于是，郑纬民院士团队在国产E级（1E=1024P,1P=1024T,1T=1024G）高性能计算机上训练了一个170万亿参数的超大规模预训练模型，模型参数接近于人脑中的突触数量（人脑大约1000万亿个），比GPT3大一千倍。这就是去年清华和阿里达摩院等联合发布的“八卦炉”。这个模型破解了“高效数据存储”“软硬件适配”“数据精度选...
Meta每年在"Metaverse"上烧掉160亿美元，Google每年在各种项目上浪费100亿美元，Amazon在Alexa上损失超过500亿美元，加密货币在毫无价值的事物上浪费了1000亿美元以上。这些公司和整个社会可以并且将会在创建可以训练单个巨大模型的超级计算机上花费超过一千亿美元。然后，这些巨大的模型可以以多种方式成为产品。这项工作将在...
基本上,以上三种能力都来自于大规模预训练: 在有3000亿单词的语料上预训练拥有1750亿参数的模型( 训练语料的60%来自于2016 - 2019 的C4 + 22%来自于WebText2 + 16%来自于Books + 3%来自于Wikipedia)。 其中语言生成的能力来自于语言建模的训练目标(language modeling)。 世界知识来自3000亿单词的训练语料库(不...
高盛研究发现，目前欧美约有三分之二的工作岗位都在某种程度上受到AI自动化趋势的影响，而多达四分之一的当前岗位有可能最终被完全取代。该研究计算出美国63%的工作暴露在“AI影响范围”中，其中7%的工作有一半以上的流程可以由AI自动化完成，这使他们很容易马上被人工智能取代。在欧洲，情况也差不多。据21财经，作...
根据艾瑞咨询 2020 年发布的《 现代网络诈骗分析报告 》，早在 3 年前，全国黑产从业者就已经超过了 40 万人，“ 年黑产值 ” 在 1000 亿元以上。而这些产值的来源，很多是各个平台在引流时所发放的红包和优惠券，这些黑产从业者抢占了真实用户的优惠资格，不仅没有给企业带来引流效果，还给企业造成了巨额损失。
step 1000: train loss 0.6809, val loss 7.0533 iter 1000: loss 0.6475, time 1433.12ms, mfu 0.07% 运行时间持续20分钟,每一轮大概需要花费1000ms,训练损失精度0.6475,验证损失精度7.0533,顺便说一下这两者是什么: train loss是训练集上的损失,衡量模型的拟合能力; ...
就连LeCun忍不住发推炫一番：LIMA：LLaMa-65B+1000监督样本=GPT-4/Bard级别的性能。正如标题所称，LIMA是「Less is More for Alignment」，暗示着一个强大的预训练AI模型，通过几个样本就足以实现高质量的结果。而LIMA仅在1000个精心挑选的样本上微调LLaMa-65B，而且无需RLHF，就实现了与GPT-4和Bard相媲美的...
全球开源AI生态平台「FlowGPT」由00后华人创立,完成1000万美元Pre-A轮融资。该平台自2022年底创始以来,已吸引超400万月活用户,位居全球AI提示词社区前列。FlowGPT由在加州伯克利大学就读的学生党嘉成(Jay)和前亚马逊工程经理王利凡(Lifan)共同创立。2023年5月,FlowGPT获得DCM Ventures种子轮投资,后于近期由Goodwater ...
市场消息：OpenAI年收入超过16亿美元，估值可能达到至少1000亿美元 据报道，OpenAI年收入超过16亿美元，正在进行新一轮融资谈判，其估值可能达到至少1000亿美元。如果可以达到这一估值，OpenAI将成为仅次于马斯克的SpaceX的第二大最有价值的美国初创公司。OpenAI已经与总部位于阿布扎比的专注于人工智能的公司G42进行了洽谈，...
的通知，提到加快建设中部算力高地，支持算力应用，建立以“算力券”为核心的算力平台运营结算分担机制，每年发放总规模不超过5000万元的“算力券”，支持企业、科研机构、高校等使用国家超算郑州中心、算力规模100P FLOPS（每秒浮点运算次数）以上的人工智能计算中心、1000个标准机架以上的数据中心算力资源，按照算力资源...