Вкратце А Google Сообщается, что инженер уволился после того, как предупредил генерального директора Сундара Пичаи, что компания ошиблась, обучив своего поискового чат-бота с искусственным интеллектом Bard на тексте, сгенерированном ChatGPT OpenAI.
Пользователи сети разместили фрагменты своих разговоров с ChatGPT на веб-сайте ShareGPT. OpenAI запрещает людям использовать его результаты для обучения собственных моделей.
Инженер по искусственному интеллекту Джейкоб Девлин выразил обеспокоенность тем, что Google будет нарушать условия обслуживания OpenAI, собирая данные с веб-сайта для обучения своего собственного чат-бота Bard, Информация сообщалось на прошлой неделе. Девлин считал, что такая практика была не только неправильной, но и заставляла Барда вести себя слишком похоже на ChatGPT. Сообщается, что после того, как он обострил опасения Пичаи, он ушел из компании и присоединился к OpenAI.
Конкуренция за разработку и развертывание самых привлекательных продуктов генеративного ИИ среди крупных технологических компаний, особенно между Google и OpenAI, инвестируемая Microsoft, — сейчас это жестоко. Непосредственно компилировать обучающие данные из выходных данных конкурирующей модели было бы… неудобно. Этого будет сложно избежать в будущем, так как текст, созданный разными моделями, распространяется в Интернете, но делать это намеренно, несомненно, неприлично.
Google отрицал, что обучал Барда работе с текстом, созданным ChatGPT. «Bard не обучался ни на каких данных из ShareGPT или ChatGPT», — сказал представитель рекламного гиганта. Грань. Представитель, однако, отказался комментировать, является ли Google вообще когда-либо использовал текст, сгенерированный ChatGPT, для обучения Барда.
Synopsys запускает инструменты искусственного интеллекта для разработки чипов
Компания Synopsys, разработчик программного обеспечения для автоматизации проектирования электроники, анонсировала набор инструментов на базе искусственного интеллекта, призванных помочь инженерам создавать микросхемы более эффективно.
Микрочипы — это сложные системы, которые могут содержать миллиарды транзисторов, собранных в сложные подсистемы, такие как процессоры и графические процессоры. Инженеры должны обеспечить тщательное расположение этих компонентов.
для этого инженеры используют различные типы программного обеспечения для усовершенствования конструкции микросхем. Synopsys запустила набор инструментов искусственного интеллекта для управления системной архитектурой от проектирования до производства.
«Инструменты проектирования ИИ позволяют производителям микросхем расширять границы закона Мура, экономить время и деньги, уменьшать нехватку кадров и даже переносить старые конструкции микросхем в современную эпоху», — сказал разработчик, цитируя аналитиков Deloitte.
Сообщается, что программное обеспечение помогает инженерам быстрее разрабатывать конструкции микросхем, предсказывает возможные ошибки, проверяет наличие дефектов кремния и ускоряет производственный процесс. Повышение уровня производительности означает, что цеха по производству микросхем могут производить все больше и больше микросхем для поддержки современных технологий.
Стартап по производству оборудования для искусственного интеллекта Cerebras выпускает семь бесплатных больших языковых моделей с открытым исходным кодом.
Компания Cerebras, производитель крупнейшего в мире чипа, обучила языковые модели на основе GPT-3, используя наборы данных размером от 111 миллионов до 13 миллиардов параметров.
Модели обучались по протоколу Chinchilla — методу, изложенному в документе, опубликованном DeepMind, — который определяет, сколько данных модель заданного размера должна быть обучена с использованием ограниченных вычислительных ресурсов.
Cerebras заявила, что ее системы GPT имеют «более быстрое время обучения, более низкие затраты на обучение и потребляют меньше энергии, чем любая общедоступная модель на сегодняшний день». Они прошли обучение с использованием систем компании CS-2, которые являются частью ее суперкомпьютера Andromeda AI.
«Искусственный интеллект может преобразовать мировую экономику, но доступ к нему становится все более закрытым», — говорится в сообщении в блоге стартапа, занимающегося аппаратным обеспечением искусственного интеллекта. «Последняя большая языковая модель — OpenAI GPT4 — была выпущена без информации об архитектуре модели, обучающих данных, обучающем оборудовании или гиперпараметрах. Компании все чаще создают большие модели, используя закрытые наборы данных и предлагая выходные данные модели только через доступ к API».
“Для [large language models] Чтобы быть открытой и доступной технологией, мы считаем важным иметь доступ к современным моделям, которые являются открытыми, воспроизводимыми и бесплатными как для исследовательских, так и для коммерческих приложений».
Код Cerebras описывает архитектуру моделей, веса и контрольные точки обучения, которые были доступны на Hugging Face и GitHub под лицензией Apache 2.0.
Федеральная торговая комиссия США уделяет пристальное внимание крупным технологиям и ИИ
Председатель Федеральной торговой комиссии США Лина Хан предупредила, что будет внимательно следить за индустрией искусственного интеллекта, чтобы убедиться, что она не контролируется крупными технологиями.
«Поскольку у вас есть машинное обучение, которое зависит от огромных объемов данных, а также огромного объема хранилища, мы должны быть очень бдительными, чтобы убедиться, что это не просто еще один сайт для крупных компаний, чтобы стать больше», — сказал Хан на этой неделе во время Мероприятие, организованное Министерством юстиции, сообщает Bloomberg.
При Хане ФТК сосредоточилась на борьбе с крупнейшими технологическими монополиями и их потенциальными антимонопольными и антиконкурентными проблемами. Комиссия проявила интерес к ИИ и призвала компании, разрабатывающие эту технологию, обеспечить безопасность и надежность своих продуктов, если они не хотят, чтобы регулятор дышал им в затылок.
«Иногда мы видим заявления, которые не полностью проверены или на самом деле не отражают, как работают эти технологии», — сказал Хан. «Разработчики этих инструментов потенциально могут нести ответственность, если создаваемые ими технологии эффективно предназначены для обмана». ®
