Каждый запрос в ChatGPT обходится OpenAI в 4 цента. Компания думает о выпуске собственных ИИ-чипов
Инсайдерские данные от Reuters
Использование ChatGPT обходится компании OpenAI очень дорого. Согласно данным аналитика Bernstein Стейси Расгон, каждый запрос стоит примерно 4 цента. Поэтому компания OpenAI изучает возможность создания собственных чипов искусственного интеллекта, о чём пишет Reuters со ссылкой на людей, знакомых с планами компании.
Ещё в прошлом году обсуждались различные варианты решения проблемы нехватки дорогих чипов искусственного интеллекта, на которые опирается OpenAI. Эти варианты включали создание собственного чипа искусственного интеллекта, более тесное сотрудничество с другими производителями чипов, включая Nvidia, а также диверсификацию своих поставщиков за пределы Nvidia.
Инсайдерские данные от Reuters
Использование ChatGPT обходится компании OpenAI очень дорого. Согласно данным аналитика Bernstein Стейси Расгон, каждый запрос стоит примерно 4 цента. Поэтому компания OpenAI изучает возможность создания собственных чипов искусственного интеллекта, о чём пишет Reuters со ссылкой на людей, знакомых с планами компании.
Ещё в прошлом году обсуждались различные варианты решения проблемы нехватки дорогих чипов искусственного интеллекта, на которые опирается OpenAI. Эти варианты включали создание собственного чипа искусственного интеллекта, более тесное сотрудничество с другими производителями чипов, включая Nvidia, а также диверсификацию своих поставщиков за пределы Nvidia.
Business Insider представил рейтинг самых влиятельных людей, работающих в сфере искусственного интеллекта (ИИ). В топ попали 100 человек, в том числе стартаперы и инвесторы. В числе участников списка глава подразделения вычислительных сервисов Amazon Web Services Дэвид Браун, вице-президент по исследованиям в области искусственного интеллекта в Nvidia Санья Фидлер, руководитель подразделения Google Ассистент Сисси Сяо, технический директор OpenAI Мира Мурати и исполнительный вице-президент Salesforce Сильвио Саварезе.
«В наш список входят люди, которые не только расширяют границы в этой области, но и пытаются обеспечить стабильное и ответственное развитие искусственного интеллекта», — сообщило издание.
В топ-100 представлены 85 компаний из США, семь — из Канады, две — из Великобритании. 43 участника рейтинга работают в стартапах, 25 — в корпорациях, 14 — в университетах и исследовательских центрах, пять — в некоммерческих организациях. Четыре участника представляют венчурный рынок. На это в своём Telegram-канале обратил внимание принципал Fort Ross Ventures Денис Ефремов.
Из стартаперов, попавших в список, семь работают в области генеративного ИИ, шесть — в биотехе. Четверо занимаются производством аудио и видео с использованием искусственного интеллекта, трое — разговорным ИИ.
В топ-100 больше всего представителей Amazon, Google, OpenAI, Anthropic и Hugging Face. Также в список вошли топ-менеджеры Apple, Intel, Baidu, Walmart, Ebay, Visa, Nvidia и других компаний.
«В наш список входят люди, которые не только расширяют границы в этой области, но и пытаются обеспечить стабильное и ответственное развитие искусственного интеллекта», — сообщило издание.
В топ-100 представлены 85 компаний из США, семь — из Канады, две — из Великобритании. 43 участника рейтинга работают в стартапах, 25 — в корпорациях, 14 — в университетах и исследовательских центрах, пять — в некоммерческих организациях. Четыре участника представляют венчурный рынок. На это в своём Telegram-канале обратил внимание принципал Fort Ross Ventures Денис Ефремов.
Из стартаперов, попавших в список, семь работают в области генеративного ИИ, шесть — в биотехе. Четверо занимаются производством аудио и видео с использованием искусственного интеллекта, трое — разговорным ИИ.
