「金湖电视台」新闻资讯,全面深度报道!

金湖电视台:深度报道新闻资讯

金湖电视台是一家致力于全面深度报道新闻资讯的媒体机构。通过博客文章、视频报道、社交媒体等多种方式,金湖电视台为读者带来最新最全面的新闻资讯。本文将从几个方面介绍金湖电视台的深度报道。

1. 深度挖掘行业发展趋势

金湖电视台不仅报道最新的行业资讯,还深入挖掘行业背后的发展趋势。例如,在最近的一篇博客文章中,金湖电视台就对未来电竞行业的发展进行了深度的分析和预测。通过对行业现状、政策法规、市场需求等方面的综合分析,金湖电视台得出了电竞行业未来发展的几个趋势,并对电竞产业链上的各个环节进行了详细的介绍。这种深度的报道,为读者提供了更多的行业背景信息,让读者对行业的发展趋势有更全面的了解。

2. 多角度报导重大事件

当重大事件发生时,金湖电视台会从不同的角度进行报道。例如,最近的疫情爆发,金湖电视台报道了疫情的起源、传播途径、症状表现和防治措施等方面的内容,并且还采访了一些医护人员和患者家属,让读者了解到更多真实的情况。通过多角度的报道,金湖电视台让读者更好地了解事件的全貌,避免了单一视角导致的信息误导和偏见。

3. 分享权威专家见解

金湖电视台邀请了许多行业专家和学者为读者分享他们的见解。例如,在一篇关于人工智能的博客文章中,金湖电视台邀请了一位资深人工智能专家进行访谈,介绍了人工智能的发展历程、技术研究方向以及未来的应用场景。通过专家的分享,读者能够得到更权威的信息和深度剖析。

4. 细致地观察生活点滴

除了重大事件和行业发展趋势的报道,金湖电视台还会细致地观察生活中的点滴。例如,在一篇关于城市垃圾分类的博客文章中,金湖电视台不仅介绍了垃圾分类的政策与实施情况,还对普通市民分类垃圾遇到的难题进行了访谈,并提出了一些有针对性的解决方案。通过这种对生活点滴的观察和报道,金湖电视台让读者更好地了解城市生活的方方面面。

总结

从深度报道、多角度分析、权威专家分享、生活点滴观察四个方面,我们可以看到金湖电视台为我们带来的全面深度报道。金湖电视台不仅关注重大事件,更将视野放到了行业发展趋势、生活点滴等方方面面。通过深入挖掘、多角度报道、权威专家分享和细致观察,金湖电视台为读者带来了更具价值的信息。问答话题:1. 金湖电视台有哪些报道内容?金湖电视台通过多种方式为读者带来最新最全面的新闻资讯。金湖电视台的报道内容有深度挖掘行业发展趋势、多角度报道重大事件、分享权威专家见解和细致观察生活点滴等方面。2. 金湖电视台的特点是什么?金湖电视台的特点是全面深度报道。金湖电视台不仅对行业发展趋势和重大事件进行多角度分析,还邀请权威专家分享见解,细致观察生活点滴,让读者得到更全面、深度、权威的信息。

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<随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c>被(bei)刪(shan)除(chu)的(de)Sam Altman 談(tan)話(hua)紀(ji)要(yao):Open AI 也(ye)缺(que) GPU,降(jiang)低(di)成(cheng)本(ben)是(shi)首(shou)要目(mu)標(biao)

作(zuo)者(zhe) | 淩(ling)梓(zi)郡(jun)

編(bian)輯(ji) | 衛(wei)詩(shi)婕(jie)

來(lai)源(yuan)丨(shu)極(ji)客(ke)公(gong)園(yuan)

圖(tu)片(pian)来源:由(you)無(wu)界(jie) AI工(gong)具(ju)生(sheng)成

SamAltman 的歐(ou)洲(zhou)之(zhi)行(xing)仍(reng)在(zai)進(jin)行中(zhong)。前(qian)不(bu)久(jiu),在倫(lun)敦(dun),他(ta)和(he) AI 公司(si) HumanLooop 的 CEO 进行了(le)壹(yi)次(ci)閉(bi)門(men)討(tao)論(lun)。HumanLoop 是一家(jia)幫(bang)助(zhu)開(kai)發(fa)者在大(da)語(yu)言(yan)模(mo)型(xing)上(shang)構(gou)建(jian)應(ying)用(yong)的公司。

HumanLoop 的 CEO Raza Habib 記(ji)錄(lu)了這(zhe)次谈话的要點(dian),並(bing)公开在公司官(guan)網(wang)上。但(dan)隨(sui)後(hou)在 OpenAI 的要求(qiu)下(xia),这份(fen)纪要被撤(che)下。这反(fan)而(er)增(zeng)強(qiang)了外(wai)界對(dui)这次谈话的好(hao)奇(qi)心(xin)。有(you)人(ren)推(tui)測(ce),是其(qi)中所(suo)涉(she)及(ji)的 OpenAI 的一些(xie)想(xiang)法(fa)有所更(geng)改(gai)。

