인텔 CEO는 황젠슨(Huang Jen-Hsun)이 이끄는 엔비디아의 인공지능 분야 성공이 모두 행운 덕분이라고 주장한다.
최근 Intel CEO Pat Kissinger는 MIT 인터뷰에서 Jen-Hsun Huang이 매우 열심히 일하지만 Nvidia가 인공지능 시장에서 성공할 수 있었던 것은 순전히 운에 따른 것이라고 말했습니다
인터뷰에서 Gelsinger는 인텔의 인공지능 하드웨어 개발 진행 상황과 인텔의 현재 장점에 대해 질문을 받았습니다
키신저는 인텔이 인공지능 분야에서 실수를 저질렀다고 말했습니다. 그는 자신이 인텔을 떠난 후 인공지능의 형태를 바꾸려는 계획, 즉 소비자용 GPU를 구축하려는 인텔의 계획이었던 라라비(Larrabee) 프로젝트를 회사가 포기했다고 강조했다. 키신저는 이 결정으로 인해 인텔의 재산이 급락했다고 믿습니다
키신저는 인텔이 라라비 프로젝트를 종료하고 유사한 개발 프로젝트에 관심을 두지 않았으며 지난 15년 동안 거의 아무런 조치도 취하지 않아 엔비디아가 현재 업계를 장악하게 되었다고 믿습니다. 하지만 이제 그가 인텔로 돌아왔으니 인텔도 인공지능 시장에 진출하기 시작할 테니 걱정하지 마세요
인공 지능 분야에서 Intel의 주요 경쟁자인 Nvidia를 논할 때 Gelsinger는 Huang Renxun이 GPU 기술 발전을 촉진하는 데 중점을 두고 매우 열심히 일하는 사람이라고 처음 언급했습니다. 그러나 Huang Renxun 역시 매우 운이 좋았습니다. 그의 수많은 그래픽 컴퓨팅 애플리케이션이 인공 지능의 가속화된 개발에 성공적으로 사용되었기 때문입니다
Nvidia의 딥 러닝 연구 부사장인 Bryan Catanzaro는 Gelsinger의 견해에 동의하지 않습니다. 그는 Intel이 인공 지능 시장에서 성공하기 위한 비전과 실행력이 부족하다고 믿습니다
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편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는
