周鸿祎认为，人工智能的发展经历了三个阶段，第一个是“人工智障”阶段，虽然能做一些技术上的，比如人脸识别、文字OCR识别等单一任务，但并不能理解人类在说什么；第二个阶段是通用人工智能，比如之前推出的ChatGPT，不仅能顺利和人类对话，还能通过图灵实验；第三个阶段就是超级人工智能，也就是OpenAI此次推出GPT-4。
第一阶段是 Pre-Training阶段，通过预训练的语言模型（Pretrained Language Model），从大 规模的文本中提取训练数据，并通过深度神经网络进行处理和学习，进而根据上下 文预测生成下一个单词或者短语，从而生成流畅的语言文本；第二阶段是Fine-tuning 阶段，将已经完成预训练的GPT模型应用到特定任务上，并通过少量的有标...
其中训练GPT-3.5 175B SFT模型仅需要算力资源4.9 petaflops/s-days,训练GPT-3.5175B PPO-ptx模型需要60 petaflops/s-days,而预训练GPT-3却需要3640 petaflops/s-days的算力资源,是175B PPO-ptx的60.7倍。极少量的高质量标注数据却显著提升了GPT-3.5的应答能力。这就好比好的教材胜过大量普通书籍。GPT-4的多模态...
第一，具有很强的大历史视野。这本书对AI发展史的分期，摆脱了技术细节，而是以生成式人工智能作为分水岭，认为我们刚刚进入AI2.0时代，一个刚刚开始的历史新阶段。同时，作者从技术革命导致的世界大分流与大收敛的视角来分析人工智能革命的时代意义。第二，用宏观经济的框架来定义“智算经济”。这本书的副标题是...
百度试题 题目人工智能的4 要素:() A.数据B.算法C.模型D.算力E.场景相关知识点: 试题来源: 解析 A,B,D,E 反馈 收藏
业内人士指出，中美是全球人工智能发展的“领头羊”，展现出了不同的发展趋势和战略重点。美国在高端芯片制造、基础研究和技术创新上优势明显；而中国拥有庞大的互联网用户基数，提供了丰富的场景等方面数据资源，这对于训练大模型来说是重要优势。“大模型的竞赛可以分为几个阶段，第一个阶段是‘卷指标’，在参数和...
随着科学技术飞跃发展,人类社会已进入信息时代的智能化阶段。智能化阶段以“智慧”为动力,最重要的生产力就是“算力”,标志性的基础设施则是“算力基础设施”,即算力网。过去几十年,人类构建的通信网和互联网解决了数据和信息上网的问题。现在要建设的算力网,是与信息网平行的另一个网络,其目的是让用户能够随时随地...
我觉得这一点是可以做的，但也需要我们图和产品的能力，更重要的是在预训练过程中将向量、逻辑符号和图的逻辑推理能力融合在一起。这一点需要不断的工程实践，才知道如何融合。这个问题扔到业界随便问一个人，研究过这个的都会觉得有结合的点在，但结合的点在哪需要大家一起来试。36氪：现在大家都还在探索的阶段...
◆2025年,对AI来说至关重要;人工智能究竟将如何发展?哪些领域会诞生新的消费场景?我们又可以如何拥抱变化? ◆AI让生活和工作“轻量化”,为产业升级加速,但在现阶段,任何AI做出的决策都不能替代人类本身的决策 ◆在AI的应用侧而言,我国与其他国家仍存差距,...
赵明老师从当前人工智能的研究课题切入,以人工智能的发展历程为线索,追溯到“人工智能之父” 艾伦·图灵,并深入讲述了人工智能所经历的春夏秋冬以及如何一步步走进寻常百姓家。他指出,人工智能之所以能够得到迅速发展,是得益于人工智能四驾马车(数据、算法、...