


Prédiction : le PDG de Hugging Face révèle six changements majeurs dans l'industrie de l'IA en 2024 !
Vers quoi évoluera l’industrie de l’IA en 2024 ?
Le président d'OpenAI, Greg Brockman, a un jour prédit le dernier jour de l'année dernière : 2023 donnera l'impression que 2022 ne s'est pas encore réveillé.
Effectivement, en 2023, l'industrie de l'IA marquera le début d'une explosion à grande échelle.
Hier, Clément Delangue, PDG de Hugging Face, la plus grande communauté open source d'IA au monde, a fait 6 prédictions précises sur le développement de l'industrie en 2024 :
1. faire faillite, ou être acquis à un prix très bas.
Le LLM open source a un niveau de capacités comparable au LLM source fermée
3. L'IA apportera d'énormes avancées dans les domaines de la vidéo, de la biologie, de la chimie, des séries chronologiques et d'autres domaines.
4. Le public sera davantage préoccupé par les coûts économiques et environnementaux de l'IA.
5. À l'avenir, les médias de masse seront remplis de contenu généré par l'intelligence artificielle
6. 10 millions de développeurs d'IA sur Hugging Face apporteront de nouvelles opportunités d'emploi et n'entraîneront pas une augmentation du chômage.
Les percées dans l'industrie de l'IA en 2023 se reflètent principalement dans la technologie de l'IA elle-même. Cependant, ces 6 nouvelles prédictions indiquent que la technologie de l'IA franchira davantage le cercle en 2024 et que son influence révolutionnaire dépassera de loin la portée de l'industrie de l'IA
Les internautes ont évalué ses six prédictions et ont estimé que la probabilité de trois pas plus de 50% d'entre elles se réalisent
Certaines personnes pensent que les six prédictions sont très crédibles, et certaines d'entre elles sont même devenues réalité
La première vague d'entreprises d'IA fera faillite
Concernant la première prédiction, combinée aux violentes turbulences d'OpenAI ces deux derniers jours, les internautes ont commencé à s'énerver.
Clément est vite sorti pour arranger les choses, je me le prédisais.
Les internautes ont fait diverses spéculations, mentionnant des startups stars telles que Adept et Perplexity
Cependant, en fait, une situation similaire s'est déjà produite dès 2023. Jasper AI est une startup d'IA qui était autrefois évaluée à plus de 1,5 milliard de dollars. En tant que "créateur du shell GPT", la société a rapporté des nouvelles négatives de licenciements et une baisse de 80% de la valorisation en juillet
Après le lancement des GPT par OpenAI, diverses intelligences artificielles basées sur la technologie OpenAI peuvent être prévues. Les perspectives de l'entreprise deviendront de plus en plus limités
S'ils ne parviennent pas à trouver un moyen de créer de la valeur de manière indépendante à l'avenir, il ne serait pas trop surprenant de passer d'une valorisation de plus d'un milliard de dollars à la faillite ou à une acquisition à bas prix
Open Source VS Closed Source
Que l'écart entre l'IA open source et la source fermée continue de s'élargir ou de se réduire à l'avenir, les leaders de l'industrie, les entreprises open source d'IA, les chercheurs scientifiques et les utilisateurs ont toujours eu des voix différentes. Les gens ont toujours eu des points de vue différents sur la question de savoir si l'écart entre l'IA open source et fermée va s'élargir ou se réduire à l'avenir. Les leaders de l'industrie, les entreprises d'IA open source, les chercheurs et les utilisateurs ont toujours eu des points de vue différents
Depuis le début de l'année. L'année dernière, les ingénieurs de Google ont révélé : OpenAI Ni Google ni Google n'ont de fossé, et l'IA open source est pour commencer leur plus grand adversaire.
D'autre part, les modèles open source qui émergent constamment dans divers domaines prétendent être proches ou supérieurs à GPT-4
Récemment, l'équipe de Berkeley a annoncé le modèle Starling-7B, qui utilise Technologie RLAIF Surpassant tous les autres modèles dans certains tests de référence, se rapprochant du niveau GPT-4
Adresse du projet : https://starling.cs.berkeley.edu/
Il existe même certains modèles open source qui prétendent être comparables à GPT-4 sur certaines tâches spécifiques, y compris même un modèle de taille 7B
Les partisans des modèles open source affirment que par rapport à l'adoption de modèles fermés, la différence entre les modèles open source peut prendre 3 à 5 ans pour se refléter
La deuxième prédiction a suscité la controverse parmi les internautes
"En raison de l'énorme écart de puissance de calcul entre l'open source et le fermé, l'open source doit rattraper le code source fermé est encore très difficile. "
"Je ne comprends pas pourquoi l'écart entre l'open source et le code source fermé va se réduire. Après tout, toutes les connaissances et technologies des modèles open source sont partagées. L'IA de source fermée a toujours ses propres caractéristiques uniques. "
AI For Science
Dans le domaine biologique, AlphaFold de DeepMind a prédit la structure des protéines à un niveau qui dépasse les capacités humaines, franchissant directement le pointe de la biologie.
