財聯社3月21日訊（編輯 周子意）日本人工智慧初創公司Sakana AI周三（3月20日）表示，他們發明了一種建立生成式人工智慧模型的新方法，借鑒了「前進演化和自然選擇」的概念。該公司還指出這種方法可以大大降低人工智慧開發的成本和速度。
Sakana AI公司是由兩位著名的前谷歌研究人員Llion Jones和David Ha創立的。
Llion Jones是谷歌2017年的研究論文【Attention Is All You Need（註意力就是你所需要的一切）】的作者之一，該論文介紹了Transformer深度學習架構，該架構成為了目前聊天機器人ChatGPT的基礎，從而引發了以生成式人工智慧為動力的產品開發競賽。
而另一位創始人David Ha之前是Stability AI的研究主管，也曾擔任過Google Brain團隊的研究員。
註：Llion Jones（左）和David Ha（右）
模型的「繁衍」和「自然選擇」
Sakana AI采用了一種稱為「模型合並」的技術，將現有的AI模型結合起來產生一個新模型，然後迴圈往復，從而建立了數百代模型。
然後再從每一代中選出最成功的模型，成為下一代的「父母」。
雖然該方法以前也存在，但它需要開發人員手動合並模型。Sakana表示，他們已經開發了一種「前進演化」演算法，可以自動選擇每一代中的最佳模型並將它們合並以滿足開發人員的目標。
創始人David Ha在采訪時表示，該公司已經透過使用「自然啟發」的機制釋出了三個生成式人工智慧模型——一個大型語言模型、一個影像到文本模型、一個影像生成模型——其中兩款是開源的。
而若是這三款模型使用傳統方法來開發，那麽可能需要幾個月的時間和數百萬美元的成本。
Sakana AI去年在日本東京成立，旨在利用「自然智慧」開發生成式人工智慧，該公司尋求讓日本成為人工智慧中心。
今年1月，Sakana AI表示已獲得由矽谷知名風險投資基金Lux Capital領投的3000萬美元種子融資。
