Zhang Yiming de Bytedance privilégie les objectifs à long terme au détriment des gains à court terme de la distillation de modèle

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Le fondateur de Bytedance, Zhang Yiming, a souligné une stratégie crypto à long terme lors d'une récente réunion, affirmant que l'entreprise évitera la distillation de modèles pour rester à jour avec les grands modèles. L'entreprise est prête à reculer à court terme pour éviter les risques politiques, notamment autour des défis réglementaires de TikTok aux États-Unis. La distillation de modèles, qui imite des modèles plus puissants, pourrait entraîner des accusations de copie de la technologie américaine. Bytedance se concentre sur l'investissement à long terme plutôt que sur des gains rapides.

ChainCatcher rapporte que, le mois dernier, Zhang Yiming, fondateur de ByteDance, a clairement déclaré lors d'une réunion d'équipe entière de Seed que l'entreprise ne considérerait pas la distillation de modèles comme un raccourci pour rattraper les grands modèles, même si cela entraînait un retard temporaire par rapport aux concurrents nationaux. Il a demandé à l'équipe d'être prête à sacrifier des bénéfices à court terme pour atteindre des objectifs à long terme. La distillation consiste à faire apprendre à un nouveau modèle les sorties d'un modèle plus puissant, ce qui permet de réduire le temps et les ressources de formation. Au sein de ByteDance, on estime que ce choix rendra plus difficile pour le modèle linguistique de Seed de rattraper rapidement des concurrents nationaux tels que DeepSeek, Kimi et Qwen. Toutefois, ByteDance est plus préoccupé par les risques politiques : l'entreprise fait déjà l'objet d'un examen du gouvernement américain en raison de TikTok, et toute accusation de extraction à grande échelle des capacités des modèles avancés américains pourrait pousser Washington à réimposer des pressions sur TikTok. Précédemment, Anthropic avait accusé DeepSeek, Moonshot AI, MiniMax, Zhipu et Alibaba d'extraire massivement les capacités de Claude, sans citer explicitement ByteDance.

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