


Die britische CMA prüft den KI-Markt und sagt, sie werde nicht auf „ein bestimmtes Unternehmen' abzielen
Nachrichten vom 4. Mai: Sarah Cardell, Leiterin der britischen Wettbewerbs- und Marktaufsichtsbehörde (CMA), sagte, dass die Agentur die Technologie hinter Software wie ChatGPT überprüfen werde, einschließlich der „zugrunde liegenden Modelle“ und „der Marktentwicklung“. entwickelt" und andere Angelegenheiten.
Kadr sagte der Financial Times, dass die CMA „die tatsächlichen Chancen in diesem Bereich“ bewerten werde und „welche Leitplanken und Grundsätze wir haben sollten, um sicherzustellen, dass der Wettbewerb effektiv funktioniert und die Verbraucher geschützt sind“.
Anfang dieser Woche richtete die Federal Trade Commission eine Warnung an die Branche und erklärte, sie sei „äußerst besorgt darüber, wie Unternehmen KI-Technologien, einschließlich neuer generativer KI-Tools, einsetzen, um echte und erhebliche Auswirkungen auf die Verbraucher zu haben.“
CEOs von Unternehmen für künstliche Intelligenz, darunter Google, Microsoft und der ChatGPT-Entwickler OpenAI, werden sich am Donnerstag auch mit US-Vizepräsidentin Kamala Harris treffen, um die Sicherheit ihrer Produkte zu besprechen.
Kader sagte, die „Faktenermittlungs“-Mission der CMA zum Thema künstliche Intelligenz würde es „einem großen und vielfältigen Spektrum interessierter Interessengruppen, (einschließlich) Unternehmen, Akademikern und anderen, ermöglichen, umfangreiche und weitreichende Informationen zu sammeln“. Sie sagte, die Überprüfung werde nicht auf „ein bestimmtes Unternehmen“ abzielen.
Groß angelegte Modelle für künstliche Intelligenz wie GPT-4 von OpenAI und LaMDA hinter Google Bard sind nicht nur teuer, sondern auch schwierig zu entwickeln und auszuführen. Daher bleiben sie in den Händen einer Handvoll Unternehmen wie Google, Microsoft und OpenAI sowie gut finanzierter Startups wie Anthropic und Character.ai.
In Bezug auf die Entscheidung der CMA letzte Woche, Microsofts Übernahme des „Call of Duty“-Entwicklers Activision Blizzard im Wert von 75 Milliarden US-Dollar (Anmerkung des IT-Hauses: derzeit etwa 518,25 Milliarden Yuan) zu blockieren, sagte Kader, dass die Entscheidung von einer unabhängigen Gruppe getroffen worden sei.
Antwort an Microsoft-Präsident Brad Smith (der den Schritt beschuldigte, technologische Innovationen zu behindern). „Ich denke, es ist das genaue Gegenteil … Ich habe mit vielen (Startups) gesprochen und was sie wirklich wollen, ist ein offener und freier Markt, auf dem sie fair und effektiv konkurrieren können“, sagte Kader CMA sei nicht „gegen digitale Fusionen und Übernahmen“ und betonte auch, dass „es eine klare und ziemlich weit verbreitete Erkenntnis gibt, dass es in der Vergangenheit bei Fusionen und Übernahmen, insbesondere im Technologiesektor, zu einem gewissen Mangel an Durchsetzungsmaßnahmen gekommen ist“.
Kadel sagte, die neue Abteilung für digitale Märkte werde auf der Grundlage ihrer Arbeit zur Bewertung von Märkten wie dem Ökosystem für Mobiltelefonprodukte entscheiden, für welche Unternehmen die Regeln angepasst werden sollen. Die Regulierungsbehörde sagte in ihrem Abschlussbericht letztes Jahr, dass es angesichts ihrer Marktbeherrschung starke Argumente für spezifische Verhaltenskodizes für Apple und Google gebe.
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Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

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