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Les vues du sujet ChatGPT Zhihu ont dépassé les 200 millions, les employés d'OpenAI ont rejoint la discussion
Les vues du sujet ChatGPT Zhihu ont dépassé les 200 millions, les employés d'OpenAI ont rejoint la discussion
Récemment, au cours des trois derniers mois, le nombre cumulé de discussions sous le sujet « ChatGPT » sur Zhihu a atteint 103 000, et le nombre total de vues a dépassé 210 millions, se rapprochant du nombre total de vues de discussion sous le « Thème AlphaGo" depuis 2015.
Y compris Andrew Ng, leader mondial de l'enseignement de l'intelligence artificielle et fondateur de DeepLearning.AI, Kai-fu Lee, président de Sinovation Ventures, des employés d'OpenAI et de nombreuses autres personnalités du secteur, experts et universitaires se sont joints à la discussion.
En 2015, AlphaGo a déclenché la dernière série de discussions animées sur l'IA, avec un total de 210 000 discussions et 220 millions de vues sur Zhihu. L'ancien PDG de Sogou, Wang Xiaochuan, le président de Sinovation Ventures, Kai-fu Li, le chercheur du Meta FAIR Research Institute, Tian Yuandong, et d'autres personnes interrogées ont répondu aux questions suivantes : « Que pensez-vous de la victoire de Go AI AlphaGo de Google sur le champion européen de Go ? " " Que pensez-vous de la victoire prochaine de Ke Jie ? " La bataille homme-machine avec AlphaGo fin mai ? Quel impact cela aura-t-il sur Go, les humains et l'intelligence artificielle ? " Les discussions sur ces questions ont attiré une grande attention.
Le sujet "ChatGPT" a accumulé 103 000 discussions en peu de temps. Bien que le nombre de discussions soit inférieur à la moitié de celui d'AlphaGo, le nombre de vues a atteint 210 millions, se rapprochant du nombre total de vues de discussion sur le sujet AlphaGo. depuis 2015.
Il existe une interprétation du point de vue du public. Sous la question « Quelles professions ne peuvent pas être remplacées par ChatGPT ? », Kai-fu Lee, président de Sinovation Ventures, a résumé 10 types d'emplois « s'asseoir et se détendre », 10 types d'emplois « presque manqués », et a proposé des moyens de sauvegardez-les dans l’ère post-ChatGPT. Règles générales pour votre profession.
Zhang Junlin, responsable de la R&D en nouvelles technologies chez Sina Weibo, a déclaré à la question "ChatGPT a confirmé la faisabilité de l'unification des modèles. Quel impact cela aura-t-il sur les praticiens de la PNL dans les cinq prochaines années ?", "Pour les chercheurs en PNL, , les perspectives sont très sombres.
À la question « Il y a tant de spécialistes de l'IA en Chine, pourquoi n'y a-t-il pas de ChatGPT en Chine ? », Lan Zhenzhong, ancien scientifique de l'Institut de recherche sur l'intelligence artificielle de Google et maintenant chercheur distingué à l'Université de West Lake, a apporté sa prédiction. : "La méthode de formation de ChatGPT a actuellement un grand modèle. Les équipes ayant une expérience en recherche devraient savoir comment le faire, mais cela nécessite plus de machines et plus de temps pour s'entraîner, et les avantages de la formation de grands modèles seront de moins en moins, ce qui signifie que bien qu'OpenAI investira davantage. Il y aura plus d'argent pour développer les versions ultérieures, mais comme la formation ultérieure deviendra de plus en plus difficile, nous pouvons suivre tant que nous continuons à la suivre. " Trinkle, le répondeur de Zhihu, employé d'OpenAI Chine, a révélé que ChatGPT ne l'est pas. Selon des rumeurs extérieures, il y a des dizaines de médecins en formation, et "il n'y a qu'une douzaine de personnel de formation de base". Son travail principal est "d'optimiser le système pendant toute la formation d'apprentissage par renforcement pour le faire fonctionner plus rapidement et terminer la formation d'apprentissage par renforcement le plus rapidement possible avec le moins de GPU".
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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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
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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
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