В топ-100 больше всего представителей Amazon, Google, OpenAI, Anthropic и Hugging Face. Также в список вошли топ-менеджеры Apple, Intel, Baidu, Walmart, Ebay, Visa, Nvidia и других компаний.
https://habr.com/ru/companies/bothub/articles/770358/
Исследователи из MIT под руководством Макса Тегмарка сделали важное открытие в области искусственного интеллекта. Им удалось доказать, что современные языковые модели (LLM), обученные на огромных массивах текстов, формируют внутри себя целостные модели мира, включающие представления о таких фундаментальных понятиях, как пространство и время.
Это открытие имеет принципиальное значение. Считалось, что для искусственного интеллекта недоступны базовые человеческие возможности, такие как самосознание, наличие картины мира и способность к человекоподобному мышлению, в принципе. Но это открытие стало gamechanger’ом в плане понимания того, как у ИИ происходит мыслительный процесс.
Предлагаем и Вам углубиться в это исследование и узнать, что конкретно было сделано и как!
Если кратко, в своем исследовании, опубликованном на arXiv.org, ученые продемонстрировали следующее:
Языковые модели обучаются представлениям пространства и времени в разных масштабах. Эти представления устойчивы к вариациям входных данных.
Модели формируют унифицированное представление пространства и времени для разных объектов - например, городов и достопримечательностей.
В нейросетях обнаружены отдельные нейроны, надежно кодирующие пространственные и временные координаты.
А теперь подробнее.
В рамках исследования утверждается, что полученные результаты свидетельствуют о том, что языковые модели и правда выстраивают целостную картину мира, а не просто накапливают статистику из датасетов.
Для подтверждения своих выводов ученые опубликовали код и данные. Любой желающий может проверить результаты, обучив модель Llama-2 на открытом наборе данных (70 млрд параметров). Посмотреть можно на GitHub.
Для того, чтобы доказать свои выводы, ученые провели эксперимент: было создано шесть наборов пространственно-временных данных разного масштаба - от глобального уровня до отдельного города. Данные включали информацию о местоположении и времени существования различных объектов - городов, достопримечательностей и т.д.
Исследователи из MIT под руководством Макса Тегмарка сделали важное открытие в области искусственного интеллекта. Им удалось доказать, что современные языковые модели (LLM), обученные на огромных массивах текстов, формируют внутри себя целостные модели мира, включающие представления о таких фундаментальных понятиях, как пространство и время.
Это открытие имеет принципиальное значение. Считалось, что для искусственного интеллекта недоступны базовые человеческие возможности, такие как самосознание, наличие картины мира и способность к человекоподобному мышлению, в принципе. Но это открытие стало gamechanger’ом в плане понимания того, как у ИИ происходит мыслительный процесс.
Предлагаем и Вам углубиться в это исследование и узнать, что конкретно было сделано и как!
Если кратко, в своем исследовании, опубликованном на arXiv.org, ученые продемонстрировали следующее:
Языковые модели обучаются представлениям пространства и времени в разных масштабах. Эти представления устойчивы к вариациям входных данных.
Модели формируют унифицированное представление пространства и времени для разных объектов - например, городов и достопримечательностей.
В нейросетях обнаружены отдельные нейроны, надежно кодирующие пространственные и временные координаты.
А теперь подробнее.
В рамках исследования утверждается, что полученные результаты свидетельствуют о том, что языковые модели и правда выстраивают целостную картину мира, а не просто накапливают статистику из датасетов.
Для подтверждения своих выводов ученые опубликовали код и данные. Любой желающий может проверить результаты, обучив модель Llama-2 на открытом наборе данных (70 млрд параметров). Посмотреть можно на GitHub.
Для того, чтобы доказать свои выводы, ученые провели эксперимент: было создано шесть наборов пространственно-временных данных разного масштаба - от глобального уровня до отдельного города. Данные включали информацию о местоположении и времени существования различных объектов - городов, достопримечательностей и т.д.
Хабр
ИИ выходит на новый уровень: LLM обретают пространственно-временную картину мира
Исследователи из MIT под руководством Макса Тегмарка сделали важное открытие в области искусственного интеллекта. Им удалось доказать, что современные языковые модели ( LLM ), обученные на огромных...
В мире существуют реальные квантовые компьютеры, которые могут проводить вычисления в нейросетях. Одним из примеров является квантовый компьютер Sycamore, разработанный компанией Google AI. Sycamore был использован для обучения нейросети на наборе данных из 1000 изображений рукописных цифр. Нейросетевое обучение на квантовом компьютере показало значительный выигрыш в производительности по сравнению с классическими компьютерами.
