채팅 GPT는 전 세계를 돌며 이제
마침내 API로 사용할 수 있습니다. AI는
이제 당신의 두뇌와 메타의 라마
가중치를 재미있는 방식으로 누출할 수 있습니다.
ml 뉴스에 오신 것을 환영합니다. 저는 당신의 호스트 Janik이고
당신이 여기 있어서 반갑습니다
[음악]
ml 뉴스 먼저 GTC
시간입니다 nvidia의 GTC 컨퍼런스가
3월 20일부터 23일까지 진행됩니다. 특히
기조연설은 3월 21일에 진행되므로
놓치지 마세요.
당신은 원하지만 또한
당신이 그래픽 카드를 얻을 수 있기 때문에
Jensen Huang이 서명한 정말 멋진 4090 TI를 얻을 수 있습니다. 이것은
극소수의 장소에서만 독점적이며
내 채널이 그 중 하나라는 것이 매우 기쁩니다.
ykilcher.com GTC에
참여하려면
Emir에 있어야 합니다. 그렇게 하려면 Emir에 있어야 합니다. 그렇지 않은 경우에도
이 웹사이트를 방문할 수 있습니다.
상품을 추첨하여
더 많이 만들겠습니다. 나는
Appl의 VP를 인터뷰했습니다.
Nvidia Brian Katnzaro에서 딥 러닝 연구를 진행했으며 이 비디오의
끝 부분에 그와의 인터뷰를 게시할 예정입니다.
이 사람이
하드웨어의 미래를 결정하기 때문에 중요합니다.
Nvidia는 예측을 위해 스스로 조사합니다.
앞으로의 트렌드와
하드웨어를 조정하기 위해
소프트웨어 등
미래가 될 것이라고 생각하는 것에 Brian은 그 중심에 있으므로
Brian이하고 생각하고 말하고
만드는 것은 아마도 매우
가까운 장래에 딥 러닝 분야가 어떻게 발전할 것인지에 대한 큰 영향이므로
제가 이 비디오의 끝에서 인터뷰어들에게 말했듯이 확실히 들을 가치가 있습니다.
이제 뉴스에 직접 들어가 보겠습니다.
Brockman 트윗 채팅 GPT API는 이제
채팅 GPT 모델을 사용할 수 있습니다. 리서치 미리 보기로
웹 인터페이스로만 사용할 수 있었던 것이
이제
개방형 AI API에서 사용할 수 있습니다. 즉, 프로그램에서 채팅 GPT와
상호 작용하기 위해 돈을 줄 수 있음을 의미합니다.
rammatic 방식으로
DaVinci 모델보다 훨씬 저렴합니다.
클래식 GPT 3 모델은
아마도 그들보다 약간 작을 것이라고 추측할 수 있지만
그들이 더 효율적이 되었거나
이 가격이
경우에는
대형 모델 가격의 약 10%이며
채팅 GPT 모델을 사용할 수 있을 뿐만 아니라
API에서 귓속말 모델도 활성화했습니다. 이제 귓속말은
이전에 오픈
소스를 제공한 모델입니다.
음성을 받아 해당 음성을 전사하고
매우 잘 수행되므로 이제
API에서도 사용할 수 있으므로
개발자가
AI와 상호 작용하여 이러한 모델과 상호 작용하는 것이 더 쉽고 쉬워집니다.
딥
러닝 또는 더 이상 프레임워크 저는
이러한 API를 훨씬 더 많이 제공하는 것이 멋진 방향이라고 생각합니다.
또한
민주화 및 공유 등에 대한 큰 연설을 통해 공개 AI가
무엇인지 알고 있다고 생각합니다. y가
말하고 그들이 하는 일은
서로 180도 떨어져 있지만 원칙적으로
이러한 것들이
일반적으로 블로그에서 api로 제공되는 것이 개발자에게 좋은 방향이라고 생각합니다.
예를 들어 여기 Quizlet이
자동으로 사용하는 것과 같은 몇 가지 예가 있습니다. 당신이 배우고 싶어하는 것들에 대한 퀴즈와 같은 것을 만들 수 있습니다.
이것은 본질적으로
채팅 GPT를 통해 수행되는 개인화된 튜터입니다. 그래서 저는
많은 흥미로운
응용 프로그램이 있다고 믿으며 확실히 다른 사람들도
그렇게 믿었습니다.
채팅 GPT API에 연결하고
이것이 얼마나 쉬운지 말하는 모든 사람의 엄청난 애플리케이션 홍수 Twitter의 Greg Boggs는
채팅 GPT API를 사용하여 Python에서 명령줄 챗봇을 빌드하는 트윗을 올렸습니다.
16줄의 코드입니다.
개방형 AI보다 더 강력한 개발 도구를 출시했으며 정확히 어떻게 작동하는지에 대한 블로그 게시물도 발표했으며
믿을 수 없을 정도로 간단합니다.
이 시스템 매개변수를 정의하기만 하면 됩니다. r과
시스템은 본질적으로 당신이
도움이 되는 조수라는 것을 알고 있다고 말하거나 이와 같이
달에서 온 사람인 척 하십시오.
아무도 모르는 하드웨어상의 이유로 더 빠른 버전과 같은 경우 gpt3의 더 작은 버전이지만
몇 번의 웹 호출과 몇 번의 API 호출로
확실히 알 수 있습니다.
챗봇을 만들거나 거의 모든 작업을 수행하여
블로그 게시물이
이전에 이전 openai
모델을 사용하고 이제 채팅 GPT로 전환하고 싶은 경우 변경해야 할 사항에 대해 약간
설명에 링크를 남길 것입니다.
open AI는
일종의 비즈니스 세계로 점점 더 이동하고 있습니다.
연구 세계에서 그들은
새로운 정책을 가지고 있으므로
개방형 AI API에 제출된 Sam Altman 트윗 데이터는 교육에 사용되지 않으며
새로운 30일
보존 정책이 있으며 사례별로 Less에 공개됩니다.
ve 또한 remo
사전 출시 검토를 거쳐
서비스 약관 및 사용 정책을 보다
개발자 친화적으로 만들었습니다. 따라서 개방형 AI에 대한 모든 것은
기본적으로 AI를 서비스로 제공하는 방향으로 이동
하고 유출로 입증된 연구에 참여하는 것은 훨씬 적습니다.