极客公园在瀏(liu)覽(lan)了这份被删除的谈话纪要后,发現(xian)其中不僅(jin)涉及 Sam 眼(yan)中对 OpenAI 的短(duan)期(qi)規(gui)劃(hua),也隱(yin)藏(zang)著(zhe)獲(huo)得(de)微(wei)軟(ruan)雲(yun)計(ji)算(suan)資(zi)源大力(li)支(zhi)持(chi)后,OpenAI 所承(cheng)擔(dan)的壓(ya)力。畢(bi)竟(jing),模型的微調(tiao)、推理(li)依(yi)舊(jiu)消(xiao)耗(hao)大量(liang)计算资源。據(ju) The Information 報(bao)道(dao),Open AI 的模型已(yi)經(jing)花(hua)費(fei)了 Microsoft Azure 12 億(yi)美(mei)元(yuan),將(jiang)计算资源集(ji)中於(yu)支持 OpenAI,也讓(rang)微软的其他部(bu)门可(ke)使(shi)用的服(fu)務(wu)器(qi)受(shou)限(xian)。

对此(ci),Sam 表(biao)示(shi)降低成本是目前的首要目标。

此外,Sam 還(hai)透(tou)露(lu):目前,开放(fang)更長(chang)的上下文(wen)窗(chuang)口(kou)、提(ti)供(gong)微调 API 等(deng)服务都(dou)受到(dao)GPU资源的限制(zhi);

这場(chang)对话中,Sam Altman 回(hui)应了許(xu)多(duo)外界關(guan)心的問(wen)題(ti),比(bi)如(ru)競(jing)爭(zheng)與(yu)商(shang)業(ye)化(hua):

盡(jin)管(guan)剛(gang)刚招(zhao)聘(pin)了一位(wei)世(shi)界級(ji)的產(chan)品(pin)经理 Peter Deng,但 OpenAI 不會(hui)考(kao)慮(lv)发布(bu)更多的产品;

未(wei)来的应用趨(qu)勢(shi)是大模型的功(gong)能(neng)嵌(qian)入(ru)更多APPs,而不是在ChatGPT上生长出(chu)更多插(cha)件(jian),因(yin)為(wei)现實(shi)中大多數(shu)插件并沒(mei)有呈(cheng)现出 PMF(Product / Market Fit,即(ji)产品市(shi)场匹(pi)配(pei));

過(guo)去(qu)幾(ji)年(nian),OpenAI 以(yi)数百(bai)萬(wan)倍(bei)的速(su)度(du)擴(kuo)展(zhan)模型规模,但这樣(yang)的速度不可持續(xu)。接(jie)下来,OpenAI 会繼(ji)续以 1 到 3 倍的速度,增加(jia)模型规模,以提升(sheng)模型性(xing)能。

谈话纪要公开于 5 月(yue) 29 日(ri),根(gen)据网友(you)的记录,于 6 月 3 日左(zuo)右(you)删除。以下是通(tong)过備(bei)份获得的內(nei)容(rong):

01、OpenAI 目前受到 GPU 的嚴(yan)重(zhong)限制

随着对话扩展,所需(xu)的计算资源呈指(zhi)数增长

目前 OpenAI 的 GPU 非(fei)常(chang)有限,这拖(tuo)延(yan)了他們(men)许多短期计划。客戶(hu)最(zui)大的抱(bao)怨(yuan)是 API 的可靠(kao)性和速度。Sam 承認(ren)他们的担憂(you),并解(jie)釋(shi)說(shuo),大部分(fen)问题是由于 GPU 短缺。

The longer 32k context can』t yet be rolled out to more people. OpenAI haven』t overcome the O(n^2) scaling of attention and so whilst it seemed plausible they would have 100k - 1M token context windows soon (this year) anything bigger would require a research breakthrough.

更长的 32K 上下文还不能提供給(gei)更多的人。OpenAI 还没有克(ke)服註(zhu)意(yi)力機(ji)制的 O (n ^ 2) 的扩展问题,尽管看(kan)起(qi)来,他们很(hen)快(kuai) (今(jin)年) 就(jiu)会擁(yong)有 100k-1M Token 的上下文窗口。任(ren)何(he)更大的窗口都需要研(yan)究(jiu)突(tu)破(po)。

注:O (n^2) 意味(wei)着,随着序(xu)列(lie)长度的增加,執(zhi)行 Attention 计算所需的计算资源呈指数增长。O 用来描(miao)述(shu)算法時(shi)間(jian)或(huo)空(kong)间復(fu)雜(za)度增长速度的上限或最壞(huai)情(qing)況(kuang);(n^2)表示复杂度与輸(shu)入大小(xiao)的平(ping)方(fang)成正(zheng)比。

微调 API 目前也受到 GPU 可用性的限制。他们还没有使用像(xiang) Adapters 或 LoRa 这样的高(gao)效(xiao)微调方法,因此,通过微调进行運(yun)行和管理(模型)非常计算密(mi)集。未来将对微调提供更好的支持。他们甚(shen)至(zhi)可能主(zhu)持一個(ge)基(ji)于社(she)區(qu)的模型貢(gong)獻(xian)市场。