Другим примером является квантовый компьютер Rigetti Forest, разработанный компанией Rigetti Computing. Rigetti Forest был использован для обучения нейросети на наборе данных из 1000 изображений лиц. Нейросетевое обучение на квантовом компьютере показало сходный выигрыш в производительности по сравнению с классическими компьютерами.
Квантовый компьютер Sycamore был использован для обучения нейросети на наборе данных из 1000 изображений рукописных цифр. Для обучения нейросети на классическом компьютере требуется около 10 минут. Однако обучение нейросети на квантовом компьютере Sycamore заняло всего 2,5 секунды. Это означает, что квантовый компьютер Sycamore был в 40 раз быстрее, чем классический компьютер.
Квантовый компьютер Rigetti Forest был использован для обучения нейросети на наборе данных из 1000 изображений лиц. Для обучения нейросети на классическом компьютере требуется около 1 часа. Однако обучение нейросети на квантовом компьютере Rigetti Forest заняло всего 10 минут. Это означает, что квантовый компьютер Rigetti Forest был в 10 раз быстрее, чем классический компьютер.
Другим примером является квантовый компьютер Rigetti Forest, разработанный компанией Rigetti Computing. Rigetti Forest был использован для обучения нейросети на наборе данных из 1000 изображений лиц. Нейросетевое обучение на квантовом компьютере показало сходный выигрыш в производительности по сравнению с классическими компьютерами.
Квантовый компьютер Sycamore был использован для обучения нейросети на наборе данных из 1000 изображений рукописных цифр. Для обучения нейросети на классическом компьютере требуется около 10 минут. Однако обучение нейросети на квантовом компьютере Sycamore заняло всего 2,5 секунды. Это означает, что квантовый компьютер Sycamore был в 40 раз быстрее, чем классический компьютер.
Квантовый компьютер Rigetti Forest был использован для обучения нейросети на наборе данных из 1000 изображений лиц. Для обучения нейросети на классическом компьютере требуется около 1 часа. Однако обучение нейросети на квантовом компьютере Rigetti Forest заняло всего 10 минут. Это означает, что квантовый компьютер Rigetti Forest был в 10 раз быстрее, чем классический компьютер.
Американский миллиардер Илон Маск предсказал, что в будущем людям не нужно будет работать.
По его словам, «наступит момент, когда работа станет не нужна». Как сообщает Тelegraph, бизнесмен во время своей поездки в Великобританию на первую глобальную конференцию по вопросам искусственного интеллекта встретился с главой британского правительства Риши Сунаком и обсудил будущее человечества в «тандеме» с ИИ.
Основатель Tesla и SpaceX выразил мнение о том, что искусственный интеллект способен сделать людей свободными от вынужденного труда. «Вы сможете работать, только если захотите, для личного удовлетворения», — считает бизнесмен. Риши Сунак с этим не согласился, сказав, что «работа придает людям смысл».
Ранее Илон Маск спрогнозировал гражданскую войну в Европе и заявил о готовности предоставить Starlink для оказания помощи в Газе.
По его словам, «наступит момент, когда работа станет не нужна». Как сообщает Тelegraph, бизнесмен во время своей поездки в Великобританию на первую глобальную конференцию по вопросам искусственного интеллекта встретился с главой британского правительства Риши Сунаком и обсудил будущее человечества в «тандеме» с ИИ.
Основатель Tesla и SpaceX выразил мнение о том, что искусственный интеллект способен сделать людей свободными от вынужденного труда. «Вы сможете работать, только если захотите, для личного удовлетворения», — считает бизнесмен. Риши Сунак с этим не согласился, сказав, что «работа придает людям смысл».