오픈 AI 파운드리(open AI Foundry)라고 불리는 오픈 AI 파운드리(open AI Foundry)라고 불리는 이
시스템은
개방형
AI가 본질적으로 비즈니스에 전용
하드웨어 전용 추론 하드웨어를 제공하여
오프너로 가서
그들에게 약간의 돈을 줄 수 있다고 주장합니다. 예를 들어
여기에서 32,000개의 토큰 컨텍스트가 있는 DaVinci 모델에 1년 커밋을 수행하려는 경우
150만 개의 쉬운 피지를 제공한 다음
1년 전용 600 단위 인스턴스를 얻습니다.
귀하를 위한 하드웨어이므로 귀하가 아는 다른 사람은
귀하를 방해할 수 없습니다. 이것은 비즈니스를 대상으로 할 가능성이 높습니다.
이러한 유형의 워크로드에 대한 개미의 요구,
그리고 마지막으로
open Ai와 Bain
and Company(
마케팅 컨설팅 샵과 같은 컨설팅 샵과 같은 회사)
와 개방형 AI가
지불 회사의 비즈니스를 개선하기 위해 기술을 제공하므로
여러분이 알 수 있습니다.
예를 들어 Coca-Cola에서 그들은
채팅으로 말합니다 GPT와 Ali 우리는 Coca-Cola가 업계를 선도하는 방식으로
세계적 수준의 브랜드
마케팅 및 소비자 경험을 강화하도록 돕고 있습니다.
우리는 또한 현재
비즈니스 운영 및 기능을 개선하기 위해 openai 기술을 사용하고 있습니다.
아무 말도 하지 않지만 그들은 예를 들어
매우 타겟 광고에 대해 매우 많이 이야기하고 있으므로
Dali 또는
이와 유사한 것을 사용하고 GPT 채팅을 통해
개별 사용자에게 매우 타겟 광고를 만들 수 있습니다.
이제 이러한 광고 중 하나가
올 것입니다. AI가 한 일이라는 큰 뚱뚱한 면책 조항과 함께
아니 아니 누가
추측했을까요?
gh
네 제 말은 회사니까
괜찮아요 저는 이것에 대해 불평하고 싶지 않지만
동시에
Trading Corners의 1층에서
그들은 이제 그들의 말에 다시 올라타고
있습니다.
AGI 및 Beyond에 대한 블로그 게시물 계획 나는
그것이 모든 인류에게 얼마나 많은 혜택을 주고 싶은지 반복해서 반복하는 Fluff 조각과 비슷하다고 말하고 싶습니다. 예를 들어
처음에는
스케일링이 그렇게 중요할 것이라고 예상하지 못했다는 것을 예를 들어 이야기합니다.
그것이 중요할 것이라는 것을 깨달았을 때
우리는 또한 우리의 원래 구조가 작동
하지 않을 것이라는 것을 깨달았습니다. 우리는 단순히 비영리로서의 임무를 수행하기
위해 충분한 돈을 모금할 수 없을 것이고
새로운 그들이
말한 구조 또 다른 예로서 우리는 이제
개방성에 대한 원래 생각이 틀렸다고 믿고
모든 것을 공개해야 한다는 생각에서 시스템
의 액세스와 이점을 안전하게 공유하는 방법을 찾아야 한다는 생각으로 전환했습니다.
우리는 여전히
일어나고 있는 일의 이점이 거대하고
yada yada yada 본질적으로 내가 말했듯이
그들이 더 이상 비영리가 아니라 더 이상 열려 있지 않다는 사실에 대한 정당성입니다.
개방성과 공유 등에 대해 저에게 이야기하십시오. 이것은
우리가 이것을 개발할 것입니다.
우리는 그것으로 돈을 벌고 당신에게 무엇이 좋은지 말해 줄 것입니다. 그들은
여전히 ​​다른 방식으로 열려 있다고 주장하지만
그들은
gpt3 추론 또는 채팅 GPT 추론을 수행할 때 정확히 무엇이 실행되고 있는지 아는 사람은 아무도 없습니다.
그 사람의 좋은 안전 필터가 어떻게 작동하는지 아무도
모릅니다.
hese 모델은
이러한 것 중 어느 것도 알려지지 않았으며
아마도 이러한 것 중 어느 것도 자세히 알려지지 않을 것이므로
개방의 정반대이며
모든 사람과
공유하지 않고 인류의 이익을 극대화합니다.
안전과 같은 언어로
AGI의 실질적인 위험은
실리콘 밸리 회사입니다. 그래서 저는
누군가가
AGI의 문앞에 있고
위험이 너무 크다고 생각할 정도로 망상적이라고 완전히 믿을 준비가 되어 있습니다. 크고 그들은
다른 한편으로 무언가를 해야 합니다.
매우 편리하다는 것은
귀사가
가장 많은 돈을 벌고 귀사가 출발하더라도
가능한 한 많은 물건을 보유할 수 있는 방식과 비슷하지 않습니까?
정반대로 하세요.
많은 편의가 함께 모이는 것 같습니다.
그게 실리콘 밸리 회사라는 점을 감안할 때 제가 다시 말씀드리는 전부입니다.
사람들이 실제로
어떤 경우에도 당신이
거기에 정보가 너무 많지는 않지만
이제 채팅 gbt의 성공으로
인플 루 언서가 와서 ​​내가 알고 있다는 것을 압니다. 나는
유리 집을 알고 있습니다 blah blah blah 하지만
확실히 모두가 어떻게 jat에 대한 팁을 왼쪽과 오른쪽으로 제공하고 있습니다.
GPT가 작동하고
무엇을 해야할지 알고 있습니다. 오,
프롬프트 엔지니어링으로 300,000을 벌 수 있습니다. 오, 이 이상한 제트기
GPT 기술은
연간 335,000를 지불합니다. 채팅에 입력하는 것처럼 100 AI를 사용하여 온라인 코스를 만듭니다.
GPT가 코스를 만든 다음 당신은
코스를 만듭니다.
채팅을 사용하여 코스를 만들면 왜 누군가가 직접 GPT에 가지 않겠습니까?
