Бюрократы, Администраторы интерфейса, Администраторы (Semantic MediaWiki), Администраторы, Редакторы виджетов, Редакторы
4567
правок
AI 2027: различия между версиями
→Конец 2025: Самый дорогой ИИ в мире
Rodion (обсуждение | вклад) |
Rodion (обсуждение | вклад) |
||
| Строка 72: | Строка 72: | ||
[[Файл:GPT-3 GPT-4 Agent-1.png|500px|центр]] | [[Файл:GPT-3 GPT-4 Agent-1.png|500px|центр]] | ||
Для обучения GPT-4 потребовалось 2 * 10^25 флопс вычислительных ресурсов. | Для обучения GPT-4 потребовалось 2 * 10^25 [https://ru.wikipedia.org/wiki/FLOPS флопс] вычислительных ресурсов.<ref>Вычислительные ресурсы измеряются в операциях с плавающей запятой в секунду (флопс) (https://ru.wikipedia.org/wiki/FLOPS): сколько отдельных операций сложения и умножения происходит в ходе выполнения программы.</ref> Последняя публичная модель OpenBrain — Agent-0 — была обучена с использованием 10^27 флопс. Как только новые дата-центры будут запущены, они смогут обучить модель с 10^28 флопс — в тысячу раз больше, чем GPT-4.15 Другие компании вливают деньги в свои собственные гигантские дата-центры, надеясь не отставать. | ||
Хотя модели совершенствуются в широком спектре навыков, один выделяется особо: OpenBrain фокусируется на ИИ, которые могут ускорить исследования в области ИИ. Они хотят выиграть двойную гонку вооружений против Китая (чью ведущую компанию мы назовем “DeepCent”)16 и своих американских конкурентов. Чем большую часть своего цикла исследований и разработок (R&D) они смогут автоматизировать, тем быстрее они смогут двигаться. Поэтому, когда OpenBrain заканчивает обучение Agent-1, новой модели, находящейся во внутренней разработке, она хороша во многом, но особенно хороша в помощи с исследованиями ИИ.17 К этому моменту «заканчивает обучение» — это уже несколько неточное выражение; модели часто обновляются до новых версий, обученных на дополнительных данных, или частично переобучаются для устранения некоторых слабых мест.18 | Хотя модели совершенствуются в широком спектре навыков, один выделяется особо: OpenBrain фокусируется на ИИ, которые могут ускорить исследования в области ИИ. Они хотят выиграть двойную гонку вооружений против Китая (чью ведущую компанию мы назовем “DeepCent”)16 и своих американских конкурентов. Чем большую часть своего цикла исследований и разработок (R&D) они смогут автоматизировать, тем быстрее они смогут двигаться. Поэтому, когда OpenBrain заканчивает обучение Agent-1, новой модели, находящейся во внутренней разработке, она хороша во многом, но особенно хороша в помощи с исследованиями ИИ.17 К этому моменту «заканчивает обучение» — это уже несколько неточное выражение; модели часто обновляются до новых версий, обученных на дополнительных данных, или частично переобучаются для устранения некоторых слабых мест.18 | ||