要因それぞれに課題が残っています。
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このままではAI後進国に…｢中国版ChatGPT｣を使ったジャーナリストが指摘する"残念な現状" ｢すでにアメリカを超えた｣と豪語していたが… | PRESIDENT Online（プレジデントオンライン） https://president.jp/articles/-/69706?page=1中国LLM開発の取り組みが整理されており、良いですね
過去コメント通り、中国VC/AI界隈ではLLMを作る
一定能力持つ中国チームは12あると言われ、Open AI
（GPT4.0）を100点とし、現時点の到達点は以下
・智譜AI（Zhipu） 60点（GPT-3.5）
－表中の「研究機関＞精華大学＞ChatGLM」
－‘17年からLLMの発展を予見、官民共同でスタート
した中国版OpenAI
－智源研究所（清華大学発）の副院長が創設、
大学・政府が計10億USDものリソースを投下した
成果をSpinoff
－国際論文を通じて「知る人ぞ知る」存在
・Baidu 30点（GPT-2.5）
－'23/6にGPT3.5級に到達？
・Bytedance米国ラボ ～30点
ただ、上記を含む表中のモデルは基本的に全てTransformer
モデルが出発点
最近、個人的に注目中のトレンドは、
「非Transformerベース」の軽量LMMの出現
であり、その代表格として中国人発×オープンソースLMM
のRWKV。これはTransformerモデルと匹敵する技術路線
となる可能性があるかもしれません
（中国人発だが、OpenAIのClosed路線に対するアンチ
テーゼとしてオープンソース路線を意識、ボーダレスな
LMMの発展に資する期待も）
（参考）RWKV： RNN（非Transformer）の軽量LMM
・Transformerと比べて、同一性能（≒パラメーター）
あたりの計算量が圧倒的に小
－計算複雑度： RWKVはO（N）
<< TransformerはO（N＾2）～O（NlogN）
・大規模化での必要GPU数を劇的に削減すると共に
小型デバイスへの搭載も可能に
・既に技術的に一定評価を獲得済
－Githubで8,000 Star（6か月間）
－Chatbot Arena（'23/5）世界6位
・UC Berkeley、UCSD、CMUが共同設立した
LLM研究機関LMSYSによる評価
・商業化利用可能なLLMでは世界1位
・140億パラメーターの100言語モデルをリリース済
－1,000億パラメーター（≒GPT3.0～3.5級）を年内予定