항상 당신을 좋아합니다 당신은
이 인플 루 언서 사람들의 말을 바꾸고
그들은 항상 그들이
항상 하위 스택 또는
당신이 구독하는 것을 원합니다. 저는
후원자가 있습니다. 저는 후원자가 있습니다.
티 s
펜 당신은 펜이 어떻게 작동하는지 알고 있다고 생각했지만
아니 당신은 평생 펜을 잘못 사용했습니다.
여기에는 10개의
웹사이트가 있습니다.
2023년에 펜을 더 잘 사용할 수 있는 10가지 멋진 도구가 있습니다. 몇
분 만에 몇 시간의 작업을 완료할 수 있는 50개의 새로운 웹사이트
프리미엄 계정 몇 개를 드립니다. 위협을 가하고
위협을 가합니다. 와우
트위터에서 멋진 채팅
GPT 프롬프트 저장소를 사용할 수 있습니다. 50
멋진 채팅 GPT prom ah 인플 루 언서들은
물론이 모든 것이
누군가에게 유용한 정보와 같을 것이므로
이것을 버리고 싶지는 않지만
때때로 과대 광고에서 영향력을 행사하는 일종의 산업이 있습니다.
채팅하기 전에 여기에 있었던 것이 확실합니다 어쨌든 GPT가 존재했습니다
추가 관심을 실제로 환영합니다 유럽 연합을
제외하고 바로 여기에서 무슨 일이 일어나고 있는지 전 세계가 주목하고 있다는 것이 멋지다고 생각합니다
유럽 연합은
환영합니다
재미없어 보이는거 다 규제하려고 할테니까 들어봐 근데
다들 어서오세요 [음악] 분야에 오신걸 환영합니다
예를들면 확실히 좋은 컨텐츠도 있어요 uh 여기는 인공지능과의 의사소통 촉진에 대한 무료 오픈
소스 강좌입니다 거기로 가면
됩니다.
하위 스택에 가입할 필요가 없습니다. 메시지를 표시하고
싶다면 오픈 소스에서 무료입니다.
이것이 리소스일 수 있습니다.
learnprompting.org Google 연구원이
새 모델을 출시합니다. A ul2가
몇 주 동안 출시되었습니다. 전에는 오케이
ul2가 몇 주 전 또는 몇
달 전에 출시되었습니다. 아주 새롭고 흥미로운 교육 패러다임이 있는 200억 개의 매개변수
모델인데
이제 그들은
그것을 계획된 방식으로 조정했습니다. 그래서
flan은 다음을 위한 코드명입니다.
다양한 패션에서 교육 튜닝 된 모델은
항상 T5를
미리 계획하고 다른 모델을 계획하고 지금은
계획 ul2가 있으므로 여기 체크 포인트는
hogging에서 사용할 수 있습니다. 얼굴 당신은
갈 수 있습니다 다운로드할 수 있습니다 당신은 그들을 시도할 수 있습니다
그리고 아마도 그들은
당신이
일을 수행 하는 작업에 따라 일종의 지침이 있는 경우 특히 당신을 도울 것입니다.
예를 들어 바로 여기에 이 ​​쿼리가 있습니다.
23
사도 그래서 어떤 종류의
작업이 있고 응답 질문을 원하는 경우
응답을 원할 수 있습니다. 이 모델은
모델 체크포인트 말하기를 확인하는 것이 좋습니다. 라마
가중치가 잘 유출되었습니다. 라마는
이 과정을 거쳐야 합니다.
메타에 적용할 수 있는 포럼과 그들은
당신의 마음이 연구만을 위한
라마 무게를 실제로 휘두를 만큼 순수한지 결정합니다.
이제 그들은
유출되었고 재미있는 것은 어떤
사람이 라마 코드에 풀 요청을 제출했다는 것입니다.
기본 및 풀
요청은 여기에서 변경하므로
Google 양식에 대한 링크가 있습니다. 풀 요청이
2로 변경되거나
대역폭을 저장하려면 연결된 이 토렌트를 사용하십시오.
마그넷 링크가 있습니다. 또는
BitTorrent 최초의 사람들은 이 사람이 실수로 거기에 넣은
메타 연구원 중 한 명이라고 말했습니다. 실제로
이전에 양식을
작성한 사람들에게만 제공해야 합니다.
Christopher King 42가 오토마타
연구원이거나 그들이
이 파이 토치 모델 파일을 신뢰하지 않는 경우에도 오류가 있다는 풀 요청에는
실행 가능한 코드가 포함되어 있습니다. 이 파일의
확인 가능한 체크섬이 있는 경우에만
이것을 신뢰합니다. 정확한
무게는 크기와 일치
하지만 매우 위험합니다.
어딘가에서 다운로드하기만 하면 됩니다.
재미있는 점은 커뮤니티의 응답이므로
이것이 요청이고
GitHub 봇과 같은 봇이 프로세스를 통해 그들을 안내합니다.
감사합니다.
당신의 팟캐스트를 위해 우리 커뮤니티에 오신 것을 환영합니다.
그래서 그들은 그에게
라이선스 계약에 서명하도록 요청했고
사람들은 방금 뛰어들어
GitHub의 변경 사항을 승인했습니다. 가서
풀 리퀘스트를 검토하면 사람들이 뛰어
들어 좋아 보입니다. 그래서
Kristoff가 라이선스에 서명한 것 같습니다.
이제 코드를 수락할 수 있습니다.
댓글 섹션이 열광하고 오른쪽에
리뷰어가 모두 표시됩니다.
일종의 승인과
일반적으로 사람들이 이 변화에 대해 매우 기뻐하고 있다는 것을 알고 있습니다.
저는 인터넷을 좋아합니다.
인터넷은 훌륭합니다. 오픈
어시스턴트가 앱을 사용하는 방식은 정말
환상적입니다. 지금까지 수집한 데이터는
경이적이며 계속해서 발전하고 있습니다.
또한
우리 모두가 V1 릴리스를 준비하고 있는 첫 번째 모델을 교육하고 있습니다.
예,
이 프로젝트에 대해 아직 모른다면 괜찮습니다.
