


Zuckerberg는 오픈 소스 AGI를 강력하게 지원합니다. Llama 3을 완전히 훈련시켜 연말까지 350,000 H100에 도달할 것으로 예상됩니다.
Xiao Zha는 All in Open Source AGI라는 새로운 목표를 발표했습니다.
그렇습니다. Xiao Zha는 다시 올인합니다. 여기서 OpenAI와 Google은 경쟁해야 합니다.
하지만 AGI 이전에는 오픈 소스라는 점이 강조되었습니다.
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이 움직임은 LIama 시리즈의 대형 모델들이 오픈 소스로 공개되었을 때와 마찬가지로 많은 찬사를 받았습니다.
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하지만 이번에는 또 다른 All-in 물결이 있고 네티즌들은 이전 All-in 물결을 생각하지 않을 수 없습니다. Metaverse는 어디로 갔습니까? ? ?
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하지만 이번에 나열된 깃발은 실제로 더 구체적이며 일부 핵심 데이터도 공개한다고 말해야 합니다.
예를 들어,
- 연말까지 H100이 350,000개가 될 것이며, 다른 GPU를 포함하면 총 컴퓨팅 성능은 H100 600,000개에 해당합니다.
- FAIR 팀은 GenAI 팀과 더욱 긴밀하게 협력할 것입니다.
- LIama 3가 곧 출시됩니다.
마지막에는 작은 광고도 올렸어요. 그들은 Ray Ban Meta 스마트 안경과 같은 새로운 AI 중심 컴퓨팅 장치를 구축하고 있습니다.
메타버스는 아직 진행 중인 것 같아요.
샤오자가 다시 올인
이제 샤오자가 AGI 배틀 참가를 공식 발표했습니다.
명확한 시간표는 없지만 장기적인 비전으로 두 가지 핵심 사항이 명확하게 명시되어 있습니다.
책임있게 소스를 오픈하고 모든 사람이 혜택을 누릴 수 있도록 널리 사용할 수 있도록 하세요.
이 목표를 달성하기 위해서는 크게 두 가지가 있습니다.
첫째, 기존의 두 AI 연구 작업 팀(FAIR 및 GenAI)을 긴밀하게 통합합니다.
르쿤에 따르면 두 사람은 형제가 됐다고 합니다.
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그리고 Llama-3이 온다라고 말했습니다!
둘째, 대규모 컴퓨팅 인프라 구축: 올해 말까지 H100이 350,000대, 총 컴퓨팅 성능이 H100 600,000대에 달할 것입니다.
판매 가격 US$25,000~US$30,000를 기준으로 계산하면 총 컴퓨팅 파워 가치는 US$150억~180억에 달합니다.
일부 조직에서는 이전에 Nvidia의 Meta로의 H100 출하량이 2023년에 150,000대에 이를 것이라고 예측했습니다. 이는 Microsoft와 동일하고 다른 회사의 최소 3배입니다.
이 때문에 Xiao Zha는 우리가 다른 어떤 개별 회사보다 더 큰 역량을 구축했다고 말했습니다.
일부 네티즌들은 컴퓨팅 성능을 계산하며 "뇌 크기의 모델이 곧 나온다"고 말했습니다.
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그러나 일부 사람들은 Nvidia가 그렇게 많은 것을 생산할 수 없어야 한다고 의문을 제기합니다.
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그러나 한 Meta 리더가 나서서 이렇게 말했습니다. H100은 현재 가격을 포함해 총 350,000위안입니다.
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이 외에도 하드웨어 장비의 발전도 돋보입니다.
AGI에 대한 거대 기업의 발언
샤오자가 이 소식을 발표하기 전에 다보스에서 열린 세계 경제 포럼에서 많은 거대 기업이 AGI에 대해 많은 논평을 했습니다.
예를 들어 LeCun은 The Expanding Universe of Generative Models 포럼에서 AGI 구현 경로에서 오픈 소스의 중요성을 강조했습니다.
인공지능 분야가 이토록 빠른 발전을 보이는 이유는 바로 공개 연구 때문입니다.
AGI가 곧 도래할 것이라는 의구심을 자주 표현했음에도 불구하고(확실히 향후 5년 안에는 아님) AGI가 도착했습니다.
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그리고 Transformer 제작자인 Aidan Gomez는 다음과 같이 말했습니다.
현재 확장이 완료되지 않았지만 계속해서 노력해야 합니다.
오픈AI CEO 알트만은 조만간 인간 수준의 인공지능이 도래하겠지만, 세상에 미치는 변화는 우리가 상상했던 것보다 훨씬 작을 것이라고 말했다.
일반인공지능(AGI)은 "상당히 가까운 미래"에 개발될 수도 있습니다.
AGI의 발전에 대해 어떻게 생각하시나요?
위 내용은 Zuckerberg는 오픈 소스 AGI를 강력하게 지원합니다. Llama 3을 완전히 훈련시켜 연말까지 350,000 H100에 도달할 것으로 예상됩니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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검색 강화 생성 및 의미론적 메모리를 AI 코딩 도우미에 통합하여 개발자 생산성, 효율성 및 정확성을 향상시킵니다. EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG에서 번역됨, 저자 JanakiramMSV. 기본 AI 프로그래밍 도우미는 자연스럽게 도움이 되지만, 소프트웨어 언어에 대한 일반적인 이해와 소프트웨어 작성의 가장 일반적인 패턴에 의존하기 때문에 가장 관련성이 높고 정확한 코드 제안을 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 코딩 도우미가 생성한 코드는 자신이 해결해야 할 문제를 해결하는 데 적합하지만 개별 팀의 코딩 표준, 규칙 및 스타일을 따르지 않는 경우가 많습니다. 이로 인해 코드가 애플리케이션에 승인되기 위해 수정되거나 개선되어야 하는 제안이 나타나는 경우가 많습니다.

LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.

AI 모델이 내놓은 답변이 전혀 이해하기 어렵다면 감히 사용해 보시겠습니까? 기계 학습 시스템이 더 중요한 영역에서 사용됨에 따라 우리가 그 결과를 신뢰할 수 있는 이유와 신뢰할 수 없는 경우를 보여주는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 복잡한 시스템의 출력에 대한 신뢰를 얻는 한 가지 가능한 방법은 시스템이 인간이나 다른 신뢰할 수 있는 시스템이 읽을 수 있는 출력 해석을 생성하도록 요구하는 것입니다. 즉, 가능한 오류가 발생할 수 있는 지점까지 완전히 이해할 수 있습니다. 설립하다. 예를 들어, 사법 시스템에 대한 신뢰를 구축하기 위해 우리는 법원이 자신의 결정을 설명하고 뒷받침하는 명확하고 읽기 쉬운 서면 의견을 제공하도록 요구합니다. 대규모 언어 모델의 경우 유사한 접근 방식을 채택할 수도 있습니다. 그러나 이 접근 방식을 사용할 때는 언어 모델이 다음을 생성하는지 확인하세요.

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

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