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Runway CEO、OpenAIの従業員がGPT-5が汎用人工知能になる可能性があると信じていることを明らかに

Apr 25, 2023 pm 05:16 PM
gpt-5 agi gpt-4.5

最近、一部のネチズンが GPT-5 に関する事実を暴露しました。

a16z が出資するスタートアップ Runway の CEO 兼 AI 投資家である Siqi Chen 氏によると、GPT-4 は 2023 年末までに新しい GPT-5 バージョンに置き換えられる予定です。

GPT-5年底上线?初创公司Runway CEO再爆料:OpenAI员工相信GPT-5有望成AGI

GPT-5 は今年 12 月にトレーニングを完了する予定で、OpenAI もそれを期待していると聞きました。 AGIを実装します。 AGIを実装できますか?活発な議論が行われることは間違いありません。 ############それは。

さらに、Siqi Chen 氏は、一部の OpenAI 従業員が GPT-5 が人間の能力に合わせられることを望んでいることも明らかにしました。

ネチズンとの討論の中で、Siqi Chen 氏は、AGI の GPT-5 に到達するのにプロンプ​​トが不要になる可能性があると述べました。

GPT-5年底上线?初创公司Runway CEO再爆料:OpenAI员工相信GPT-5有望成AGI 彼は、GPT-5 は人々が考えているよりも AGI にはるかに近いと述べました。

GPT-5年底上线?初创公司Runway CEO再爆料:OpenAI员工相信GPT-5有望成AGIさらに、彼は次のように強調しました。AGI を達成するために GPT-5 を使用することが全員の合意であると言っているわけではありません。しかし、OpenAI にはそう考えている人がいます。

ネチズンは爆発しましたGPT-5年底上线?初创公司Runway CEO再爆料:OpenAI员工相信GPT-5有望成AGI

Siqi Chen のツイートが掘り起こされた後、騒動を引き起こしました かなりの騒ぎになりました。

ニュースの出所は確認できませんでしたが、ネチズンは非常に興奮し、かなりの人がこの声明を信じました。

GPT-5年底上线?初创公司Runway CEO再爆料:OpenAI员工相信GPT-5有望成AGI「GPT-4 パラメータは 100 兆個ある」という噂に反論した人がいます。

このネチズンは、100兆という数字はMITの科学者でポッドキャストの司会者であるレックス・フリッドマンの講義スライドから来ていると説明しました。

これは、パラメータ数の増加に関する彼の主張を説明するために彼が使用した任意の大きな数値であり、AGI や GPT とは何の関係もありません。これは、AGI に関連付けられた明確な数値ではなく、特定の既存または今後の GPT バージョンでもありません。どうやら、彼はそのスライドでそれを使用することに罪悪感さえ感じていたようです - 彼は一部の人にその数字を事実として受け取ってほしくなかったのです。

一部のネチズンは、昨年 12 月からこの予測をメディアで見ていたと述べました。今では、これはブーメランであるようです。 。

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medium に関するこの記事は、2022 年 12 月 26 日に公開されました。著者は Paul Pallaghy の Ph.D という名前の男性です。 . 物理学で。

GPT-5年底上线?初创公司Runway CEO再爆料:OpenAI员工相信GPT-5有望成AGI ChatGPT の登場から約 1 か月後、彼は「AI の最も難しい部分が完成し、2024 年頃には LLM をベースにしたプロトタイプ AGI が登場するだろう」と予測しました。

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# 一部のネチズンは、2023 年末にトレーニングを完了するか、それとも終了するかを指摘しました。一般に公開する場合は、これら 2 つのステートメントを区別する必要があります。

GPT-4 トレーニング終了後のテスト時間から、GPT-5 は早ければ来年の夏にリリースされるのではないかと感じています。

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すでに無料の GPT-4 を楽しみにしている人もいます。

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これらの大規模な言語モデルは「AGI の火花を示す」だけであり、リアルタイムの機能はないと考える人もいます。データを取得し、学習とアクションを通じてそれを適応させ、再構築し、それを繰り返すため、汎用人工知能としては適格ではありません。

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このコメントの下で、一部のネチズンはすぐにビデオを投稿して反論しました。

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このビデオでは、GPT 4 はすでにプロンプ​​トを表示することができます。

そして、ビデオが公開されるまでの 48 時間以内に、OG Auto-GPT、MemoryGPT、ChaosGPT、poe robot、Jarvis などの関連分野で進歩が見られました。

