UAEとサウジアラビア、人工知能開発促進のためNvidiaチップの購入を加速
北京時間8月15日早朝のニュースで、サウジアラビアとアラブ首長国連邦の両国が数千個の高性能Nvidiaチップの購入を急いでおり、世界的な人工知能の軍備競争に参加し、このチップをシリコンで最も人気のある商品にしていると報じられた。谷はさらに不足しています。
湾岸諸国は、経済発展を刺激する手段として人工知能のリーダーになるという野心を公にしました。しかし、両国の権威主義指導者がこの技術を悪用する可能性があるという懸念もある。
この問題に詳しい関係者によると、サウジアラビアはキング・アブドラ科学技術大学を通じて 3,000 個の NVIDIA H100 チップを購入しました。 Nvidiaの最高経営責任者(CEO)ジェンセン・ファン氏は、このチップは4万ドルで販売されており、「生成人工知能専用に設計された世界初のコンピュータチップ」であると語った。ファルコン
UAEは、独自のコンピューティング能力とコンピューティング人材を所有および管理し、独自のプラットフォームを持つことを決定しました。アブダビの状況に詳しい関係者らは、アブダビには十分な資本とエネルギーがあり、世界中から優秀な人材を惹きつけることができることが重要だと語る。 関係者らによると、UAEは自国のコンピューティング能力とコンピューティング人材を所有・管理し、独自のプラットフォームを構築する決断を下したという。彼らは、この決定の鍵は、UAEが十分な資本と豊富なエネルギー資源を持っていること、そして世界トップの人材を惹きつける能力であることだと指摘しました
世界のトップテクノロジー企業がこの希少な人工知能チップの購入に先を争う中、
この湾岸 2 つの州も、国営グループを通じて Nvidia チップを大量に購入しています。OpenAI や Google などの米国企業は現在、最も高度な大規模言語モデルを備えており、NVIDIA H100 および A100 チップの主な購入者でもあります
NVIDIA とそのファウンドリ パートナーである TSMC に近い複数の関係者によると、 Nvidia は、2023 年に世界中で約 550,000 個の H100 チップを出荷すると推定しています。しかし、NVIDIA はこれについてコメントを拒否しました
この問題に詳しい関係者によると、キング・アブドラ科学技術大学は 2023 年末までにこれらのチップを 3,000 個入手し、総額約 1 億 2,000 万米ドルになると予想されています
推定によると、OpenAI は高度な GPT-3 モデルのトレーニングに成功するまでに 1 か月以上と 1024 個の A100 チップのみを要しました。 A100はNvidiaの前世代のチップであり、その性能はH100ほど良くありません
この件に詳しい関係者によると、
このサウジアラビアの大学も少なくとも200個のA100チップを持っており、Shaheen IIIという名前のスーパーコンピューターを開発しており、それを搭載する予定です。今年から稼働します。このマシンには、最先端の人工知能アプリケーション用に設計されたチップの一種である Nvidia Grace Hoppers スーパーチップが 700 個搭載されています。この件に詳しい関係者によると、キング・アブドラ科学技術大学はこれらのチップを使用して独自の大規模言語モデルを開発する計画だという。このソフトウェアは OpenAI の GPT-4 に似ており、人間と同等のテキスト、画像、コードを生成できます
UAE は 2017 年に人工知能部門を設立した最初の国となり、国の人工知能を実装するための「生成型人工知能に関するガイダンス」を発行しました。テクノロジーと人工知能の世界的パイオニアとしての地位を強化し、規制の枠組みを通じて人工知能の悪用を制限するという政府の計画 UAEのファルコンモデルは現在オンラインで無料で入手可能です。このモデルは 384 個の A100 チップを使用し、トレーニングに 2 か月かかりました 人工知能と大規模言語モデルのトップ専門家は、「使用するリソースを考慮すると、このモデルは本当に奥深いと感心します。オープンソースで最高のモデルの 1 つです」と述べました。 マーク・アンドリーセンのようなベンチャーキャピタリストは感銘を受けています。首長国の政府系投資家は、アンドリーセン氏がチームと連絡を取っていると述べた。しかし、アンドリーセン氏の広報担当者はコメントを控えた。関係者によると、アラブ首長国連邦政府は、西側のAIリーダーや人権専門家がそのソフトウェアに関連するアプリケーションやクラウドサービスに備えるために、新たなチップを購入したという。両国が開発した人工知能には、大手ハイテク企業のような倫理的保護手段や安全機能が欠けている可能性がある民主主義と技術センターの欧州事務所所長エヴォンヌ・マクゴーワン氏は、次のように述べた。 昨年のエネルギー価格の高騰後、オイルマネーはサウジアラビアとアラブ首長国連邦の経済に予想外の恩恵をもたらしました。両国には世界最大かつ最も活発な政府系投資ファンドがある 匿名を条件に回答した欧州の人工知能企業のCEO2人によると、湾岸諸国と提携するファンドは最近、コンピューティングリソースを交換して取得することを期待して西側の人工知能スタートアップ企業と接触している。コードと大規模な言語モデルの専門知識「当社の人材の利点を最大限に活用するために、彼らは高い価格とデータリソースの要件を提示しました。」 ある幹部はこう言いました。OpenAI CEOのサム・アルトマン氏は今年6月にアブダビを訪問した際、同国の人工知能の重要性を高く評価し、その先見の明を称賛した。湾岸地域は、人工知能とその規制を巡る世界的な会話において中心的な役割を果たすことができる、と同氏はアブダビ金融街での質疑応答イベントで述べた
アブダビは人工知能がまだ広く注目を集めていない時期に議論を始めたこの技術。 「今、誰もが人工知能の波に乗っており、私たちはそれにとても興奮しています。しかし、誰もが人工知能は実現不可能だと考えていたときに、このテクノロジーについて話してくれた人たちがいて、とても感謝しています。
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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。

オープンな LLM コミュニティは百花繚乱の時代です Llama-3-70B-Instruct、QWen2-72B-Instruct、Nemotron-4-340B-Instruct、Mixtral-8x22BInstruct-v0.1 などがご覧いただけます。優秀なパフォーマーモデル。しかし、GPT-4-Turboに代表される独自の大型モデルと比較すると、オープンモデルには依然として多くの分野で大きなギャップがあります。一般的なモデルに加えて、プログラミングと数学用の DeepSeek-Coder-V2 や視覚言語タスク用の InternVL など、主要な領域に特化したいくつかのオープン モデルが開発されています。

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

小型モデルの台頭。先月、Meta は Llama3.1 シリーズのモデルをリリースしました。これには、Meta のこれまでで最大のモデルである 405B モデルと、それぞれ 700 億と 80 億のパラメータを持つ 2 つの小型モデルが含まれています。 Llama3.1 は、オープンソースの新時代の到来を告げるものと考えられています。ただし、新世代モデルはパフォーマンスが強力ですが、導入時には依然として大量のコンピューティング リソースが必要です。したがって、多くの言語タスクで十分なパフォーマンスを発揮し、導入コストも非常に安価な小規模言語モデル (SLM) を開発するという別の傾向が業界に現れています。最近、NVIDIA の研究では、構造化された重み枝刈りと知識の蒸留を組み合わせることで、最初は大きなモデルから徐々に小さな言語モデルを取得できることが示されました。チューリング賞受賞、メタチーフA

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