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Die Vereinigten Arabischen Emirate und Saudi-Arabien beschleunigen den Kauf von Nvidia-Chips, um die Entwicklung künstlicher Intelligenz voranzutreiben
Die Vereinigten Arabischen Emirate und Saudi-Arabien beschleunigen den Kauf von Nvidia-Chips, um die Entwicklung künstlicher Intelligenz voranzutreiben
In den frühen Morgennachrichten vom 15. August, Pekinger Zeit, wurde berichtet, dass sowohl Saudi-Arabien als auch die Vereinigten Arabischen Emirate sich beeilen, Tausende von leistungsstarken Nvidia-Chips zu kaufen, sich dem weltweiten Wettrüsten im Bereich der künstlichen Intelligenz anzuschließen und diesen zum beliebtesten Rohstoff in Silizium zu machen Tal noch mehr Mangelware.
Beide Golfstaaten haben ihren Ehrgeiz öffentlich zum Ausdruck gebracht, führend in der künstlichen Intelligenz zu werden, um die wirtschaftliche Entwicklung anzukurbeln. Es gibt aber auch Bedenken, dass autoritäre Führer in beiden Ländern die Technologie missbrauchen könnten.
Nach Angaben von mit der Angelegenheit vertrauten Personen hat Saudi-Arabien 3.000 NVIDIA H100-Chips über die King Abdullah University of Science and Technology gekauft. Jensen Huang, CEO von Nvidia, sagte, dass der Chip, der für 40.000 US-Dollar verkauft wird, „der weltweit erste Computerchip ist, der speziell für generative künstliche Intelligenz entwickelt wurde“. Das staatliche Institut für Wissenschaft, Technologie und Innovation in Masdar City hat einen eigenen Open-Source-Großkonzern entwickelt Sprachmodell Falcon
Die VAE haben die Entscheidung getroffen, dass sie ihre eigene Rechenleistung und ihr eigenes Rechentalent besitzen und kontrollieren und über eine eigene Plattform verfügen wollen. Der Schlüssel liegt laut Menschen, die mit der Situation in Abu Dhabi vertraut sind, darin, dass sie über genügend Kapital und Energie verfügen und Top-Talente aus der ganzen Welt anziehen können. Mit der Angelegenheit vertraute Personen sagten, dass die VAE die Entscheidung getroffen hätten, ihre eigene Rechenleistung und Rechentalente zu besitzen und zu kontrollieren und eine eigene Plattform aufzubauen. Sie wiesen darauf hin, dass der Schlüssel zu dieser Entscheidung darin liegt, dass die VAE über ausreichend Kapital und reichlich Energieressourcen verfügen sowie in der Lage sind, die besten Talente der Welt anzuziehen.
Diese beiden Golfstaaten haben auch große Mengen an Nvidia-Chips über staatliche Konzerne gekauft.US-Unternehmen wie OpenAI und Google sind derzeit diejenigen mit den fortschrittlichsten großen Sprachmodellen und sind auch die Hauptabnehmer von NVIDIA H100- und A100-ChipsNach Angaben mehrerer Personen, die NVIDIA und seinem Foundry-Partner TSMC nahe stehen, ist dies der Fall Schätzungen zufolge wird Nvidia im Jahr 2023 weltweit etwa 550.000 H100-Chips ausliefern. Nvidia lehnte jedoch eine Stellungnahme ab, so Schätzungen von OpenAI Es dauerte nur mehr als einen Monat und 1024 A100-Chips, um das fortschrittliche GPT-3-Modell erfolgreich zu trainieren. A100 ist Nvidias Chip der vorherigen Generation und seine Leistung ist nicht so gut wie H100 in diesem Jahr in Betrieb genommen. Die Maschine wird von 700 Nvidia Grace Hoppers-Superchips angetrieben, einem Chiptyp, der für hochmoderne Anwendungen der künstlichen Intelligenz entwickelt wurde.
Nach Angaben von mit der Angelegenheit vertrauten Personen plant die King Abdullah University of Science and Technology, diese Chips zur Entwicklung eigener groß angelegter Sprachmodelle zu verwenden. Diese Software ähnelt dem GPT-4 von OpenAI und kann Texte, Bilder und Code generieren, die mit Menschen vergleichbar sind Die Pläne der Regierung, ihre Position als globaler Vorreiter in Technologie und künstlicher Intelligenz zu stärken und den Missbrauch künstlicher Intelligenz durch einen Regulierungsrahmen einzuschränken
Falcon-Modelle in den VAE sind derzeit kostenlos online verfügbar. Das Modell verwendete 384 A100-Chips und brauchte zwei Monate zum Trainieren
Ein Top-Experte für künstliche Intelligenz und große Sprachmodelle sagte: „In Anbetracht der verwendeten Ressourcen beeindruckt mich dieses Modell wirklich Tiefgreifend. Es war eines der besten Modelle in Open Source.“
Risikokapitalgeber wie Marc Andreessen sind beeindruckt. Ein emiratischer Staatsinvestor sagte, Andreessen habe mit dem Team Kontakt gehabt. Der Sprecher von Andreessen lehnte jedoch eine Stellungnahme ab. Laut mit der Angelegenheit vertrauten Personen hat die Regierung der Vereinigten Arabischen Emirate eine neue Charge von Nvidia-Chips gekauft, um sich auf Anwendungen und Cloud-Dienste im Zusammenhang mit großen westlichen KI-Modellen vorzubereiten, und Menschenrechtsexperten befürchten diese Software Die von den beiden Ländern entwickelten Technologien verfügen möglicherweise nicht über die ethischen Schutzmaßnahmen und Sicherheitsmerkmale großer Technologieunternehmen Macht in der illegalen Überwachung.“
Nachdem die Energiepreise im letzten Jahr gestiegen waren, brachten Petrodollars einen unerwarteten Vorteil für die Volkswirtschaften Saudi-Arabiens und der Vereinigten Arabischen Emirate. Beide Länder verfügen über die weltweit größten und aktivsten staatlichen InvestmentfondsNach Angaben zweier CEOs europäischer Unternehmen für künstliche Intelligenz, die nicht genannt werden wollten, haben mit den Golfstaaten verbundene Fonds kürzlich westliche Start-ups für künstliche Intelligenz kontaktiert, in der Hoffnung, über den Austausch von Computerressourcen zu erwerben Fachwissen in Code und großen Sprachmodellen
„Um unsere Talentvorteile voll auszuschöpfen, stellen sie hohe Preise und Anforderungen an Datenressourcen.“
Als OpenAI-CEO Sam Altman Abu Dhabi im Juni dieses Jahres besuchte, lobte er die Bedeutung des Landes für künstliche Intelligenz und lobte deren Weitsicht. Die Golfregion könne eine zentrale Rolle in der globalen Diskussion über künstliche Intelligenz und ihre Regulierung spielen, sagte er während einer Frage-und-Antwort-Veranstaltung im Finanzviertel von Abu Dhabi.
