NVIDIA CEO ジェンスン・ファン氏: 人工知能の波が到来しており、業界は新たな出発点を迎えています
[CNMO ニュース] 最近、書き直す必要がある内容は次のとおりです。NVIDIA CEO のジェンスン フアン氏は、世界は人工知能 (AI) の波の始まりにあり、それに自信を持っていると述べました。同氏は、データセンターの成長の勢いは2025年まで続くと信じており、同社はこの需要の高まりに応えるためにチップのサプライチェーンを拡大していると強調した。
黄仁勲
CNMOの報道によると、黄仁訓氏は今年5月の大学の講演で人工知能に関する自身の見解を述べた。同氏は、人工知能は企業に大きなチャンスをもたらし、人工知能技術を迅速に適応して活用できる企業は競争力を向上させるが、人工知能をうまく活用できない企業は衰退に直面すると述べた。彼は現在の状況をパーソナル コンピューター、ネットワーク、モバイル デバイス、クラウド テクノロジーの初期段階に例えていますが、人工知能の影響はより根本的なものであり、コンピューティングのあらゆるレベルが書き換えられるだろうと信じています
書き換える必要があるコンテンツは次のとおりです: NVIDIA
Huang Renxun 氏は、人工知能はソフトウェアの作成方法と実行方法を変え、あらゆる面でコンピューター業界にとって再生の機会となっていると指摘しました。同氏は、今後 10 年以内に、産業界は数兆ドル相当の従来型コンピューターを置き換えるために新しい人工知能コンピューターを使用するようになるだろうと予測しています。
Huang Renxun 氏の見解は、AI の将来に対するテクノロジー業界の楽観的な見方を反映しており、AI の巨大な可能性と影響力を明らかにしています。テクノロジーの発展に伴いAIの応用はますます広がり、自動運転車からスマートホーム、医療診断や金融取引に至るまで、AIの影響力は拡大し続けています。もちろん、AIの安全性と公平性をどう確保するか、それに伴う雇用問題にどう対処するかなど、いくつかの課題も伴います。以上がNVIDIA CEO ジェンスン・ファン氏: 人工知能の波が到来しており、業界は新たな出発点を迎えていますの詳細内容です。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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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。

7月16日、XiaomiのCEO、雷軍氏は発表を発表した。今週金曜日の夜7月19日午後7時、「勇気」をテーマに第5回「雷軍年次講演会」を開催し、建物の裏表についてお話します。車とこれについての3年以上の波瀾万丈の物語。その後、Xiaomi関係者は多くの新製品を準備し始めました。 CNMO によると、Xiaomi 初のプロスポーツスマートウォッチである S4Sport も 7 月 19 日に正式にリリースされる予定です。 Xiaomi Mi Watch S4Sportは7月19日に正式に発表されました。公式の紹介によると、Xiaomi Mi Watch S4Sportはデザインにおいて画期的な革新を遂げました。フロントとリアのサファイアガラス素材を備えたワンピースのチタンボディは、上記のデザインにより耐久性が保証されるだけではありません。時計の高級感だけでなく、高級感のある質感とビジュアルも兼ね備えています。

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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