


Enquête interne révélée : OpenAI ne sait pas non plus comment son IA prend des décisions
Reference News Network a rapporté le 14 maiSelon un rapport publié le 13 mai sur le site Web espagnol "Vanguard", OpenAI, la société derrière ChatGPT, a récemment tenté de découvrir comment son modèle linguistique prend des décisions dans une enquête interne et a conclu que One conclusion : "Ça marche. Mais on ne sait pas grand-chose sur son fonctionnement."
Selon certains rapports, un rapport récemment publié par un chercheur d'OpenAI a déclaré que « les modèles linguistiques sont désormais de plus en plus puissants et plus courants, mais nous ne comprenons pas comment ils fonctionnent. » Cette déclaration conforte les vues de ceux qui ont tiré la sonnette d’alarme sur le manque de sécurité de certaines intelligences artificielles promues par le public.Mais OpenAI a également déclaré que « des recherches récentes ont fait des progrès dans la compréhension d'un petit nombre de circuits et de comportements restreints », mais la société estime que « pour comprendre pleinement les modèles de langage », il faut « analyser des millions de neurones ». Face à une énorme charge de travail, l’entreprise a commencé à utiliser une technologie qui analyse automatiquement tous les neurones dans un modèle de langage.
Selon les rapports, l'entreprise n'a pas encore atteint cet objectif, sur la base des résultats de recherche publiés. Même si l’entreprise n’a pas encore découvert le fonctionnement des neurones, elle espère pouvoir le faire à l’avenir. "Nous espérons que cette approche d'automatisation de l'interprétabilité nous permettra de revoir de manière approfondie la sécurité du modèle avant son déploiement. Bien que GPT-4 ait été largement déployé, ils ne sont actuellement pas en mesure d'accomplir cette tâche." ils n'ont pas réussi à accomplir cette tâche.
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OpenAI a récemment annoncé le lancement de son modèle d'intégration de dernière génération, embeddingv3, qui, selon eux, est le modèle d'intégration le plus performant avec des performances multilingues plus élevées. Ce lot de modèles est divisé en deux types : les plus petits text-embeddings-3-small et les plus puissants et plus grands text-embeddings-3-large. Peu d'informations sont divulguées sur la façon dont ces modèles sont conçus et formés, et les modèles ne sont accessibles que via des API payantes. Il existe donc de nombreux modèles d'intégration open source. Mais comment ces modèles open source se comparent-ils au modèle open source open source ? Cet article comparera empiriquement les performances de ces nouveaux modèles avec des modèles open source. Nous prévoyons de créer une donnée

En 2023, la technologie de l’IA est devenue un sujet brûlant et a un impact énorme sur diverses industries, notamment dans le domaine de la programmation. Les gens sont de plus en plus conscients de l’importance de la technologie de l’IA, et la communauté Spring ne fait pas exception. Avec l’évolution continue de la technologie GenAI (Intelligence Artificielle Générale), il est devenu crucial et urgent de simplifier la création d’applications dotées de fonctions d’IA. Dans ce contexte, « SpringAI » a émergé, visant à simplifier le processus de développement d'applications fonctionnelles d'IA, en le rendant simple et intuitif et en évitant une complexité inutile. Grâce à « SpringAI », les développeurs peuvent plus facilement créer des applications dotées de fonctions d'IA, ce qui les rend plus faciles à utiliser et à exploiter.

Auteur丨Compilé par TimAnderson丨Produit par Noah|51CTO Technology Stack (WeChat ID : blog51cto) Le projet d'éditeur Zed est encore en phase de pré-version et a été open source sous licences AGPL, GPL et Apache. L'éditeur offre des performances élevées et plusieurs options assistées par l'IA, mais n'est actuellement disponible que sur la plate-forme Mac. Nathan Sobo a expliqué dans un article que dans la base de code du projet Zed sur GitHub, la partie éditeur est sous licence GPL, les composants côté serveur sont sous licence AGPL et la partie GPUI (GPU Accelerated User) l'interface) adopte la Licence Apache2.0. GPUI est un produit développé par l'équipe Zed

Si la réponse donnée par le modèle d’IA est incompréhensible du tout, oseriez-vous l’utiliser ? À mesure que les systèmes d’apprentissage automatique sont utilisés dans des domaines de plus en plus importants, il devient de plus en plus important de démontrer pourquoi nous pouvons faire confiance à leurs résultats, et quand ne pas leur faire confiance. Une façon possible de gagner confiance dans le résultat d'un système complexe est d'exiger que le système produise une interprétation de son résultat qui soit lisible par un humain ou un autre système de confiance, c'est-à-dire entièrement compréhensible au point que toute erreur possible puisse être trouvé. Par exemple, pour renforcer la confiance dans le système judiciaire, nous exigeons que les tribunaux fournissent des avis écrits clairs et lisibles qui expliquent et soutiennent leurs décisions. Pour les grands modèles de langage, nous pouvons également adopter une approche similaire. Cependant, lorsque vous adoptez cette approche, assurez-vous que le modèle de langage génère

Il n'y a pas si longtemps, OpenAISora est rapidement devenu populaire grâce à ses étonnants effets de génération vidéo. Il s'est démarqué parmi la foule de modèles vidéo littéraires et est devenu le centre d'attention mondiale. Suite au lancement du processus de reproduction d'inférence de formation Sora avec une réduction des coûts de 46 % il y a 2 semaines, l'équipe Colossal-AI a entièrement open source le premier modèle de génération vidéo d'architecture de type Sora au monde "Open-Sora1.0", couvrant l'ensemble processus de formation, y compris le traitement des données, tous les détails de la formation et les poids des modèles, et joignez-vous aux passionnés mondiaux de l'IA pour promouvoir une nouvelle ère de création vidéo. Pour un aperçu, jetons un œil à une vidéo d'une ville animée générée par le modèle « Open-Sora1.0 » publié par l'équipe Colossal-AI. Ouvrir-Sora1.0

Il a été révélé que Microsoft et OpenAI investissaient de grosses sommes d’argent dans une start-up de robots humanoïdes au début de l’année. Parmi eux, Microsoft prévoit d'investir 95 millions de dollars et OpenAI investira 5 millions de dollars. Selon Bloomberg, la société devrait lever un total de 500 millions de dollars au cours de ce cycle, et sa valorisation pré-monétaire pourrait atteindre 1,9 milliard de dollars. Qu'est-ce qui les attire ? Jetons d’abord un coup d’œil aux réalisations de cette entreprise en matière de robotique. Ce robot est tout argenté et noir, et son apparence ressemble à l'image d'un robot dans un blockbuster de science-fiction hollywoodien : maintenant, il met une capsule de café dans la machine à café : si elle n'est pas placée correctement, elle s'ajustera sans aucun problème. télécommande humaine : Cependant, après un certain temps, une tasse de café peut être emportée et dégustée : Avez-vous des membres de votre famille qui l'ont reconnu ? Oui, ce robot a été créé il y a quelque temps.

Ollama est un outil super pratique qui vous permet d'exécuter facilement des modèles open source tels que Llama2, Mistral et Gemma localement. Dans cet article, je vais vous présenter comment utiliser Ollama pour vectoriser du texte. Si vous n'avez pas installé Ollama localement, vous pouvez lire cet article. Dans cet article, nous utiliserons le modèle nomic-embed-text[2]. Il s'agit d'un encodeur de texte qui surpasse OpenAI text-embedding-ada-002 et text-embedding-3-small sur les tâches à contexte court et à contexte long. Démarrez le service nomic-embed-text lorsque vous avez installé avec succès o

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