Abu Dhabi begann mit der Diskussion über künstliche Intelligenz zu einer Zeit, als sie noch kein weit verbreitetes Problem darstellte diese Technologie. Er sagte: „Im Moment sind alle von der Welle der künstlichen Intelligenz betroffen, und wir sind sehr begeistert davon. Aber zu einer Zeit, als alle dachten, künstliche Intelligenz sei unerreichbar, sprachen einige Leute über diese Technologie, und ich bin zutiefst dankbar.“ an sie.“
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Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen
Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag
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Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
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
Das NVIDIA-Dialogmodell ChatQA wurde auf Version 2.0 weiterentwickelt, wobei die angegebene Kontextlänge 128 KB beträgt
Jul 26, 2024 am 08:40 AM
Die offene LLM-Community ist eine Ära, in der hundert Blumen blühen und konkurrieren. Sie können Llama-3-70B-Instruct, QWen2-72B-Instruct, Nemotron-4-340B-Instruct, Mixtral-8x22BInstruct-v0.1 und viele andere sehen hervorragende Darsteller. Allerdings weisen offene Modelle im Vergleich zu den proprietären Großmodellen GPT-4-Turbo in vielen Bereichen noch erhebliche Lücken auf. Zusätzlich zu allgemeinen Modellen wurden einige offene Modelle entwickelt, die sich auf Schlüsselbereiche spezialisieren, wie etwa DeepSeek-Coder-V2 für Programmierung und Mathematik und InternVL für visuelle Sprachaufgaben.
Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
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
Nvidia spielt mit Beschneidung und Destillation: Halbierung der Llama 3.1 8B-Parameter, um bei gleicher Größe eine bessere Leistung zu erzielen
Aug 16, 2024 pm 04:42 PM
Der Aufstieg kleiner Modelle. Letzten Monat veröffentlichte Meta die Modellreihe Llama3.1, zu der das bisher größte Modell von Meta, das 405B-Modell, und zwei kleinere Modelle mit Parameterbeträgen von 70 Milliarden bzw. 8 Milliarden gehören. Llama3.1 gilt als der Beginn einer neuen Ära von Open Source. Obwohl die Modelle der neuen Generation leistungsstark sind, erfordern sie bei der Bereitstellung immer noch große Mengen an Rechenressourcen. Daher hat sich in der Branche ein weiterer Trend herausgebildet, der darin besteht, kleine Sprachmodelle (SLM) zu entwickeln, die bei vielen Sprachaufgaben eine ausreichende Leistung erbringen und zudem sehr kostengünstig in der Bereitstellung sind. Kürzlich haben Untersuchungen von NVIDIA gezeigt, dass durch strukturierte Gewichtsbereinigung in Kombination mit Wissensdestillation nach und nach kleinere Sprachmodelle aus einem zunächst größeren Modell gewonnen werden können. Turing-Preisträger, Meta Chief A
SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S
Nvidia veröffentlicht die GDDR6-Speicherversion der GeForce RTX 4070-Grafikkarte, erhältlich ab September
Aug 21, 2024 am 07:31 AM
Laut Nachrichten dieser Website vom 20. August berichteten mehrere Quellen im Juli, dass Grafikkarten vom Typ Nvidia RTX4070 und höher im August aufgrund des Mangels an GDDR6X-Videospeicher knapp sein werden. Anschließend verbreiteten sich im Internet Spekulationen über die Einführung einer GDDR6-Speicherversion der RTX4070-Grafikkarte. Wie diese Seite bereits berichtete, hat Nvidia heute den GameReady-Treiber für „Black Myth: Wukong“ und „Star Wars: Outlaws“ veröffentlicht. Gleichzeitig wurde in der Pressemitteilung auch die Veröffentlichung der GDDR6-Videospeicherversion der GeForce RTX4070 erwähnt. Nvidia gab an, dass die Spezifikationen des neuen RTX4070 mit Ausnahme des Videospeichers unverändert bleiben (natürlich wird auch weiterhin der Preis von 4.799 Yuan beibehalten) und eine ähnliche Leistung wie die Originalversion in Spielen und Anwendungen bieten und verwandte Produkte auf den Markt gebracht werden aus
