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的革命Schroders發(fā)不僅僅是一個(gè)抽象的想法而是具有實(shí)用性,用戶(hù)也逐步形成用戶(hù)習(xí)慣。促使人工智,包括計(jì)算層、基礎(chǔ)模型層、基礎(chǔ)設(shè)施層和人工智能(AI)本質(zhì)上是指使計(jì)算機(jī)能夠完成通常需要人工智能的任務(wù)的任何技術(shù)。蘭圖靈為機(jī)器智能引入了圖靈測(cè)試。像許多概念技術(shù)一樣,它的進(jìn)步在過(guò)去幾年里時(shí)起時(shí)落。這段旅程的特點(diǎn)是時(shí)而興奮,時(shí)而幻滅。”我們?cè)谌粘I钪幸呀?jīng)遇到了很多人工智能,通常是在不知情的情況下。它們包括智能手機(jī)上的語(yǔ)音或圖像識(shí)別,或者Netflix向你推薦的電視節(jié)目。但生成式人工智能 generativeAI去年年底推出的ChatGPT,激發(fā)了人們的想象力。生成式人工智能與近年來(lái)其他被炒作的技術(shù)(如加密貨幣或元宇宙)的真正區(qū)別在于其有形、實(shí)用的本質(zhì)。它不僅僅是一個(gè)抽象的想法。生成式人工智能已經(jīng)進(jìn)入了日常ChatGPT快達(dá)到1億用戶(hù)的平臺(tái),目前約為1.7億。這一里程碑的實(shí)現(xiàn)速度表明,圍繞使用基于文本的生成式人工智能,社會(huì)習(xí)慣正在形新的架構(gòu):人工智能有許多不同的架構(gòu)方法,但2017年谷歌推出了一種基于transformers的新架構(gòu)。這種架構(gòu)是我們今天看到的大語(yǔ)言模型的一個(gè)重要組成部分。因?yàn)樗馕吨P涂梢詫⒄麄€(gè)問(wèn)題(而不是孤立的單詞或短語(yǔ))置于上下文中,并且進(jìn)行訓(xùn)練。增強(qiáng)的計(jì)算能力:半導(dǎo)體變得更小、更強(qiáng)大,這意味著任務(wù)可以更快、更高效地完成。除此之外,云計(jì)算已經(jīng)快速發(fā)展,這使公司能夠?qū)⑵銲T基礎(chǔ)設(shè)施外包給第三方。如果沒(méi)有這一點(diǎn),世界各地的公司將不得不投資于昂貴的人工智能相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施,這可能數(shù)據(jù):作為大型語(yǔ)言模型的關(guān)鍵部分,數(shù)據(jù)的可用性和可用性的提高是另一個(gè)原因。成大量數(shù)據(jù),云計(jì)算等進(jìn)步意味著數(shù)據(jù)更容易訪問(wèn)和存儲(chǔ)。人工智能的邊緣計(jì)算:最后,現(xiàn)在也有在邊緣計(jì)算部署人工智能的技術(shù)。這意味著人工智能計(jì)算是在創(chuàng)建數(shù)據(jù)的設(shè)備上進(jìn)行的,而不是在遙遠(yuǎn)的數(shù)據(jù)中心。這對(duì)于自動(dòng)駕式人工智能領(lǐng)域?我們需要了解‘技術(shù)堆棧’,即構(gòu)建生成式人工智能應(yīng)用程序所需的一組技術(shù)。堆棧計(jì)算層是堆棧的基礎(chǔ)。生成式人工智能系統(tǒng)需要大量的計(jì)算能力和存儲(chǔ)能力來(lái)訓(xùn)練和運(yùn)行模型。硬件(半導(dǎo)體芯片)提供計(jì)算能力,AWS、微軟Azure或谷歌云等云平臺(tái)接下來(lái)是基礎(chǔ)模型(Foundationmodel)層。基礎(chǔ)模型是具有廣泛功能的系統(tǒng),然后可以適應(yīng)一系列不同的、更具體的目的。可以說(shuō),這是生成式人工智能堆棧中最重要的一層。這些基礎(chǔ)模型是使用復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建的大型統(tǒng)計(jì)模型,這些算法從訓(xùn)練的大量數(shù)據(jù)中產(chǎn)生類(lèi)似人類(lèi)的反應(yīng)。基礎(chǔ)模型分為封閉源代碼模型和開(kāi)放源代它的公司才能修改它;而開(kāi)放源代碼意基礎(chǔ)設(shè)施層,包括不使用專(zhuān)有基礎(chǔ)模型的應(yīng)用程序的工具服務(wù)/基礎(chǔ)設(shè)施公司。此類(lèi)app需要基礎(chǔ)設(shè)施公司幫助他們充分利用基礎(chǔ)設(shè)施層面的可用技術(shù)。具有專(zhuān)有模型的應(yīng)用程序(如ChatGPT)不需要在基礎(chǔ)設(shè)施或基礎(chǔ)模型層依賴(lài)第三方。最后,棧的頂部是應(yīng)用層,這是用戶(hù)與底層人工智能技術(shù)交互的軟件。這可以包括OpenAI的ChatGPT產(chǎn)品,也可以包括內(nèi)部構(gòu)建的解決方案,如公司的內(nèi)部人工智能樣的公司會(huì)從生成式人工智能中獲得最多收益?也就是說(shuō),當(dāng)今基于英偉達(dá)技術(shù)設(shè)計(jì)的尖端技術(shù)是否會(huì)隨著時(shí)間的推移而商品化,這目前,計(jì)算層的公司由于其現(xiàn)有的主導(dǎo)地位,看起來(lái)像是贏家。隨著生成式人工智能用例的增長(zhǎng),對(duì)芯片的需求也將增長(zhǎng),NVIDIA是在GPU(圖形處理單元)方面占據(jù)公司可能會(huì)保留其優(yōu)勢(shì),因?yàn)樗鼈兘陙?lái)在基礎(chǔ)設(shè)施和建立客戶(hù)關(guān)系方面進(jìn)行了大量由互聯(lián)網(wǎng)推動(dòng)的,之所以能夠蓬勃發(fā)展,是因?yàn)樗峁┝艘环N比傳統(tǒng)付費(fèi)電視更優(yōu)越奮的新技術(shù)似乎將提供新的做事方式,但這些業(yè)務(wù)的出現(xiàn)可能還為時(shí)過(guò)早。這正是我找的。從科技行業(yè)本身來(lái)看,一種可能性是,數(shù)據(jù)豐富的公司,例如那些擁有大量專(zhuān)有用戶(hù)生成內(nèi)容的公司,可能僅僅因?yàn)閾碛羞@些數(shù)據(jù)在訓(xùn)練人工智能模型方面的價(jià)值,就會(huì)從風(fēng)險(xiǎn)投
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