오픈 대시 어시스턴트 dot IO로 이동하여 작업을 잡고
어시스턴트를 재생하고 음 우리를 도와주세요.
cvpr에서 승인된 일본 연구원의 새 논문은
말 그대로 당신의 마음을 읽고 있으므로
상단에서
실제 사람과 같은 사람들에게 제시된 이미지를 볼 수
있고 fmri에서 이
시스템을 스캔할 수 있습니다. tem은 하단에서 이러한 것들을 재구성할 수
있으므로
시각적으로 약간 일치
하지만 의미적으로도 많이 일치한다는 것을 알 수 있습니다. 눈
속의 스노보더,
시계가 있는 탑 등 비교적
간단합니다. 그들은
이미지를 제시하고
뇌 활동을 측정하는 사람들의 훈련 데이터 세트를 가지고 있으며
그들이 하는 일은
뇌 공간에서 안정된 확산 모델의 잠재 공간까지 일종의 인코더 및 디코더를 훈련시켜
훈련하지 않는 것입니다. 이 이미지를 재구성하기 위한 큰 모델
그들은 안정적인 확산을 취하고
이미지를 재구성하는 데 필요한 모든 정보가
이미 있다고 가정하고
뇌
활동에서 안정적인 확산의 잠재 공간으로의 약간의 매핑을 훈련하면 됩니다.
글쎄요,
보시다시피 여기에서 알 수 있듯이
뇌 영역이 어떤 부분에 매핑되는지에 대한 몇 가지 가설이 있습니다.
예를 들어 여기에 잠재된
벡터 Z 또는 컨디셔닝
벡터 C 왜 그렇게 부르는지
유사하게 컨디셔닝 벡터는
일반적으로 안정적인 확산의 텍스트 벡터이므로
다른
뇌 영역 신호를 취하여
안정적인 확산 과정에서 잠재 벡터로의 매핑을 배운 다음
우리가 얼마나 멀리 오고 있는지 정말 놀랍습니다. 우리가
사람들의 생각을 읽을 수 있다는 것은 놀라운 일일 뿐만 아니라 우리가 가지고 있는
모델과 같이 멀지 않을 수도 있는 것에 대해 많은 것을 말해준다고 생각합니다.
이미지와 그 내용을 어떻게 이해하는지에 대한 두뇌로서
예를 들어 여기에서 하늘을 볼 수 있고
여기 아래에서 하늘을 볼 수 있고 하나는
약간 흐리고 다른 하나는
더 푸르스름합니다.
의미론적으로 일치하고
그것이 저에게 흥미로운 점입니다.
색상이 옳다는 것 뿐만 아니라
픽셀이 어쩐지 의미
론적으로 일치하는 것 같아서
우리가 일종의 getti라고 믿게 됩니다.
이러한 모델을 훈련함으로써 우리 자신을 이해하는 데 더 가까워졌습니다. 그리고 그것이
제가
일종의 대규모 언어 모델에 대해 상당한 희망을 가지고 있는 이유이기도 합니다.
제 생각에는
큰 언어 모델이 무엇을 할 수 없는지에 대한 질문이 아니라
인간으로서 당신이 실제로 훈련 데이터를
통계적으로 보간하는 것보다 훨씬 더 많은 일을 하고 있습니까?
훨씬 더 나는
당신이
훈련 데이터의 유사한 추론을 통계적으로 수행하는 것보다 훨씬 앞서 있다는 의심을 가지고 있습니다.
인간은 자신이 얼마나 똑똑한 지에 대해 자신을 약간 과대 평가한다고 생각합니다.
여기에
대한 또 다른 논문이 있습니다. 음성을
듣는 인간 두뇌의 예측 코딩 계층 구조의 증거를 읽는 뇌 마음
그래서 다시 우리는 내가
생각하는 fmri 이미지를 다루고 있습니다. 예 또는
적어도 뇌 판독 예 fmri 이미지 그리고
이번에는 이미지를 보는 사람이 아니라
말을 듣는
동시에 같은
말을 듣고 그것을 언어 모델에 입력합니다.
그들은
인간의 두뇌가 실제로 듣기 위해 얼마나 멀리 예측해야 하는지를 봅니다.
그 음성을 이해한
다음
언어 모델과 비교하고
예측 코딩 계층이라고 부르는 것에 대한 많은 증거를 찾습니다.
여러 시간 척도에서 뇌의 서로 다른
영역은 서로
다른 종류의 프레임과
서로 다른 세분성 및
계층적으로 텍스트를 예측합니다. 즉,
먼저 일반적인 것이 무엇인지 예측한
다음 서로
다른 종류를 예측합니다. 요소
와 마지막에만 이
계층 정보에서 개별 토큰을 예측합니다.
많은 증거가
생성되고 있습니다. ed 다시 나는
이 모델들을 훈련함으로써 우리가
우리 자신을 이해하는 데 점점 더 가까워지고 있다고 생각합니다.
[음악]
외국은 이제 우리 자신을 이해하는 것이
좋습니다. 그러나 로봇은
그다지 좋지 않습니다. 알파벳 정리 해고 히트 쓰레기
분류 로봇 올바른 배선 이것은
Everyday Robots입니다. 집안일을 할 수 있는
이런 종류의 로봇을 하는 알파벳 아래 섹션입니다.
그들은 돌아다닐 수 있습니다. 그들은 카메라를 가지고 있습니다.
여기에서 볼 수 있듯이 테이블을 청소하는 등 그들이 할 수 있는 것을 가르칠 수 있습니다.
이제 이 문제는 쉬워 보이지만
현실 세계의 로봇에게는 정말 정말 정말 어렵습니다. 이 의자 중 하나가 약간 다를 수 있다는 것을 알고 있습니다.
테이블이 약간 다를 수 있습니다.
방해가 될 수 있습니다.
현실 세계의 로봇 공학은 정말
힘들고 Everyday Robots는
현재 이러한 대기업을 휩쓸고 있는 대규모 기술 해고 물결에 타격을 입었습니다.
그래서 Denise Gamboa 마케팅
및 커뮤니케이션 이사는 영원히 로봇은
Everyday Robots가 더 이상
알파벳 내에서 별도의 프로젝트가 아닐 것이라고 말합니다. 일부
기술과 팀의 일부는 Google 연구 내에서
기존 로봇 공학 노력에 통합될 것이므로
부분적으로 구조 조정의 일부이지만
로봇 공학이 상당히 어렵다는 것을 보여주는 것 같습니다.