Et Microsoft a récemment publié un rapport testant GPT-4 dans les domaines de la biologie, de la chimie computationnelle, de la découverte de médicaments, de la conception de matériaux et des équations aux dérivées partielles (PDE), en tant qu'universitaire sur la valeur des assistants de recherche.
Lien papier : https://arxiv.org/abs/2311.07361
Selon les chercheurs de Microsoft, les outils d'intelligence artificielle vont considérablement accélérer les progrès de la recherche scientifique fondamentale
Actuellement, il existe de nombreux outils et plateformes qui appliquent la technologie d'apprentissage automatique à divers domaines professionnels
Adresse du projet : https://chemintelligence.com/our-platform
Et les internautes, pour l'IA, pour les séries chronologiques Les percées possibles dans des domaines de recherche scientifique connexes (les séries chronologiques, qui font référence à l'utilisation de séries temporelles dans les statistiques, le traitement du signal, la reconnaissance de formes, l'économétrie, la finance mathématique et d'autres domaines des sciences appliquées et de l'ingénierie) sont également très prometteuses.
Certains internautes ont même rédigé un article pour expliquer pourquoi la recherche scientifique liée aux séries chronologiques est si importante
Le contenu qui doit être réécrit est : Lien vers l'article : https:// arxiv .org/abs/2310.03589
"Enfin, quelqu'un a vu cela et un bon modèle Transformer pour les séries chronologiques a émergé."
Les coûts énergétiques et environnementaux causés par l'IA
Dans un podcast, Musk a parlé des principes fondamentaux les plus importants dans l’industrie de l’IA. Il estime qu'il y a encore beaucoup de marge d'amélioration dans le modèle Transformer en termes de ratio de production d'énergie et d'intelligence
Les recherches d'Alex de Vries, data scientist à la Vrije Universiteit Amsterdam aux Pays-Bas, prédisent que d'ici 2027, les fermes de serveurs d'intelligence artificielle peuvent utiliser chaque année 85 à 134 térawattheures d'énergie
https://www.php.cn/link/f52166cd701447355be87cbf41d31ca4
De nombreux rapports de médias étrangers soulignent que le développement de la technologie de l'IA entraînera une forte augmentation de la consommation d'énergie et d'eau. à l'avenir.
En 2027, la consommation énergétique de l'IA pourrait être équivalente à la consommation électrique annuelle de l'Argentine, des Pays-Bas ou de la Suède, soit 0,5% de la demande énergétique mondiale.
L'AIGC inonde les médias
Il n'est pas exagéré de dire que le contenu de vidéos et d'images généré par l'IA progresse désormais à la vitesse de la lumière.
Il y a un ou deux ans, il aurait été difficile pour quiconque d'imaginer qu'une telle animation d'IA serait entièrement générée par l'IA.
Le co-fondateur de DreamWorks a récemment déclaré publiquement que l'intelligence artificielle réduirait le coût de l'industrie de l'animation de 90 % au cours des trois prochaines années !
Peut-être que l'année prochaine, la création de contenu d'animation sera encore plus démocratisée, et la conséquence est que, tout comme les courtes vidéos qui balayent le monde du jour au lendemain, les vidéos générées par la génération AI deviendront un composant très important.
L'IA affecte le marché du travail
L'impact de l'IA sur le marché du travail a toujours été un sujet de controverse dans l'industrie de l'IA.
Et la prédiction du PDG de Hugging Face pourrait être une réponse potentielle à cette question dans une certaine mesure.
Si davantage de personnes peuvent rejoindre l'industrie des développeurs d'IA open source, les emplois ainsi créés pourront-ils compenser la main-d'œuvre remplacée par le développement de la technologie de l'IA.
Mais la plupart des internautes ne semblent pas d’accord avec cette logique.
Les deuxième et sixième éléments sont tous deux des blagues. Même si davantage de développeurs apparaîtront sur Hugging Face, l'IA reconstruira toujours le marché du travail.
Après tout, Sam Altman a été temporairement au chômage pendant 2 jours après être devenu PDG d'OpenAI à cause de l'IA.
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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Imaginez un modèle d'intelligence artificielle qui non seulement a la capacité de surpasser l'informatique traditionnelle, mais qui permet également d'obtenir des performances plus efficaces à moindre coût. Ce n'est pas de la science-fiction, DeepSeek-V2[1], le modèle MoE open source le plus puissant au monde est ici. DeepSeek-V2 est un puissant mélange de modèle de langage d'experts (MoE) présentant les caractéristiques d'une formation économique et d'une inférence efficace. Il est constitué de 236B paramètres, dont 21B servent à activer chaque marqueur. Par rapport à DeepSeek67B, DeepSeek-V2 offre des performances plus élevées, tout en économisant 42,5 % des coûts de formation, en réduisant le cache KV de 93,3 % et en augmentant le débit de génération maximal à 5,76 fois. DeepSeek est une entreprise explorant l'intelligence artificielle générale

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