Writer使用合成数据降低人工智能模型训练成本，挑战业界巨头

　　据CNBC报道，旧金山的人工智能初创公司Writer周三推出了一款大型人工智能模型，与OpenAI、Anthropic等公司提供的企业产品展开竞争。令人瞩目的是，Writer只需花费约70万美元来训练其最新模型，包括数据和GPU，而竞争对手的初创公司则花费了数百万美元来构建自己的模型。

　　Writer使用合成数据(即人工智能创建的数据)来降低成本。它旨在模拟通常输入模型的真实世界信息，而不会损害隐私，并且正在成为一种更受欢迎的训练方法。亚马逊、Meta和微软等公司已经开始使用合成数据来训练他们的模型。

　　然而，一些专家警告称，应谨慎使用合成数据，因为它可能会降低模型性能并加剧现有的偏见。Writer联合创始人兼首席技术官Waseem Alshikh表示，Writer多年来一直致力于合成数据管道的研发，并强调他们不会在虚假或幻觉数据上训练模型，而是采用真实的事实数据，并将其转换为更清晰、更干净的合成数据用于模型训练。

　　Writer的生成式人工智能让企业客户能够使用其大型语言模型(LLM)为LinkedIn帖子、职位描述、使命宣言等任何内容生成听起来像人类的文本，分析和总结数据或文本，并构建用于市场分析等的定制人工智能应用程序。该公司拥有250多家企业客户，包括埃森哲、优步、Salesforce、欧莱雅和先锋集团，他们在支持、IT、运营、销售和营销等领域使用该技术。

　　生成式人工智能市场有望在十年内实现1万亿美元的收入。据PitchBook称，截至2024年，投资者已向498笔生成式人工智能交易投入了268亿美元，该领域的公司在2023年筹集了259亿美元，比2022年增长了200%以上。