지금 당장은 유익하지 않을 수도
있지만 미래가 무엇을 가져올지 누가 알겠습니까?
아마도 수익성이 좋지 않을 것입니다. 이것은
허깅 페이스 블로그의 기사입니다.
빠른 디퓨저이므로
Mac에서 안정적으로 확산되므로
M1 칩이 있으면 얻을 수 있습니다. M2 Chip은
App Store에서 이 앱을 다운로드하기만 하면 매우 빠르고 안정적인 확산을 얻을 수 있습니다.
매우 멋진 pyribs는
품질 다양성 최적화를 위한 라이브러리입니다. 품질
다양성은 일종의 기술입니다.
목적 함수가 있거나
단일 목적 함수가 없는 경우가 많으며 이는
종종 더 강력한 결과, 더
다양한 결과 등으로 이어집니다. d 이것은
그것을 지원하는 라이브러리입니다.
평생 학습
탐색 학습 진화 검색의 공간에 있다면
이와 같은 것을 확인해보세요.
Ron Chung은
인터넷에서 가장 충격적인 AI 웹사이트에
사람과 AI의 사진을 업로드합니다. 인터넷을 통해
그 사람의 모든 이미지 이미지를 찾을 것입니다.
이것은
Pim eyes라는 ​​웹 사이트에 관한 것입니다.
사진을 업로드하면 얼굴 인식을 사용하여
귀하의 얼굴을 검색합니다.
좋은지 나쁜지 모르겠습니다. 이것은
존재하고 액세스할 수 있습니다.
Google 이미지 검색을 바로 할 수 있다는 것을 아는 사람은
이미지 역 검색을 할 수 있습니다. 특정 사진을 찾을 수 있습니다.
Google 이미지 검색에서 사진을 분류할 수 있습니다.
Google에서 바로 인터넷에서 정확한 이름을 검색할 수 있습니다.
따옴표 만 입력하면
자신을 찾을 수 있습니다. 내가 모르는
자신의 이미지를 찾을 수 있다면 왜 그렇게 비극적입니까? 물론
꽤 소름 끼치는 것 같습니다
가능하기 때문에 가능합니다.
모든
정부가 이미 그렇게 하고 있다는 것이 꽤 확실합니다. 그러면
민간 기업이 그렇게 하는 것이 그렇게 나쁜지 스스로에게 물어볼 수 있습니다.
당신의 사진은 당신
의 사진을 지울 수 있는 어딘가에 나타납니다.
그래서 이것은 다른
pii Erasure 웹사이트와 매우 흡사합니다. 그들은
외부 웹사이트로 가서
당신의 사진을 없애기 위해 그들을 괴롭힐 것입니다.
그들은 당신의 사진을 없애기 위해
등등 나는 이 웹사이트에 대해 어떻게 생각해야 할지 잘 모르겠습니다.
나는 그것에 반대하지 않습니다.
여기에는 당신이 옵트아웃할 수 있도록 옵트아웃 요청이
있지만 나는 증거를 증명하지 않는 경향이 있습니다.
필수는 당신이 이것을
옵트아웃하고 싶다면 당신의 여권을 제출해야 한다는 것을 의미합니다
그것은 약간 그늘진 것
같습니다 그것은 당신이 어떻게 다른 방법을
할지 잘 모르겠지만 그것은 약간 그늘진
것 같습니다. 내 개인
정보 보호가 걱정됩니다. 패스를 보내야 합니다. 다른
사람들이 내 개인 정보를 침해하는 것을 허용하지 않도록 일부 회사에 포팅합니다. 약간
비린내가 있습니다. 그게 제가 말하는 전부입니다.
마지막으로 도움이 되는 선인장은
확장 가능한 멀티태스킹 다중 장면
시각적 모방 학습을 위한 프레임워크입니다. 이것은
다단계 프로세스이며 프레임워크는
모든 단계를 달성하는 데 도움이 되므로
데이터를 수집합니다. 이것은
일종의 로봇 및 로보틱스에 대한 데모입니다. 그런 다음
데이터를 보강하고 해당 데이터를 압축하고
마지막에 해당 데이터에 대해 에이전트를 교육합니다.
여기 로봇이 멋진 작업을 수행하는 비디오가 있습니다.
로봇 공학이 정말 어렵기 전에 제가 말한 것을 여러분도 알고 계실 것
같습니다. 다른 회사들이
로봇 공학 노력을 중단하지 않고 있어 매우 기쁩니다.
Google도 마찬가지지만
로봇이 여전히 스마트한 채팅보다 훨씬 멋진 것 같습니다.
알고 있는 봇 저는
정말 스마트한 채팅 봇이
단일 로봇보다 훨씬 더 많은 삶을 바꿀 수 있다는 것을 알고 있습니다.
로봇이 더 멋지다고 생각하고
그 방향으로 연구가 진행되고 있어 매우 기쁩니다.
ontrol net과 pytorch
로고를 사용하여 정말 멋진 이미지를 만들 수 있습니다.
이것들은 정말 멋지고
요즘에는
이러한 도구로 창의력을 발휘하기 위해 공기를
사용하는 것이 얼마나 쉬운지 보여줍니다.
존재하는 도구일 뿐이지만
환경이 너무 많이 바뀌므로 일주일을 기다리면
이 하나의 제어망과 같은 세 가지 새로운 주요 도구가 있습니다.
이것을 달성하기 위한 기술 예,
이것들이 멋져 보인다고 소리쳐 보세요. 우리는
다시 Brian Catanzaro와의 인터뷰로 넘어가는 시점에 있습니다.
이것은 Nvidia의 응용 딥 러닝
연구 부사장이며 그는
우리에게 조금 말할 것입니다. Nvidia가
연구에서 무엇을 하고 있는지, 미래에 대한 계획은 무엇인지,
그들의 임무는
무엇인지, GTC에서 그의 연설에서 기대할 수 있는 것은
다시 Whykilter.com GTC로 이동하여
추첨에 참여하고 멋진 상을 받을 수도 있습니다.
GPU를 사용하고
GTC에 참석해서 즐거운 시간을 보내세요. 그곳에서 뵙기를 바라며
안녕히 계십시오.
