В последние месяцы было много контента, связанного с ИИ, что свидетельствует о том, что искусственный интеллект революционизирует мир, каким мы его знаем. Но что именно составляет строительные блоки ИИ? В этой записи блога мы рассмотрим три жизненно важных компонента, обеспечивающих работу ИИ, включая данные, которые управляют им, вычислительную мощность, которая управляет им, и параметры. которые облегчают его изучение и адаптацию. Чтобы сделать эту концепцию еще более понятной, мы будем использовать кулинарную аналогию на протяжении всего нашего обсуждения.

Данные — основные ингредиенты

В кулинарном мире основной ингредиент блюда часто определяет его вкусовой профиль и отличительные качества. Точно так же данные служат основой для ИИ, а высококачественные и разнообразные данные необходимы для эффективного обучения моделей ИИ. Подобно тому, как включение свежих и разнообразных ингредиентов улучшает вкус блюда, использование разнообразных и точных данных приводит к превосходной производительности ИИ. Важно отметить, что не только количество, но и качество данных имеет значение для формирования возможностей ИИ.

Известные игроки отрасли, такие как Google, Microsoft, Amazon и Facebook, часто находятся в авангарде сбора и изучения обширных данных. Эти компании вложили значительные средства в создание и обучение своих моделей ИИ с использованием больших и разнообразных наборов данных, охватывающих текст, изображения, речь, данные датчиков, финансовые данные и данные о клиентах. Используя свои обширные ресурсы, эти организации совершили прорыв в таких областях, как обработка естественного языка, компьютерное зрение и распознавание речи, продемонстрировав влияние не только количества, но и качества данных на достижения ИИ.

Вычислительная мощность — устройства

Чтобы приготовить вкусную еду, вам потребуются соответствующие инструменты и оборудование, такие как плита или духовка. В сфере искусственного интеллекта вычислительная мощность воплощает в себе эти важные кухонные гаджеты. Надежное оборудование, такое как GPU и TPU, упрощает сложные вычисления, необходимые для обучения моделей ИИ. Подобно тому, как шеф-повар использует высокопроизводительную плиту для равномерного и быстрого приготовления пищи, разработчики ИИ полагаются на огромные возможности обработки для эффективного и действенного обучения моделей. Путь ИИ был отмечен его усилиями по просеиванию данных в течение длительных периодов времени, и его история во многом переплетается с ростом вычислительной мощности. Благодаря закону Мура компьютеры и обработка данных становятся все более доступными, что способствует развитию технологий искусственного интеллекта.

Спрос на мощное оборудование для облегчения обработки ИИ привел к появлению в этой области крупных игроков отрасли. Гиганты аппаратных технологий, такие как NVIDIA, Intel, AMD и Google, вложили значительные средства в разработку оборудования, специально предназначенного для обработки ИИ. Например, графические процессоры NVIDIA стали основным процессором для приложений глубокого обучения. Tensor Processing Units (TPU) Google предлагают высокоскоростные вычисления AI, что делает их идеальными для таких приложений, как распознавание изображений и голоса. Точно так же Intel и AMD разработали специализированное оборудование для удовлетворения растущих потребностей в обработке ИИ.

Параметры модели — приправа

Параметры модели ИИ можно сравнить с приправой в блюде. Правильный баланс приправ позволяет добиться наилучшего вкуса, в то время как слишком много или слишком мало приправ могут привести к тому, что блюдо будет либо подавляющим, либо пресным. Точно так же выбор правильного размера параметров в моделях ИИ гарантирует, что они смогут изучать сложные закономерности и взаимосвязи в данных, что приводит к более точным и детальным прогнозам.

В дополнение к размеру параметров конфигурация или архитектура моделей ИИ не менее важны, чем методы приготовления, используемые при создании блюда. Различные методы, такие как приготовление на гриле, приготовление на пару или обжаривание, могут значительно повлиять на окончательный вкус и текстуру блюда. Точно так же различные архитектуры моделей, такие как сверточные нейронные сети (CNN) для распознавания изображений, преобразователи для обработки естественного языка или генеративно-состязательные сети для генеративного моделирования, обслуживают определенные задачи и повышают общую производительность модели.

Отраслевые примеры включают Inception от Google (GoogLeNet) для классификации изображений, GPT-4 от OpenAI для расширенного понимания естественного языка и применение Stable Diffusion в генеративных моделях. Сочетая идеальный размер параметров с наиболее подходящей архитектурой модели, разработчики ИИ могут создавать модели, которые дают исключительные результаты, аналогично тому, как идеальное сочетание приправ и методов приготовления приводит к восхитительному кулинарному шедевру.

Гипотеза масштабирования: идеальный рецепт

Гипотеза масштабирования утверждает, что увеличение размера модели (параметров), объема данных и вычислительной мощности приводит к постоянному улучшению производительности ИИ. Подобно приготовлению вкусного блюда путем гармоничного смешивания правильных ингредиентов, синергия между этими тремя элементами дает мощную модель ИИ, которая превосходит более мелкие и менее способные модели.

Гипотеза масштабирования ИИ имеет важные последствия для будущей траектории развития ИИ, поскольку подразумевает, что текущие инвестиции в более крупные наборы данных, модели и вычислительную инфраструктуру, вероятно, будут способствовать еще более значительным прорывам в возможностях ИИ. Тем не менее эта гипотеза также вызывает обеспокоенность по поводу воздействия на окружающую среду обучения экстенсивных моделей и консолидации власти и ресурсов среди нескольких избранных технологических корпораций, обладающих средствами для инвестирования в эти технологии.

Несколько известных работ, в которых обсуждается гипотеза масштабирования, включают:

  1. «Языковые модели — это малоэффективные ученики» OpenAI (2020)
  2. «Законы масштабирования для моделей нейронного языка» Х. Каплана и др. (2020)
  3. «Законы масштабирования для авторегрессионного генеративного моделирования» Т. Шаула и др. (2020)

Отказ от ответственности: все изображения, представленные в этой статье, были созданы с помощью Midjourney, передовой платформы синтеза изображений, которая создает визуальные эффекты из описаний на естественном языке. Мы признаем и ценим новаторские возможности, предоставленные Midjourney и всеми другими вкладами в улучшение визуальной привлекательности этой статьи.