ビデオの最後で、UP ホストは「Baby AGI を通じて、AGI を調整するために AGI を使用できますか?」と尋ねました。

GPT-5 のリリース時期は Office Copilot と同様になるはずだと予測する人もいますが、Copilot は 2023 年の第 4 四半期に発売されるだろうと以前言われていました。

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#とにかく、スピードを上げるのでシートベルトを締めてください。

AGI が登場する日まで生きて待てる人は幸運です。

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前回の謎の予言

Siqi Chen とほぼ同時期に、インターネット 謎のチームが GPT-5 に関するニュースを発表しました。

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予測によると、GPT-5 は GPT-4 の機能と強化されたパフォーマンスに基づいた一連のエキサイティングなテクノロジーをもたらします。信頼性、創造性、複雑なタスクへの適応性における総合的な卓越性として。

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·

パーソナライズされたテンプレート: ユーザーの特定のニーズと入力変数に応じてカスタマイズされます。パーソナライズされた体験。

· ユーザーは、プロ意識、ユーモア レベル、話し方のトーンなど、AI のデフォルト設定を調整できます。

· テキストを静止画像、短いビデオ、オーディオ、仮想シミュレーションなどのさまざまな形式に自動的に変換します。

· 高度なデータ管理: ワークフローを合理化し、生産性を向上させるためのデータの記録、追跡、分析、共有が含まれます。

· 意思決定支援: 関連情報と洞察を提供することで、ユーザーが情報に基づいた意思決定を行えるように支援します。

· NLP 機能の強化: AI の自然言語への理解と応答を強化し、AI を人間に近づけます。

· 統合機械学習: AI が継続的に学習および改善し、時間の経過とともにユーザーのニーズや好みに適応できるようにします。

移行としての GPT-4.5

さらに、チームは、移行としての GPT-4.5 モデルが 2018 年に開始されると予測しています。 2023 年 9 月 または 10 月に発売。

GPT-4.5 は、2023 年 3 月 12 日にリリースされた GPT-4 の利点を基にして構築され、会話機能とコンテキストの理解がさらに改善されています。

## · 長いテキスト入力の処理

GPT-4.5 は、長いテキスト入力を処理および生成できます。この改善により、複雑なタスクの処理とユーザーの意図の理解におけるモデルのパフォーマンスが向上します。

· 一貫性の強化

GPT-4.5 はより優れた一貫性を提供し、生成されたテキストに焦点を当てたままにすることができます。会話またはコンテンツ生成プロセス全体を通じて、関連するトピックを共有します。

· より正確な応答

GPT-4.5 は、より正確で状況に応じた応答を提供できるため、より正確な応答が可能になります。さまざまな用途に有効なツールです。

· モデルの微調整

さらに、ユーザーは GPT-4.5 を微調整することもできる場合があります。モデルをカスタマイズして、カスタマー サポート、コンテンツ作成、仮想アシスタントなどの特定のタスクや領域に適用します。 GPT-3.5 と GPT-4 の現状を参照すると、GPT-4.5 も GPT-5 の革新のための強固な基盤を築く可能性があります。 GPT-4 の制限に対処し、新しい改善を導入することにより、GPT-4.5 は GPT-5 の開発を形作る上で重要な役割を果たします。

参考:

https://www.php.cn / link/e62111f5d7b0c67958f9acbdc0288154

#https://www.php.cn/link/7de6cd35982b5384abd11277d1c25f4f ################################

以上がRunway CEO、OpenAIの従業員がGPT-5が汎用人工知能になる可能性があると信じていることを明らかにの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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新しいテストベンチマークがリリース、最も強力なオープンソースのLlama 3が困惑 新しいテストベンチマークがリリース、最も強力なオープンソースのLlama 3が困惑 Apr 23, 2024 pm 12:13 PM

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「拡散モデル」はアルゴリズムの問​​題も克服できるのでしょうか?画像: 博士研究員は、画像で表される迷路内の最短経路を見つけるために「離散拡散」を使用した興味深い実験を実施しました。写真の作者によると、各迷路は水平と垂直の壁を繰り返し追加することで生成されます。このうち、開始点と目標点はランダムに選択されます。始点から目標点までの最短経路からランダムに経路を抽出し、解として抽出します。最短パスは正確なアルゴリズムを使用して計算されます。次に、画像は離散拡散モデルと U-Net を使用して画像化されます。スタートとゴールのある迷路は 1 つのチャネルでエンコードされ、モデルは別のチャネルのソリューションを使用して迷路のノイズを除去します。絵がどんなに難しくても、迷路はうまくできます。ノイズ除去ステップ p(x_{t-1}|x_t) を推定するには、次のようにします。

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