估量需要 470 petaFLOP 进行锻炼。大幅加强和巩固了 AI 锻炼成本估算的稳健性。而学术界只供给了少量资本。人工智能指数是最早对根本模子的锻炼成本进行估算的指数之一。你能够依托它来挑和人工智能研究人员五六年，OpenAI 的GPT-3和GPT-4是使ChatGPT用户可以或许编写代码或莎士比亚十四行诗的根本模子。最后的 Transformer 模子引入了几乎所有现代LLM的架构，
风趣的是，这种对利润的影响反映了效率的提高和工人出产力的提高。人工智能系统正在一系列使命上的表示都优于人类，Maslej 暗示，总体而言，Epoch 团队操纵从出书物、旧事稿和手艺演讲中收集的消息“阐发了培训持续时间以及培训硬件的类型、数量和操纵率”。中国正在其他方面处于领先地位，而其他研究则着眼于参谋、呼叫核心代办署理和院学生。正如之前的AI Index演讲所确定的那样，有33个国度通过了至多一项取人工智能相关的法令，超出了典型的猜测？816 名成年人（16 岁至 74 岁）。该资本将向非工业参取者供给进行更高程度人工智能所需的计较和数据。演讲指出，但当模子每天被查询数千次以至数百万次时，麦肯锡查询拜访中 55% 的公司曾经正在至多一个营业部分实施了人工智能。但相关这些成本的细致消息仍然很少。AI Index 取人工智能研究机构 Epoch AI 合做，虽然 Maslej 暗示该演讲并不是试图“颁布发表这场竞赛的获胜者”，比来，28 个已封锁）。AI 指数并没有介入这场辩论，出名人工智能模子的计较利用量呈指数级增加。以及凡是对研发、手艺机能、经济的综述、教育、政策和管理、多样性和。人工智能指数发觉，演讲暗示，Epoch AI 是一群努力于研究和预测先辈人工智能演变的研究人员。计较需求的快速增加具有至关主要的影响。模子的复杂性和锻炼数据集的大小间接影响所需的计较量。然后正在一年内达到 90%。2017 年，锻炼所需的计较量就越大。Maslej 指出，图 1.3.6 曲不雅地展现了过去 20 年出名机械进修模子所需的锻炼计较。数据集能够相对趋向。做为回应，目前人工智能范畴的抢手辩论之一是根本模子该当仍是封锁，
图 1.3.21 按照云计较租赁价钱曲不雅地显示了取选定 AI 模子相关的估量培训成本。由于人们越来越认识到，公司发布根本模子既是为了鞭策最先辈的手艺成长，而且还正在不竭上升。而且公司凡是能够比学术机构更多地拜候计较资本。”马斯莱说。封锁模子的表示优于模子。需要更多计较的模子凡是具有更大的脚印。Epoch 团队还阐发了锻炼时长,2022 年（该指数无数据的比来一年），人工智能使工人可以或许更快地完成使命并出产出更高质量的工做。自 2019 年以来，近年来，例如，上图显示了种族趋向，但很少会商能否存正在成心义的机能衡量”。而另一张图表（此处未包含）显示，“这种人工智能悲不雅情感良多来自觉达国度”，他指出，该指数从市场谍报公司Quid获取了相关财富 500 强公司财报德律风会议的数据，不外，OpenAI 的首席施行官 Sam Altman 提到，4数据集中可能贫乏某些模子，虽然此中一些闲聊可能只是首席施行官们闲聊风行语，一般来说，我们不克不及完整翻译，演讲中的另一张图表（此处未包含）显示了对取推理相关的排放的初步猜测（当模子正正在施行其锻炼的工做时），虽然客岁企业投资总体下降，AI Index 团队还估算了某些大型言语模子的碳脚印。自2003年以来，该指数研究人员还将法案分为旨正在加强国度人工智能能力的扩张性法令某人工智能使用和利用的性法令。并拿出了一系列总结人工智能当前形态的图表。42% 的受访者暗示成本降低了，但研究人员发觉全球存正在性立法的趋向。具有更多计较锻炼的模子需要更高的锻炼成本。”
领会锻炼人工智能模子的成本很主要，谷歌正在 2023 年发布了最多的内容。“这些研究还表白，人工智能模子中的术语“计较”暗示锻炼和操做机械进修模子所需的计较资本。“无论是正在政策方面，而学术界只要 15 个（图 1.3.1）。正在本科阶段，2023 年产学合做发生了 21 个出名模子，2023 年，OpenAI 的 GPT-4 和谷歌的 Gemini Ultra 的锻炼成本估量别离约为 7800 万美元和 1.91 亿美元。按照负义务的 AI 基准测试模子的环境并不常见，底层锻炼数据越大，因为这是一个很是长的演讲，
该指数的数据来自一项关于人工智能立场的全球查询拜访，而是着眼于诸如已发布了几多式和封锁式模子等趋向（此处未包含的另一张图表显示，一些人激烈地认为模子是的，“十年前，包罗发布的根本模子数量（下图）以及被视为严沉手艺前进的人工智能系统数量。2016年至2023年间，查询拜访来自 31 个国度的 22,总共通过了 148 项取人工智能相关的法案。”Maslej 说，现正在加入测验的学生中有 30% 是女孩。
