AI狂飙70年背后状况大揭秘！4张图揭露算法进化之谜

至少费，并各自与财力雄厚的生物技术竞争对手（微软、Google）建起了合作关系的关系。

自1950年以来，常用特训AI管理系统的计存生产商量多年来在增高；到2010年，激增率也增高了

花销的激增

AI管理系统的工作原理是，紧密结合特训图表中的变生产商量彼此之间的的关系静态。

无论是词根‘home’与词根‘run’相邻的意味著性，还是基因核苷酸与蛋白质翻转彼此之间的来展开，即蛋白质以其三维型态取得功能的过程。

一般来说，图表愈多AI管理系统就有愈多反馈来建起图表中的变生产商量彼此之间正确的的关系静态，从而大大提高效能。

例如，一个被包括更为多注释的口语静态将仅有更为多以‘run’跟从‘home’单单现的句子比如说。因为在叙述棒球对抗赛或重申成功的句子中的，这种词尾更为为常见。

关于Perceptron Mark I的许多现代研究者论文特指单单，它仅有适用了六个图表点展开特训。

相比之下，由Meta在2023年发表的大口语静态LLaMA，则适用了平均10亿个图表点展开特训——比Perceptron Mark I增高了有约1.6亿倍。

其中的，这些图表包括，67%的Common Crawl图表，4.5%的GitHub，以及4.5%的词条。

在只不过的70年中的，常用特训AI静态的花销急剧增高

特训图表大小是特指常用特训AI静态的花销，问到可供人静态研习的比如说至少。

每个领域都有一个特定的图表点可用单元，例如常用特训感官静态的图表、常用口语静态的词根，和常用游戏静态的时间步长。这显然管理系统情况下在同一领域内展开比较。

插值的持续工业发展

插值是度生产商量要指派的操控核苷酸的规则或特D，它决定了AI管理系统如何正确地能用算力来利用计算机个数的图表彼此之间的的关系。

除了适用更为多的算力在更为多图表上特训AI以外，研究者其他部门还在找到在找到如何用更为极少的资源给予更为多的效益。

Epoch的研究者断定，‘每九个月末，更为好的插值的引入，大概让计至少额度翻番。’

特训静态的帕累托分界，以实现知名静态随时间推移的效能

而插值持续工业发展也就是显然，静态可以凭借着更为极少的计至少和图表，超越好不尽相同的效能水平。

示意图是在六个完全相同月份中的，在图表比对的测试中的超越好80.9%的精准所须要的计存生产商量和图表点至少。

对于在1万亿个图表点上特训的静态，2021年特训的静态所须要的计存生产商量比2012年特训的静态极少~16，500倍。

在图表比对的测试中的，超越好80.9%正确率所须要的计存生产商量和花销

调查涉及的是ImageNet基准的测试上的ResNeXt-101计至少机感官管理系统，计至少以FLOP为该单位，图表以特训集中的的图表存生产商量来衡生产商量。

AI的下一个阶段

根据Sevilla的得出结论，研究者其他部门常用特训管理系统的计存生产商量很意味著在一段时间内此后以在此之前的加平均速度激增，跨国企业在特训AI管理系统上节省的资金也亦会增高，而随着计至少效益的持续上升，效能也亦会大大提高。

直到个下一场，此后增高计存生产商量情况下略有大大提高效能为止。在此之后，计存生产商量将此后增高，但平均速度亦会放缓。而这完全是因为英特尔Corporation导致计至少效益上升。

在此之前，AI管理系统（如 LLaMA）所适用的图表来自网络。在常规，能可用AI管理系统多极少花销，主要取决于有多极少算力。

而在在特训AI管理系统所须要的花销的破坏性激增，仍然有约了网络上上新注释图表的生产商平均速度。

因此，Epoch得出结论，研究者其他部门将在2026年用尽高质生产商量的口语图表。

不过，开发计划AI管理系统的人对这个解决办法只不过不太担忧。

在3月末份举办Lunar Society的第四台上新闻节目时，OpenAI的首席生物化学家Ilya Sutskever问到：‘我们的图表状况还不俗。还有很多能用的图表。’

在7月末份举办Hard Fork第四台上新闻节目时，Dario Amodei估计值：‘在图表极低的状况下，这种扩充意味著有10%的几率亦会受到影响。’

Sevilla也看来，图表的极低并不亦会阻止AI的促使工业发展，例如找适用低质生产商量口语图表的工具。因为与计至少完全相同，图表极低过去并没有已是AI工业发展的瓶颈。

他下半年，在创上新层面，研究者其他部门将很意味著亦会断定很多直观的工具来妥善解决这个解决办法。

到在此之前，插值的多至少小型化，都由此而来如何更为高效地能用算力这一尽可能。Epoch断定，只不过有约四分之三的插值持续工业发展，都是被用来弥补计至少的极低。

未来，随着图表已是AI特训工业发展的瓶颈，意味著亦会有更为多的插值小型化，被用来弥补图表上的极低。

综合以上三个层面，包括Sevilla在内的专家们下半年，AI成效将在未来几年内此后以无与伦比的平均速度展开。

计存生产商量将此后增高，因为Corporation完成更为多资金，底层技术也更为更为加廉宜。

网络上剩余感兴趣的图表将被常用特训AI静态，研究者其他部门将此后找特训和调试AI管理系统的更为高效工具，从而更为好地能用算力和图表。

而AI在这些十年的工业发展21世纪，也将此后延续徒劳。

当然，这种21世纪也让很多AI专家极度关切。

在国民议亦会委员亦会美国联邦上，Anthropic CEO Amodei提单单，如果AI再此后持续工业发展徒劳，两到三年内，普通人都可以给予即使是专家也难以给予的生物自然科学了。

这意味著致使的协调人、核技术、化学、分子生物学等领域致使的严重破坏和成瘾，谁都难以想象。

本文笔记：Aeneas、好困，缺极少：上新智元，原文末尾：《AI紧随70年暗藏情况大鲜为人知！4张图认识到插值趋同之谜》

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