인텔 랩의 새로운 로이히 2 연구용 칩은 이전 제품보다 최대 10배 성능이 뛰어나며, 오픈 소스 커뮤니티 중심의 뉴로모픽 컴퓨팅 프레임워크와 함께 제공됩니다. 최근 AI의 획기적인 발전으로 모든 규모와 폼팩터의 컴퓨팅 장치에서 인텔리전스에 대한 욕구가 커지고 있습니다. 이 새로운 인텔리전스는 데이터 센터의 추천 시스템, 자동화된 콜센터, 게임 시스템부터 자율 주행 차량과 로봇, 개인 컴퓨팅 디바이스와의 보다 직관적이고 예측 가능한 인터페이스, 긴급 상황에 즉시 대응하는 스마트 시티 및 도로 인프라에 이르기까지 다양합니다. 한편, 오늘날의 AI 기술이 성숙해짐에 따라 그 한계에 대한 명확한 시각이 생겨나고 있습니다. 심층 신경망(DNN)은 대규모 문제를 해결하기 위해 거의 무한대에 가까운 확장 능력을 보여..

ChatGPT 제로샷 텍스트 주석 성능, MTurk와 훈련된 어노테이터와 비교. ChatGPT의 정확도는 5개 작업 중 4개 작업에서 MTurk보다 뛰어납니다. ChatGPT의 인터코더 합의도는 모든 작업에서 MTurk와 훈련된 주석자 모두보다 우수합니다. 정확도는 훈련된 어노테이터와의 일치도를 의미합니다. 많은 NLP 애플리케이션은 다양한 작업을 위해 수동 데이터 주석을 필요로 합니다. 특히 분류기를 훈련하거나 비지도 모델의 성능을 평가하기 위해 수동 데이터 주석을 필요로 합니다. 복잡성의 규모와 정도에 따라 다음과 같은 방법으로 작업을 수행할 수 있습니다. MTurk와 같은 플랫폼의 크라우드 워커와 다음과 같은 숙련된 어노테이터가 수행할 수 있습니다. 연구 조교. 2,382개의 트윗 샘플을 사용해 C..

다양한 영역과 방식으로 복잡한 AI 작업을 해결하는 것은 인공 지능(AGI)을 향한 핵심 단계입니다. 다양한 도메인과 양식에 사용할 수 있는 풍부한 AI 모델이 있지만, 복잡한 AI 작업을 처리할 수는 없습니다. 대규모 언어 모델(LLM)이 언어 이해, 생성, 상호 작용 및 추론에서 탁월한 능력을 보여 왔다는 점을 고려할 때, 우리는 LLM이 복잡한 AI 작업을 해결하기 위해 기존 AI 모델을 관리하는 컨트롤러 역할을 할 수 있으며, 언어는 이를 지원하는 일반적인 인터페이스가 될 수 있다고 주장합니다. 이러한 철학을 바탕으로 저희는 LLM(예: ChatGPT)을 활용하여 머신러닝 커뮤니티의 다양한 AI 모델(예: 허깅페이스)을 연결하여 AI 과제를 해결하는 시스템인 HuggingGPT를 소개합니다. 구체..

5가지 생산성 향상 전략 모든 것을 알고자 하는 노력은 그만두세요. 다른 사람의 생각에 대해 걱정하지 마세요. 무엇이 되고 싶은지 생각하지 말고 무엇을 하고 싶은지 생각하세요. 유머 감각을 갖고 솔직하게 이야기하세요. 자신이 아는 것을 다른 사람에게 가르치세요. FIVE Productivity FEYNMAN- strategies Stop trying to know-it-all. Don't worry about what others are thinking. Don't think about what you want to be, but what you want to do. Have a sense of humor and talk honestly. Teach others what you know.

GPT-3 파라미터 개수가 175B (천칠백오십억) 이라고 알려져 있습니다. 그러나 최근 공개된 GPT-4 파라미터 개수는 공식적으로 공개되지 않았습니다. 그럼에도, 1T (백조개) 라는 루머가 돌았습니다. GPT를 만든 오픈 API 샘 알트먼도 이 개수가 어디서 유래한 것인지 궁금했는데요. 뜻 밖에도, 렉스 프리드먼과의 인터뷰에서 밝혀졌습니다. 루머의 진원지는 렉스 프리드먼이었습니다.

LLM은 프롬프트를 어떻게 주는가에 따라 답이 달라진다. 그래서, 일반적으로 프롬프트를 상세하고 친절하게 주는 것이 원하는 결과를 생성하는데 좋다. 그러나 생성한 결과를 스스로 평가해보라고 하는 것만으로도 보다 좋은 결과를 만들어 내는 현상을 발견했다. 다만, GPT-4에서는 동작하지만, GPT-3.5 또는 Claude에서는 발현되지 않았다. GPT-3.5, GPT-4 및 Claude에게 다음과 같은 프롬프트를 제공했습니다: 예) Me: 운율이 맞지 않는 시를 쓸 수 있나요? 과제에 대해 신중하게 생각하세요. Me: 시가 과제를 충족했나요? 이 시는 지시된 과제를 위반하여 분명히 운율이 맞지 않습니다. 이제 GPT-4에게 과제를 충족했는지 물어보면 사과하고 운율이 맞지 않는 더 나은 시를 생성합니다! 여..