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Une lettre ouverte demande un moratoire sur la recherche sur l'intelligence artificielle
Une lettre ouverte demande un moratoire sur la recherche sur l'intelligence artificielle
Le Future of Life Institute a publié une lettre ouverte appelant à un moratoire de six mois sur certaines formes de recherche sur l'intelligence artificielle. Invoquant « des risques sérieux pour la société et l'humanité », le groupe a demandé aux laboratoires d'IA de suspendre la recherche sur les systèmes d'IA plus puissants que GPT-4 jusqu'à ce que davantage de « garde-corps de sécurité » puissent être mis en place autour d'eux.
Le Future of Life Institute a écrit dans une lettre ouverte le 22 mars : « Avoir des systèmes d'IA qui rivalisent avec les humains présente d'énormes risques pour la société et l'humanité. » la vie sur Terre doit être planifiée et gérée avec des soins et des ressources proportionnés. Malheureusement, ce niveau de planification et de gestion n'a pas été atteint
sans intelligence artificielle, estime l'institut - comme les principes d'Asilomar AI (Asilomar AI). (Ces 23 principes ont été dirigés par l'institut.) - Nous Il y a un manque de mécanismes de contrôle appropriés pour garantir que l'IA se développe de manière planifiée et contrôlée. C'est ce à quoi nous sommes confrontés aujourd'hui.
La lettre dit : «Malheureusement, ce niveau de planification et de gestion n’a pas été atteint, même si ces derniers mois les laboratoires d’IA se sont retrouvés engagés dans une course incontrôlable pour développer et déployer des esprits numériques de plus en plus puissants qu’aucun personne – même leurs créateurs – ne peut comprendre, prédire ou contrôler de manière fiable ”
En l’absence d’un moratoire volontaire sur les chercheurs en IA, le Future of Life Institute exhorte le gouvernement à prendre des mesures pour prévenir les dommages causés par la recherche en cours sur la grande intelligence artificielle. modèles.Les meilleurs chercheurs en IA sont divisés sur l'opportunité de suspendre la recherche. Plus de 5 000 personnes ont signé pour soutenir la lettre ouverte, dont Yoshua Bengio, lauréat du prix Turing, Elon Musk, cofondateur d'OpenAI, et Steve Wozniak, cofondateur d'Apple.
«Je n'ai pas signé cette lettre», a déclaré sur Twitter Yann LeCun, scientifique en chef de l'intelligence artificielle de Meta et lauréat du prix Turing (qui a remporté le prix Turing en 2018 avec Bengio et Geoffrey Hinton). "Je ne suis pas d'accord avec sa prémisse."
LeCun, Bengio et Hinton sont appelés les "pères de la révolution du deep learning" par l'Association for Computing Machinery (ACM), qui l'a lancée il y a plus de dix ans. avec leurs recherches sur les réseaux de neurones. L'engouement actuel pour l'intelligence artificielle. À l’époque, les réseaux de neurones profonds constituaient une priorité majeure pour les chercheurs en intelligence artificielle du monde entier.
Avec l'article Transformer publié par Google en 2017, la recherche sur l'intelligence artificielle est passée à la vitesse supérieure. Bientôt, les chercheurs ont remarqué la richesse inattendue des grands modèles de langage, comme la capacité d’apprendre les mathématiques, le raisonnement en chaîne de pensée et le suivi des instructions.Fin novembre 2022, le public a eu un avant-goût de ce que ces LLM peuvent faire lorsqu'OpenAI a lancé ChatGPT dans le monde. Depuis lors, la communauté technologique s’efforce de mettre en œuvre le LLM dans tout ce qu’elle fait, et la « course aux armements » pour construire des modèles plus grands et plus puissants a pris un nouvel élan, comme le démontre l’annonce de GPT-4 le 15 mars.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
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Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
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Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
Préparant des marchés tels que l'IA, GlobalFoundries acquiert la technologie du nitrure de gallium de Tagore Technology et les équipes associées
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Selon les informations de ce site Web du 5 juillet, GlobalFoundries a publié un communiqué de presse le 1er juillet de cette année, annonçant l'acquisition de la technologie de nitrure de gallium (GaN) et du portefeuille de propriété intellectuelle de Tagore Technology, dans l'espoir d'élargir sa part de marché dans l'automobile et Internet. des objets et des domaines d'application des centres de données d'intelligence artificielle pour explorer une efficacité plus élevée et de meilleures performances. Alors que des technologies telles que l’intelligence artificielle générative (GenerativeAI) continuent de se développer dans le monde numérique, le nitrure de gallium (GaN) est devenu une solution clé pour une gestion durable et efficace de l’énergie, notamment dans les centres de données. Ce site Web citait l'annonce officielle selon laquelle, lors de cette acquisition, l'équipe d'ingénierie de Tagore Technology rejoindrait GF pour développer davantage la technologie du nitrure de gallium. g
SK Hynix présentera de nouveaux produits liés à l'IA le 6 août : HBM3E à 12 couches, NAND à 321 hauteurs, etc.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
Selon les informations de ce site le 1er août, SK Hynix a publié un article de blog aujourd'hui (1er août), annonçant sa participation au Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 qui se tiendra à Santa Clara, Californie, États-Unis, du 6 au 8 août, présentant de nombreuses nouvelles technologies de produit. Introduction au Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), anciennement Flash Memory Summit (FlashMemorySummit) principalement destiné aux fournisseurs de NAND, dans le contexte de l'attention croissante portée à la technologie de l'intelligence artificielle, cette année a été rebaptisée Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) pour invitez les fournisseurs de DRAM et de stockage et bien d’autres joueurs. Nouveau produit SK hynix lancé l'année dernière