專(zhuan)用容量供应受 GPU 可用性的限制。OpenAI 提供专用容量,为客户提供模型的私(si)有副(fu)本。要获得这項(xiang)服务,客户必(bi)須(xu)願(yuan)意承諾(nuo)預(yu)先(xian)支付(fu) 10 万美元。

02、OpenAI 的近(jin)期路(lu)線(xian)图

2023,降低智(zhi)能成本;2024,多模態(tai)的有限演(yan)示

Sam 也分享(xiang)了他所看到的 OpenAI API 臨(lin)时近期路线图。

2023:

更便(bian)宜(yi)更快的 GPT-4 ーー这是他们的首要任务。總(zong)體(ti)而言,OpenAI 的目标是尽可能地(di)降低「智能成本」,因此他们将努(nu)力工作,随着时间的推移(yi)继续降低 API 的成本。

更长的上下文窗口ーー在不久的将来,上下文窗口可能高達(da) 100 万个 Token。

微调 API ー微调 API 将扩展到最新(xin)模型,但具体的形(xing)式(shi)将取(qu)決(jue)于开发者表明(ming)他们真(zhen)正想要什(shen)麽(me)。

一个有狀(zhuang)态的 API(stateful API) - 當(dang)今天(tian)调用聊(liao)天 API 时,妳(ni)必须反复通过相(xiang)同(tong)的会话歷(li)史(shi),反复支付相同的 tokens。将来会有一个版(ban)本的 API 可以记住(zhu)会话历史记录。

2024:

多模态 - 这作为 GPT-4 版本的一部分进行演示,但在更多 GPU 上线之前不能扩展到所有人。

03、商业化预判(pan)和思(si)考:插件「没有 PMF」,可能不会很快出现在 API 中

很多开发者都对通过 API 訪(fang)问 ChatGPT 插件感(gan)興(xing)趣(qu),但 Sam 说他认为这些插件不会很快发布。除了 Brosing 插件 之外,其他插件的使用情况表明还没有 PMF(Product/Market Fit)。他指出,很多人认为他们希(xi)望(wang)自(zi)己(ji)的应用程(cheng)序位于 ChatGPT 之内,但他们真正想要的是 ChatGPT 存(cun)在于应用中。

04、除了 ChatGPT,OpenAI 将避(bi)免(mian)与其客户竞争

偉(wei)大的公司都有一个殺(sha)手(shou)级应用

不少(shao)开发者表示,他们对使用 OpenAI API 开发感到緊(jin)張(zhang),因为 OpenAI 最終(zhong)可能发布对他们有竞争力的产品。Sam 说, OpenAI 不会在 ChatGPT 之外发布更多的产品。他说,历史上,伟大的平臺(tai)公司有一个杀手级应用。ChatGPT 将允(yun)许开发者成为自己产品的客户来改进 API。ChatGPT 的愿景(jing)是成为一个超(chao)级智能的工作助理,但很多其他的 GPT 用例(li),OpenAI 不会涉及。

05、需要監(jian)管,但不是现在

「我(wo)对多少个人和公司,有能力持有大模型表示懷(huai)疑(yi)」

雖(sui)然(ran) Sam 呼(hu)籲(xu)对未来的模型进行监管,但他认为现有模型并不危(wei)險(xian),认为监管或禁(jin)止(zhi)它(ta)们是一个大錯(cuo)誤(wu)。他再(zai)次强调了开源的重要性,并表示 OpenAI 正在考虑将 GPT-3 开源。他们还没有开源,部分原(yuan)因是他对有多少个人和公司有能力持有和服务大型语言模型(LLMs)表示怀疑。

06、规模定(ding)律(lv)仍然適(shi)用

几年数百万倍的扩展速度,不可能一直(zhi)持续下去。

最近有很多文章(zhang)聲(sheng)稱(cheng)「巨(ju)型 AI 模型的时代(dai)已经过去」。这并不準(zhun)確(que)。(注:在 4 月一场在 MIT 的活(huo)動(dong)中,Sam Altman 曾(zeng)经表示:我们现在已经接近巨大模型时代的尾(wei)声。)

OpenAI 的内部数据表明,模型性能的规模定律仍然适用,增加模型的大小将继续提高性能。

由于 OpenAI 在短短几年内就将模型扩大了数百万倍,这样的扩展速度不可能持续下去。这并不意味着 OpenAI 不会继续嘗(chang)試(shi)把(ba)模型做(zuo)得更大,而是意味着,它们每(mei)年的规模可能会增加一倍或三(san)倍,而不是增加许多数量级。

规模定律有效对 AGI 开发时间线有重要意義(yi)。规模定律的假(jia)設(she)是我们可能已经具备构建 AGI 所需的大部分要素(su),并且(qie)剩(sheng)下的工作,主要是将现有方法扩展到更大的模型和更大的数据集上。如果(guo)规模的时代已经过去,那(na)么我们可能会離(li) AGI 更遙(yao)遠(yuan)。规模定律继续适用的事(shi)实,强烈(lie)暗(an)示着更短的时间线。返(fan)回搜(sou)狐(hu),查(zha)看更多

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发布于:湖北武汉东西湖区