제 이름은 Brian katanzaro입니다.
라틴어 이름과 매우 흡사하게 발음되는 이탈리아 이름입니다. 그래서 Nvidia에
대해 조금 물어보고 싶습니다.
그리고 Nvidia는 특히
그래픽 카드 제조업체를 알고 있는 것처럼 항상 Nvidia를 생각하기 때문에 Nvidia를 연구합니다. Nvidia를
알고 있었기 때문에
Nvidia가 연구조차 하지 않는
이유는 무엇입니까? Nvidia에서 멋진 논문이 나왔고
첫 번째 큰 논문은
Gans를 실제로 확장하고
정말 아름다운 이미지를 만드는 것과 같았던 것을 기억합니다.
Nvidia는
카드와 비디오 및
가속 컴퓨팅 회사를 판매하는 것이 아닙니다. 즉,
사람들이 다른 방법으로는
해결할 수 없는 문제를 해결할 수 있는 기술을 구축하려고 노력하고
있으며 그렇게 하기
위해서는 칩을
포함하는 기술의 모든 부분을 최적화하기 위해
작동도 포함합니다. 여기에는
칩이 들어가는 시스템,
모든 소프트웨어,
프레임워크, 컴파일러, 라이브러리,
응용 프로그램, 알고리즘,
이러한 모든 것들이 연결되어 있어야
합니다. 가속 컴퓨팅의 이점을 얻기 위해 공동으로 최적화해야 합니다. 아시다시피
우리 사업은 단순히
칩을 판매하는 것이 아니라
사람들이 가속 컴퓨팅 없이는 할 수 없는 문제를 해결할 수 있도록 하는 것입니다.
우리는
애플리케이션을 깊이 이해해야
하고 연구를 해야 한다는 것을 의미합니다.
가속화된 컴퓨팅 비즈니스에 있어 어려운 점 중 하나는 미래의 가장 중요한 컴퓨팅 문제가 무엇이라고 생각하는지
에 매우 집중해야 한다는 것입니다.
우리가 이 기술을 만들면서
가속 컴퓨팅은
감속 컴퓨팅을 의미한다는 것을 알고 있습니다.
o
가장 중요한
연산 문제라고 생각되는 몇 가지 문제를
해결하기 위해 연산의 모든 부분에서 한계를 뛰어넘을 것입니다. 인프라의 모든 부분이 최적화될 것입니다. 우리는
기존 시스템 비가속
시스템이 이를 처리한다는 사실을 알려주는 것에 대해 걱정하지 않을 것입니다. 따라서
가속화된 컴퓨팅의 근본적인 질문은
무엇을 가속화할 것인가 입니다.
연구는 그것을 알아내는 데 도움이 됩니다.
제가 2008년에 Nvidia 연구에 합류했을 때 제가 그것에 관여할 수 있었다는 것을 아시죠?
15년 전에 저는
인공
지능을
연구하는 유일한 사람이었습니다. 그것은
인공 지능이 GPU에서 실행된다는 것을 의미합니다.
어떻게 우리가 GPU에서 AI를 가속화할 수 있는지 라이브러리를 만들 수
있고 그 프로젝트에 참여하는 것이
저에게 정말 좋은 일이라고 생각합니다. 저는 많은 재미를 보았고
분명히 Nvidia가
AI에 집중할 수 있었다고 생각합니다. 하지만
Nvidia에서 많은 일이 발생하는 것을 아시다시피
탐색으로 시작합니다.
질문으로 시작합니다.
연구로 시작하고 따라서 Nvidia 연구는
Nvidia 레이 트레이싱
인공 지능,
Gans에서 우리 작업을 가져온 생성 AI에 중요한 다양한 기술에서 중요한 역할을 했습니다. 이
모든 것은
가장 중요한
전산 작업을 한 다음
우리가 어떻게 앞으로 나아갈 수 있는지 알아내는 것은 그것이
당신의 사명 선언문이라고 말하겠습니까?
당신이 말하는 것은
프론티어를 밀어서
내일 무슨 일이 일어날지 알 수 있다는 것입니다.
때때로 우리는 연구의 사명에 대해 회사가 볼 수 있도록 회사
의 헤드라이트를 들어 올리는 것이라고 이야기합니다.
t 조금 더 먼 미래에
연구는
우리가
유망하다고 생각하지만 아직 입증되지 않은 아이디어를 배양할 장소를 제공한다고 생각합니다.
음 우리는 작업 부하의 종류를 보면 유일한 상수는 변화라는 것을 회사로서 알고 있습니다.
수년에 걸쳐 가속화되고 있습니다.
음 엄청난 변화가 있었습니다.
미래의 애플리케이션이 다르기 때문에 미래의 워크로드가 과거
의 워크로드와 같을 수 없다는 것을 알고 있습니다.
가속화된 컴퓨팅의 속도는
사람들이 새로운 문제를 해결할 수 있도록 합니다.
우리가 방금 시스템을 구축했다면 과거의 문제를 다시 읽는 것이 아닙니다.
예를 들어
우리가 resnet 50 교육에서 세계에서 가장 빠르다고 가정해 봅시다. resnet50
의 Accelerated Computing에 대한 우리의 힘 중 일부는
resnet 50이 생성 AI가 아니기 때문에 생성 AI를 놓쳤을 것입니다.
이미지를 분류하려는 차별적 문제이므로 음 우리는
알고 있습니다. 미래의 애플리케이션은
과거의 애플리케이션과 다르다는 점을 우리는 어떤 애플리케이션이 중요한지에 대한 선택이
nvidia의 미래에 매우 중요하다는 것을 알고 있습니다.
가속하지 않고 음,
연구는
Nvidia가 스스로 이러한 질문에 답하는 방법을 결정하는 방법의 일부라는 것을 알고 있습니다.
회사 전체에 믿을 수 없을 정도로 혁신적이고
멋진 기술을 구축하고
AI에 대한 깊은 이해를 가진 사람들이 있다는 것을 의미하는 유일한 방법은 아닙니다. 그리고
미래가 어디로 가는지 그것은 미래에 대해 생각하는
유일한 사람들이 되는 것이 연구의 일이 아닙니다.