Ранее Илон Маск спрогнозировал гражданскую войну в Европе и заявил о готовности предоставить Starlink для оказания помощи в Газе.
https://hightech.plus/2023/11/02/novii-kitaiskii-chip-dlya-ii-rabotaet-v-3000-raz-bistree-chem-nvidia-a100
Китайские ученые разработали фотонный микрочип, который демонстрирует фантастическую скорость операций в задачах искусственного интеллекта, потребляя при этом крайне мало энергии. В лабораторных испытаниях новый чип достиг скорости 4,6 петафлопса, что в 3000 раз больше, чем у самого распространенного процессора для ИИ — видеокарты Nvidia A100. Хотя он не сможет тотчас заменить чипы в компьютерах и смартфонах, в ближайшем будущем он может появиться в носимых устройствах, электромобилях и на умных фабриках.
Китайские ученые разработали фотонный микрочип, который демонстрирует фантастическую скорость операций в задачах искусственного интеллекта, потребляя при этом крайне мало энергии. В лабораторных испытаниях новый чип достиг скорости 4,6 петафлопса, что в 3000 раз больше, чем у самого распространенного процессора для ИИ — видеокарты Nvidia A100. Хотя он не сможет тотчас заменить чипы в компьютерах и смартфонах, в ближайшем будущем он может появиться в носимых устройствах, электромобилях и на умных фабриках.
Хайтек+
Новый китайский чип для ИИ работает в 3000 раз быстрее, чем Nvidia A100
Китайские ученые разработали фотонный микрочип, который демонстрирует фантастическую скорость операций в задачах искусственного интеллекта, потребляя при этом крайне мало энергии. В лабораторных испытаниях новый чип достиг скорости 4,6 петафлопса, что в 3000…
Новое устройство — аналоговый электронно-оптический чип ACCEL — обеспечивает высокую скорость работы за счет использования фотонов для вычисления и переноса информации. Этим он отличается от современных оптических чипов, которые используют электрический ток для вычислений, поскольку фотонами сложнее управлять.
В лабораторных испытаниях новый чип достиг скорости 4,6 петафлопса, что в 3000 раз больше, чем у самого распространенного процессора для ИИ (и запрещенного к продаже гражданам Китая на основании санкций, введенных США) — видеокарты Nvidia A100. Вдобавок, ACCEL потребляет в 4 млн раз меньше энергии. Низкий расход энергии позволит решить проблему теплоотдачи, которая ставит серьезные препятствия дальнейшей миниатюризации современных интегральных схем.
В лабораторных испытаниях новый чип достиг скорости 4,6 петафлопса, что в 3000 раз больше, чем у самого распространенного процессора для ИИ (и запрещенного к продаже гражданам Китая на основании санкций, введенных США) — видеокарты Nvidia A100. Вдобавок, ACCEL потребляет в 4 млн раз меньше энергии. Низкий расход энергии позволит решить проблему теплоотдачи, которая ставит серьезные препятствия дальнейшей миниатюризации современных интегральных схем.
Вот такой биопанк должен быть.
Это дом на берегу маленькой речки. колесо добывает энергию, внутри дома емкости с водорослями которые синтезируют все виды соединений, еды и товаров. а 3д принтеры печатают еду и товары. дом внешне похож на корни деревьев или кокоса.много прозрачных емкостей стеклянная веранда. хай тек.
Это дом на берегу маленькой речки. колесо добывает энергию, внутри дома емкости с водорослями которые синтезируют все виды соединений, еды и товаров. а 3д принтеры печатают еду и товары. дом внешне похож на корни деревьев или кокоса.много прозрачных емкостей стеклянная веранда. хай тек.
dalle 3
Это дом на берегу маленькой речки. колесо добывает энергию, внутри дома емкости с водорослями которые синтезируют все виды соединений с помощью гмо растений, еды и товаров. а 3д принтеры печатают еду и товары. дом внешне похож на корни деревьев или кокоса.много прозрачных емкостей стеклянная веранда. хай тек. рядом вечеринка. и вертолёт из растений. ветровая энерия, подводные турбины, геотермальная станция. позитивный пейзаж.
Это дом на берегу маленькой речки. колесо добывает энергию, внутри дома емкости с водорослями которые синтезируют все виды соединений с помощью гмо растений, еды и товаров. а 3д принтеры печатают еду и товары. дом внешне похож на корни деревьев или кокоса.много прозрачных емкостей стеклянная веранда. хай тек. рядом вечеринка. и вертолёт из растений. ветровая энерия, подводные турбины, геотермальная станция. позитивный пейзаж.