18 febrero 2025

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Depsec puede no ser tan buena noticia para el poder de todos

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Otras compañías de tecnología inspiradas en los métodos de Dipsco ahora pueden comenzar a crear sus propios modelos racionales costosos y agregar este hecho a las perspectivas para usar el uso de energía Ya están buscando Muy pocos rosas.

Cualquier modelo de IA tiene dos etapas de ciclo de vida: capacitación y estimaciones. La capacitación es a menudo un proceso de un mes de duración de donde se aprenden los datos del modelo. El modelo está listo para suposiciones, que cada vez que alguien en el mundo pide algo a cualquiera en el mundo. Ambos generalmente ocurren en centros de datos, donde necesitan mucha energía para ejecutar chips y servidores fríos.

A partir de la capacitación del modelo R1, el equipo de DIPSC se ha desarrollado como “estrategias de expertos, donde una parte de un modelo es parte de los miles de millones de parámetros, utilizando un modelo para formar una mejor respuesta, usando” novatos “, IT, IT IT se lanza durante el entrenamiento. Más importante aún, han mejorado el aprendizaje de refuerzo, donde se obtienen las salidas de un modelo y luego lo mejoran. Esto a menudo lo hacen las vacunas humanas, pero el equipo DEPSEC lo consiguió bien en la automatización.

Una forma de introducir una forma de hacer la capacitación es más eficiente es que las compañías de IA usarán menos energía para llevar sus modelos de IA a un cierto valor. Aunque en realidad no funciona.

” – El valor de tener un sistema más inteligente es tan alto”, Escribió El cofowner antrópico Dario Amodai En su blog, obliga a gastar “compañías para gastar MásNo menos, en modelos de entrenamiento. “Si las empresas obtienen más por su dinero, se sentirán más gastados y, por lo tanto, usan más energía. Escribió:” Las ganancias de las ganancias están completamente dedicadas a la capacitación de modelos inteligentes, solo limitados por los recursos financieros de la compañía “, escribió. Este es un ejemplo de esto conocido como la paradoja de Xavons.

Sin embargo, mientras la carrera de IA esté en marcha, es cierto para el entrenamiento. La energía necesaria para la suposición es donde las cosas son más interesantes.

DEPSEC está diseñado como un modelo de argumento, lo que significa funcionar bien en cosas como lógica, búsqueda de patrones, matemáticas y otras tareas que luchan con los modelos generadores generadores de IA. Los modelos de razonamiento lo hacen usando algo llamado “cadena de pensamiento”. Permite que el modelo AI divida su trabajo en partes y trabaje en un orden lógico antes de llegar a su conclusión.

Puedes verlo con Depsec. Pregunte si las mentiras están bien para proteger los sentimientos de alguien y el modelo primero se ocupó de la pregunta con el utilismo, considerando el pozo instantáneo contra posibles daños futuros. Esto se considera la ética de Cantian, lo que sugiere que su ley universal debería funcionar de acuerdo con las máximas. Considera estos y otras finanzas antes de compartir su conclusión. (Descubre que mentir “generalmente es aceptable en situaciones en las que la resistencia de la amabilidad y la pérdida es universal, pero sin ninguna solución universal” tienes curiosidad “.

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