회사 전체가 미래에 대해 생각하고
있지만 연구에는
사물을 배양하고 질문을 던질 수 있는 특별한 능력이 있다고 생각합니다. 님은
아직 질문을 하지 않았기 때문에 이
질문이 다소 유치해 보일 수
있지만 Jensen Huang은 Nvidia가
문제를 해결하기로 선택했다고 말했습니다. 가장 어려운 문제는
쉬운 것이 아니라 지금 당신이 말하는 것의 역할에 약간 영향을 미치는 편리한 문제가 아닙니다.
리더가 멋져 보이기 때문에 그냥 그렇게 말하는 방법이 있습니다
음 하지만 당신이 무엇을
이해합니까? 가장 어려운 문제를 해결하기 위해 진지하게
생각한다고 가정한다면 그 권리에 대해 어떻게 할 수 있습니까? 그
예를 우리에게 줄 수 있습니까? 제
생각에 이것이 매니페스트가 음 뭔가 새로운 것을 만드는 것과 관련이 있다고 생각합니다
음 Nvidia는 일반적으로 누군가는 이기고 누군가는 질 수 있는 제로섬 전투에 참여하는 것
보다 새로운 것을 구축하는 데 중점을 두고 있다고 생각합니다.
우리는 아직 아무도 신경쓰지 않는 시장에서 시작하는 것을 좋아합니다.
음에 대한 확신과 그것은 항상 어려울 것입니다.
공장에서 0억 달러의 가치가 있는 시장에 진출하려면 엄청난 확신이 필요하다는 것을 알고 있습니다. 당신은
당신의 모든 에너지와 그 시장에 대한 모든 초점을 알고 있습니다
당신은
미래에 그것이
중요할 것이라고 믿으며 일반적으로
당신이 그런 공간에서 일하고 있다면
당신이 알고 있는 모든 곳에 수많은 문제가 있다는 것을 알고 있습니다.
이미 해결되었다면
이미 그 공간에서 일하는 수많은 사람들이 있었을 것입니다.
Jensen이 우리가
어려운 문제에 집중한다고 말할 때 그의 말이 옳다고 생각합니다.
그것이 Nvidia의 우리 문화라고 생각
합니다. 우리가
그렇게 하는 이유는 우리는 그것이
가장 흥미로운 문제가 있는 곳이고
우리가 가장 큰 가치를 추가할 수 있는 곳이라고 믿습니다. 우리가
미래에 대해 이야기하고 미래 시장을 인식하고 미래를 위해
어떤 장치를 구축해야 하는지 인식하는 것을 추측할 수 있습니다.
우리에게 약간의 통찰력을 줄 수 있습니까?
회사 비밀을 공개하지 마십시오.
그러나 우리는 안정적인 보급이 이루어지고 있다는 것을 알고 있습니다.
우리는 채팅을 했습니다. GPT가 왔습니다.
미래는 더 커질 것입니다.
일종의
지루한 트랜스포머입니다. 그래서
앞으로 몇 년 동안 미래를 어디에서 볼 수 있는지 궁금합니다.
정말 흥미로운 질문입니다. 무엇
보다도 더 큰
트랜스포머는 지루하지 않습니다. 나 음
그 이유 중 하나는 트랜스포머가 2017년에 처음 나왔을 때 그들이
계속해서 점점 더 놀라운 일을 하고 있다는 것입니다.
그리고 그 유명한
타이틀에 대한 관심이 필요한 전부였습니다.
농담으로 인식되었지만
요즘에는 그렇습니다.
2018년의 Bert 모델은 그날의 놀라운 언어
모델이었지만
지난 5년 동안 Bert 모델과 채팅 GPT 모델의 차이는
대단합니다. 그리고 문제 해결
능력에 대한 음 지능의 이해
음 알다시피 음 우리가 보고 있는 큰 언어 모델에
대해 바로 지금 매우 놀라운 점은 음
그들은 실제로 한 번도 훈련받지 않은
문제를 해결할 수 있다는 것입니다.
우리는 그것을
제로 샷 추론이라고 부릅니다.
그것은
우리가 모든 종류의 새로운 장소에 적용할 수 있기
때문에 매우 가치가 있습니다.
더 큰 Transformers와 마찬가지로
Bert와 Chachi PT의 유일한 차이점은 Chachi PT가
약간 다른 훈련 목표로 훨씬 더 많은 데이터에 대해 훈련된다는 것입니다.
하지만
여전히 훨씬 더 큰 Transformer입니다
음 Chachi PT와
우리는
지금부터 5년 후에 보게 될 것입니다. 또한
엄청난 변화가 있을 것입니다.
저는 개인적으로
거대한 트랜스포머가 여전히
그 변화의 일부로 남을 것이라고 장담합니다.
유연하고 유용합니다
음 하지만 저는 흥미롭지 않다고 생각합니다 제 말은
저는 그것에 대해 완전히 흥분된다는 뜻입니다
음 그래서
이 기술의 응용 프로그램이 확산될 것이라고 생각합니다
uh i n 새로운 방법
음 분명히 많은 문제가 있습니다
um Chachi PT 우리는 Chachi PT를 좋아합니다. 너무
신나서 업계의
상상력을 사로 잡았습니다. 대중의 상상력을 사로 잡았
지만
사실적인 질문에 더 잘
대답해야한다는 것을 알고 있습니다. 더 나아질 필요가 있습니다.
현재 정보를 사용하여
아마도 웹 검색과 같은 도구를 포함하여 음
또는 문제를 해결하기 위해 코드를 작성할 수 있는 능력을 알고 있을 것입니다.
제 생각에는
어, 우리가 보게 될 것은
이러한 언어 모델의 구성입니다.
잊어버리고 시간이 다 되기 전에 문제를 해결할 수 있는 기능
GTC 세션의 미리보기를 조금 제공하시겠습니까?
GTC 저는
생성적 AI에 대해 이야기하고
그것이 어디에서 왔으며 어디로
가는지 우리가 생각하는 것에 대해 설명하고 있습니다 음
분명히 생성적 AI는 큰 순간을 보내고 있습니다
음 Mark Zuckerberg j 페이스
북이
제너레이티브 AI에 초점을 맞춘 새로운 최상위 제품 그룹을 구축한다고 발표했습니다.
