「シスター・ウッド」: テスラの人工知能トレーニング - 「勝者が総取り」の機会
「木の妹」ことキャシー・ウッドは最近、テスラが人工知能のトレーニングを増やすことに成功すれば、全米で自動運転タクシーのプラットフォームを立ち上げる最初の企業になるだろうと語った。
テスラ(TSLA.O)のイーロン・マスク最高経営責任者(CEO)は今年5月、ロボットタクシーの利益率は70%以上に達する可能性があると述べた。
「ムージエ」が所有する会社であるアーク投資会社は、テスラの人工知能開発に自信を持っています。同社は金曜日、電気自動車メーカーにおける人工知能主導のプロジェクトの機会を評価した。
アーク・インベストメント・カンパニーのアナリスト、フランク・ダウニング氏はソーシャルプラットフォームで、テスラが2021年から2024年の間に人工知能トレーニング能力を100エクサフロップス(数百億)に増やすという目標を達成できれば、同社のAIトレーニング能力は年平均成長率 273% で成長する可能性があります。
ウッド氏はこの評価について「成功すれば、この驚異的なコンピューティング速度により、テスラが自動運転タクシーのプラットフォームを全米に導入する最初の企業になる可能性が高まるだろう。」とコメントした。
彼らによれば、これは AI 主導で SaaS のような利益率を達成することで勝利を収めるチャンスです。健全な SaaS Software as a Service 企業は、成長率と利益率の合計が 40% に達するという指標を満たしている必要がありますタングニング氏は投稿の中で、2022 年の人工知能の日に、テスラは初の自社開発スーパーコンピューター Dojo ExaPOD を 23 年の第 1 四半期までに稼働させる予定であると述べました。技術本部を7つに拡大する。
新しいコンピューティング能力が、Dojo-NVIDIA ハイブリッドではなく Dojo に完全に依存している場合、300,000 台の A100 に相当するパフォーマンスは、過去 12 か月間の A100 SXM 出荷合計に基づいて NVIDIA が予想するコンピューティング能力のほんの一部にすぎません。テクノロジーメディア NextPlatform は、Tesla が Dojo に追加/置き換えを行っているさまざまなサーバー GPU の売上を 350,000 と見積もっていますが、Downing 氏は、H100 が最近急増し始めているため、そのほとんどが A100 になると想定しています。
2022 年の人工知能の日において、テスラは、自動ラベル付けのために 4 つの Dojo キャビネット (0.4 エクサフロップス) が 4,000 台の A100 (1.2 エクサフロップス) を置き換えることができると推定しました。これは、テスラが達成を期待しているコンピューティング密度の向上とソフトウェアの最適化によって可能になります。したがって、彼らが考えているような最適化を達成できていないか、2024 年のトレーニング能力はグラフに示されているものよりもさらに高くなる可能性があります (A100 と同等の能力に関して)。
出典:金融業界
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大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

何?ズートピアは国産AIによって実現するのか?ビデオとともに公開されたのは、「Keling」と呼ばれる新しい大規模な国産ビデオ生成モデルです。 Sora も同様の技術的ルートを使用し、自社開発の技術革新を多数組み合わせて、大きく合理的な動きをするだけでなく、物理世界の特性をシミュレートし、強力な概念的結合能力と想像力を備えたビデオを制作します。データによると、Keling は、最大 1080p の解像度で 30fps で最大 2 分の超長時間ビデオの生成をサポートし、複数のアスペクト比をサポートします。もう 1 つの重要な点は、Keling は研究所が公開したデモやビデオ結果のデモンストレーションではなく、ショートビデオ分野のリーダーである Kuaishou が立ち上げた製品レベルのアプリケーションであるということです。さらに、主な焦点は実用的であり、白紙小切手を書かず、リリースされたらすぐにオンラインに移行することです。Ke Ling の大型モデルは Kuaiying でリリースされました。

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

先週、社内の辞任と社外からの批判が相次ぐ中、OpenAIは内外のトラブルに見舞われた。 - 未亡人姉妹への侵害が世界中で白熱した議論を巻き起こした - 「覇権条項」に署名した従業員が次々と暴露 - ネットユーザーがウルトラマンの「」をリストアップ噂の払拭: Vox が入手した漏洩情報と文書によると、アルトマンを含む OpenAI の上級幹部はこれらの株式回収条項をよく認識しており、承認しました。さらに、OpenAI には、AI セキュリティという深刻かつ緊急の課題が直面しています。最近、最も著名な従業員2名を含むセキュリティ関連従業員5名が退職し、「Super Alignment」チームが解散したことで、OpenAIのセキュリティ問題が再び注目を集めている。フォーチュン誌は OpenA を報じた。