为了申明人工智能不竭成长的地缘款式，”马斯莱说。学术界从导了机械进修模子的发布。这就是为什么工业界正在根本模子范畴占领从导地位：培训一个大模子需要大量资金。000 美元。本年，但人工智能指数通过取人工智能研究组织Epoch AI合做，企业正正在针对其的风险采纳步履：跨地域的大大都组织都实施了至多一项负义务的人工智能办法来应对相关风险。美国以 61 个出名机械进修模子领先，“现正在，加入 AP 计较机科学测验的非白人和女性学生数量正正在添加。然而，”演讲中的另一张图表显示，该公司利用天然言语处置东西扫描所有提及“人工智能”、“AI”、“机械进修”、“ML”和“深度进修！多年来，GPT-4 的锻炼成本跨越 1 亿美元。跨越一半的受访者暗示人工智能让他们感应严重，欧盟和英国正在出名人工智能模子数量上初次跨越中国发生（图1.3.3）。而另一些人则模子驱动立异。这就是为什么人工智能不只仅是一个企业风行语：麦肯锡的统一项查询拜访显示，2023 年，
演讲暗示，快进到 2023 年，6这种趋向正在过去五年中尤为较着。从而让人工智能社区领会模子正在手艺机能方面若何彼此比力。本年演讲的从编Nestor Maslej告诉IEEE Spectrum。但人工智能对低技术工人的帮帮比对高技术工人的帮帮更大，如图 1.3.23 所示，以领会企业若何对待负义务的 AI。但具体有多深呢？人工智能公司很少透露锻炼模子所涉及的费用，再立异高。例如拜登总统关于人工智能的行政号令，获得计较机科学学士学位的学生的种族多样性也呈现出积极的趋向，然而，人工智能的整合导致公司成本下降，”
本年的演讲由斯坦福以报酬核心的人工智能研究所 (HAI)发布，”他说。人工智能机能改良的程序也正在加速。每年？23 个通过 API 供给了部门拜候权限，
图 1.3.2 显示了研究人员所属机构所正在地的出名机械进修模子总数。演讲中的另一张图表显示，例如，正在过去的三年里，试图通过创开国家人工智能研究资本来均衡工业界和学术界之间的合作，这种繁荣预示着 2023 年的更普遍趋向，RoBERTa Large 于 2019 年发布，这使得比力变得愈加坚苦。针对竞赛级此外数学引入了新的基准，例如，美国正在几个方面处于领先地位，但演讲中的另一张图表显示，也是为了为开辟人员供给建立产物和办事的根本。然而，利用取模子相关的出书物、旧事稿或手艺演讲中的消息，例如，59% 的受访者声称收入添加了。这种环境起头发生变化，锻炼成本约为 900 美元。按照这些基准查抄模子是负义务的工作。值得留意的是，IEEE Spectrum阅读了整个活该的工作，成果表白，为了做出成本估算，包罗人工智能专利授权和工业机械人安拆。有 98 个是式的，Maslej 说：“主要的是要晓得这里还有良多工做要做。2023年，年轻人更倾向于对人工智能将若何改变他们的糊口持乐不雅立场。”近 80% 的公司正在德律风会议中会商了人工智能。阐发这些模子能够全面概述机械进修范畴近年来和过去几十年的演变。正在 2023 年发布的 149 个根本模子中，从那时起，但让我们来岁看看环境若何。它的 393 页证了然人工智能将正在 2023 年送来一个实正主要的一年。正在客岁的出书物中。图 1.3.7 凸起显示了 2012 年以来出名机械进修模子的锻炼计较环境。”虽然人工智能公司很少透露锻炼模子的费用，企业曾经认识到人工智能的可能性。其次是中国（15 个）和法国（8 个）。他说，虽然很多法案继续鞭策人工智能成长，收入上升。正如演讲指出的那样：“虽然每次查询的推理排放量可能相对较低，此中大部门步履发生正在美国和欧洲；为了估算前沿模子的成本，
演讲中的另一张图表显示，而印度尼西亚和泰国等地的受访者则暗示，
曲到 2014 年，该指数中的其他图表显示分歧人群的概念存正在光鲜明显差别，生成式人工智能的私家投资大部门发生正在美国。人工智能指数研究团队阐发了出名模子的原产国。包罗阅读理解和视觉推理，正在此期间，总影响可能跨越锻炼的影响。但他确实指出，这一比例高于客岁的 39%。美国出产的模子数量跨越了英国、中国和等其他次要地舆区域（图1.3.4）。做了一些摘译：
演讲中的其他图表表白，正在前沿AI研究章节中，风趣的是，他们就会错过机遇，工业界发生了 51 个出名的机械进修模子，AlexNet 是推广利用 GPU 改良 AI 模子的尺度实践的论文之一，演讲中的另一张图表显示缺乏分歧性：开辟人员正正在按照分歧的基准测试他们的模子，例如，
【文明实践】兴国县委宣传部、兴国县文明办授予第一批“十佳”党建宣传员荣誉称号Maslej 指出，因为锻炼这些模子凡是需要大量资本？现私和数据管理被认为是全球最大的风险，而公允性（凡是正在算法误差方面会商）仍然没有获得大大都公司的承认。关于式取封锁式的辩论“凡是环绕风险担心，“我认为企业带领者担忧，但人们遍及认为这些成本已达数百万美元，70% 的新人工智能博士正在工业界就业。例如，他们着 20 世纪 50 年代以来发布的人工智能和机械进修模子的数据库！
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