마이크로소프트는 빙 및 기타 제품에
제너레이티브 AI를 통합하는 전략의 많은 부분을 선회했습니다.
업계 전반에 걸친 일반적인 AI 기술
음 그래서 문제는 이 기술이 무엇인지 어떻게 이해해야 하는지 아는 것입니다.
어떻게 구축되었는지
음 당신은 그것의 강점이 무엇인지 알고 있습니다.
현재 한계는 무엇이며 우리는
그것이 어디로 갈 것이라고 생각하고
음 무엇입니까 그것은 우리
와 기술 산업에 의미가 있습니까? 그래서
제가
여러분에 대해 이야기할 것입니다. 음 여러분은
트랜스포머가 일부가 될 것이라고 믿으며
우리와 함께
있을 것이라고 말했습니다. 점점 더
흥미로운 일들이 많이
재기되고 있는 순간에 일종의
우물을 손에 들고 종말론이라고 부를 수 있는
반면
특이점 사람들은 uh의 의는
AGI와 같은 것이
임박했다고 믿습니까, 아니면
인간 수준의 AI라고 할까요? 그러면 동일한 수준의 지능을 표시하는 기계를 어떻게 취급해야 하는지에 대한
윤리에 대한 모든 질문이 떠오르기 때문에 생각하십니까?
예를 믿는 사람들의 그룹은
가속이 너무 급격해서 그것이 의미하는 바가 무엇이든
우리가 지능을 만들게 될 것이 정말 임박했거나
그것이 정말 좋은 기계라고 말하는 방향에 더 가깝다고 말하고 싶습니다.
제 생각에는
이 기술이 특별하고
지금 우리가 보고
있는 것은 일반 지능에 가장 근접한 것입니다.
훨씬 더 제한
음 그래서 나는 동시에 가능성에 대해 매우 흥분됩니다
uh
지능은 일반적으로
복잡한 주제라고 생각합니다. 정의하기가 어렵습니다.
우리는 종종 그것을 1 차원 s로 단순화합니다.
한 사람이 다른 사람보다 더 높은 점수를 받았다는 것은
그들이 더 똑똑하다는 것을 의미
하지만 현실 세계에서는
그것이 실제로 작동하는 방식이라고 믿지 않습니다. 지능은
매우 다차원적입니다.
지구상에는 80억 명의 사람들이 있고
음, 다양한 종류의
재능이 있고 그 재능이 표현되는 방식도 다양
하고 또한 이 우주에서 우리의 가치는 어떤 것에서 최고가
되는 것에 기반하지 않는다는 것이 밝혀졌습니다.
지구상의 80억 인구에는 항상 내
삶의 모든 측면에서 나보다 나은 사람이 있지만 나는 여전히
의미와 목적을 찾을 수 있고 기여할 수 있습니다.
나는 일반적으로
음
모든 것을
1차원 규모로 압축하는 것을 좋아하지 않고
추정하기 시작합니다. 어,
우리 모두가 다른 것보다 작다면 그것이 의미하는 바가 무엇인지
생각하지 않기 때문입니다.
현실적이지 않아요 저는 그렇게 생각하지 않습니다
어 세상은 지금까지 작동해 왔습니다
음 동시에 저는
몇 가지 도전이 있을 것이라는 것을 알고 있습니다 음 어 이 기술이
제기하는 이유는
음 매번 새로운
인간의 일을 조직하는 방식은
우리 자신과 우리가 하는 일에 대해 생각하는 방식을 바꾸었습니다. 음,
그것은 파괴적이며
사람들에게 해를 끼칠 가능성이 있으므로
이 기술을 배포하는 방법에 대해 신중해야 한다고 생각합니다. 우리는
솔직히 그 주위에 안전 장치를 두려고 노력해야 합니다. 저는 개방형 AI가 상당한 책임이 있다고 생각합니다
음 그들은 채팅 GPT를 사용하기에 안전하게 만들기 위해 정말 열심히 노력했고 음
완벽하지 않다는 것을 알고 있지만 그들은
정말 잘했다고 생각합니다
기술을 더 좋게 만드는 일 우리가
할 일이 더 많다고 생각합니다. 그런 다음
이 기술을 배포하는 것이 어떤 의미가 있는지
여러분이 알고 있는지 생각해야 한다고 생각합니다. 음 어떤 종류의 작업이
할 수 있는 이러한 모델로 해결해야 하는 문제를
일부 사람들은 자신의
시간을
다른 방식으로 사용할 기회가 있다는 것을 알게 될 것입니다.
전 세계
문명에는
지적 작업을 위한 더 나은 도구가 필요합니다.
이것이 바로 생성 AI입니다.
우리가 해결해야 하는 문제를 이해하고
사람들이 작업을 보다 효율적으로 수행할 수 있도록 돕는 더 나은 도구입니다.
산업
혁명은 사람들이 일하는 방식을 변화시켰습니다.
70년 전에는 AI가 존재하지 않았다는 것을 알고 있기 때문에 할아버지는 제가 평생 AI 분야에서 일하는 것을 꿈
도 꾸지 못했을 것입니다.
그에게 어떤 의미가 있고
그것이 인간 문명의 정상적인 진보라고 생각합니다.
우리가
성숙해지면서 성장함에 따라 우리는 새로운 기회를 찾고
과거에 우리가 한 일을 알고 있습니다.
u h 과거에 머물면서 우리는
모든 사람 또는 거의
모든 사람이 농부 였고 요즘에는
농업에서 일하는 1 인당 생산성을 극적으로 높일 수 있었고
정말 좋은 일이라고 생각합니다.
우리가 다른 일을 할 수 있는 가능성을 열었습니다. 그것이
진보의 모습입니다.
인류
문명이 진보하는 유일한 방법은
스스로를 개선하고 생산성을 높이는 것입니다.
그리고 AI는 우리가
지적 작업을 보다 생산적으로 만드는 도구라고 부르는 것입니다.
그래서 음 난 도전이 있다는 데 동의하지만
우리는 사려 깊고 조심해야 하며
사람들을 돌봐야 합니다. 또한
이 기술이
우리 미래의 기초가 될 것이라고 믿습니다.
브라이언이
저에게 얘기해줘서 정말 고맙고 어, 모두를
당신의 세션에 오도록 초대합니다