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深度探讨技术:退化AI?如果 GenAI 已经达到极限那么它的下一次进化是什么?.pdf

上传人: le****ng 编号:186998 2024-12-17 18页 2.65MB

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本文讨论了生成式人工智能(GenAI)的进展及其面临的挑战。文章概述了AI发展的几个关键点: 1. 计算能力每年扩大4倍,是历史上最快的技术扩张之一。 2. AI性能是可预测的,依赖于模型、数据和计算的扩展。 3. 预计NVIDIA将从数据中心获得约1000亿美元的年收入。 4. OpenAI在2023年8月达到10亿美元收入,预计2024年2月将翻倍达到20亿美元。 5. 微软的AI增量收入估计约为50亿美元。 然而,文章也提到了AI面临的挑战: 1. 数据墙和训练运行的扩展问题。 2. 数据短缺问题,包括来自其他模态的数据、企业数据和合成数据。 3. 合成数据可能导致退化性AI。 文章引用了Ilya Sutskever的观点,他指出通过扩展预训练阶段的结果已经达到了饱和。此外,文章提到了2030年的计算预测,以及在测试时间内的计算等新算法技术,这些都有可能在不进行昂贵的重新训练的情况下提高AI的能力。总的来说,文章探讨了GenAI的当前进展,提出了一些关于其未来发展的有前景的方向。
"AI发展遇到了哪些挑战?" "AI的下一步进化将是什么?" "如何突破AI的性能瓶颈?"
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