Отсутствие графических процессоров замедляет OpenAI, юрист ссылается на фальшивые дела, придуманные ChatGPT, и многое другое
Вот ваши еженедельные статьи, руководства и новости об НЛП и ИИ, выбранные для вас NLPlanet!
😎 Новости из Интернета
- Планы OpenAI согласно Сэму Альтману. OpenAI планирует уделить первоочередное внимание созданию более дешевого и быстрого GPT-4, расширению контекстных окон и выпуску мультимодальности в 2024 году. Однако в настоящее время они ограничены нехваткой графических процессоров и не смогут в ближайшем будущем увеличить модели в миллионы раз. API тонкой настройки будет расширен до последних моделей.
- JPMorgan обучил ИИ интерпретировать намерения Федеральной резервной системы. JPMorgan Chase использовал модель на основе ChatGPT для точного прогнозирования заявлений финансового регулятора США об изменении процентных ставок. Большие языковые модели могут предлагать точные прогнозы, что приводит к большой прибыли для инвесторов, корректирующих свои стратегии.
- Демонстрация Nvidia о разговоре с игровыми персонажами ИИ. Nvidia демонстрирует мощную демонстрацию диалогового ИИ для игровых персонажей на базе ИИ, которая повышает реализм и вовлекает игроков, предоставляя разработчикам игр инструмент для улучшения повествования в своих играх и общего вовлечения.
- Адвокат цитирует фальшивые дела, придуманные ChatGPT, судья не удивлен. Юрист сослался на поддельные дела, созданные ChatGPT, в своих юридических документах, подчеркнув важность проверки достоверности и легитимности контента, созданного ИИ. Хотя технология генеративного искусственного интеллекта, такая как ChatGPT, может принести пользу юридической индустрии, она не идеальна и может вызвать этические и юридические проблемы, если ее не тщательно изучить.
- Почему Nvidia вдруг стала одной из самых дорогих компаний в мире. Графические процессоры NVIDIA стали важнейшим компонентом в разработке ИИ, в результате чего их стоимость достигла 939,3 миллиарда долларов; для приложений ИИ, требующих огромных объемов данных, компании покупают тысячи дорогих чипов NVIDIA. Прогнозируется, что доминирование NVIDIA в отрасли сохранится, поскольку стартапы конкурируют с крупными технологиями за доступ к ее дорогостоящим графическим процессорам.
📚 Путеводители из Интернета
- Улучшение математического мышления с помощью наблюдения за процессом. Исследователи обнаружили, что использование наблюдения за процессами может значительно улучшить навыки решения математических задач в моделях ИИ. Вознаграждая каждый правильный шаг рассуждений, модель достигла нового уровня техники, превзойдя наблюдение за результатами с точки зрения производительности и соответствия человеческому мышлению.
- Баркур: Сравнительный анализ ловкости на уровне животных с помощью четвероногих роботов. Google создал Barkour, тест на ловкость четвероногих, вдохновленный соревнованиями по аджилити с собаками, который оценивает производительность роботов по сравнению с животными. Эталонный тест поощряет использование эффективных, управляемых и универсальных контроллеров движения для четвероногих роботов и использует новую политику, обученную с помощью структуры ученик-учитель, чтобы обеспечить большую надежность, универсальность и динамизм.
- Сочетание преобразования текста в SQL с семантическим поиском для расширенной генерации поиска. SQLAutoVectorQueryEngine от LlamaIndex — это мощный инструмент, который может запрашивать как структурированные, так и неструктурированные данные, сочетая выразительность SQL с семантическим поиском по векторной базе данных, предоставляя комплексное решение для специалистов по искусственному интеллекту.
🔬 Интересные статьи и репозитории
- Нейраланджело. Neuralangelo — это эффективная и гибкая платформа для высококачественной реконструкции 3D-поверхностей на основе видеозаписей RGB. Его методы оптимизации позволяют пользователям создавать фотореалистичные 3D-модели как объектно-ориентированных, так и крупномасштабных сцен реального мира с высокой детализацией 3D-геометрии.
- lyuchenyang/Macaw-LLM: Macaw-LLM: мультимодальное языковое моделирование с интеграцией изображений, видео, аудио и текста. Macaw-LLM — это мультимодальная среда языкового моделирования, которая объединяет изображения, видео, аудио и текст путем выравнивания мультимодальных данных, кодирования с помощью CLIP и Whisper и передачи результатов в LLaMA для эффективного обучения. Он поддерживает несколько языков и расширяется за счет добавления дополнительных моделей.
- Управляемое преобразование текста в изображение с помощью GPT-4. Control-GPT — это модель искусственного интеллекта, которая улучшает преобразование текста в изображение за счет использования больших языковых моделей для создания набросков кода TikZ. Эти эскизы служат эталоном для моделей диффузии, улучшая пространственное мышление и улучшая управляемость при создании изображений. Control-GPT устанавливает новый стандарт пространственного расположения и позиционирования объектов и удваивает точность предыдущих моделей, позволяя пользователям контролировать положение и размеры объектов.
- Открытый встроенный агент с большими языковыми моделями. Voyager — это новый воплощенный агент обучения на протяжении всей жизни, который исследует и покоряет Minecraft без вмешательства человека. Он имеет автоматический учебный план, библиотеку навыков и использует код в качестве пространства для более сложных композиционных действий. Его итеративный механизм подсказок учится на ошибках и прогрессирует.
- Взгляд аспиранта на исследования в области НЛП. В новом документе освещаются неиспользованные области исследований НЛП помимо LLM и дается краткое описание 14 областей исследований, богатых исследованиями. Этот документ служит ценным руководством для выявления интересных областей для изучения в области НЛП для аспирантов и исследователей.
Спасибо за чтение! Если вы хотите узнать больше о НЛП, не забудьте подписаться на NLPlanet. Вы можете найти нас в LinkedIn, Twitter, Medium и на нашем Discord сервере!
