「Beating」によれば、ByteDanceの創業者である張一鳴氏は先月、競合するAIモデルに追いつくための近道として知識蒸留を利用することはせず、国内の競合他社に一時的に後れを取ることも受け入れると述べた。同氏は各チームに対し、長期的な目標のために短期的な利益を犠牲にするよう求めた。知識蒸留とは、より強力なモデルの出力を使って新たなモデルを訓練する手法で、訓練時間と計算コストを削減できる。しかしByteDanceは、米国政府の監視下にあるTikTok事業に関連する政治的リスクを理由に挙げ、知識蒸留を採用すれば、ワシントンから新たな圧力を招く可能性があるとの懸念を示した。
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