Un rapporto del 2018 di OpenAI ha rilevato che la potenza di calcolo per addestrare i modelli di intelligenza artificiale più grandi è in crescita
Il nuovo hardware specializzato, il Wafer Scale Engine di Cerebras System, sostituisce molti computer potenti e utilizza un piccolo chip che si adattaTuttavia, non può ancora essere prodotto in serie e i ricercatori osservano che lo faràcostano diversi milioni di dollari.
"Questo è un risultato fantastico che consentirà a migliaia di ricercatori indipendenti di ottenere gli stessi potenti risultati dei team di grandi aziende.Inoltre, le risorse computazionali tipicamente necessarie per condurre questo tipo di ricerca portano aOra siamo riusciti a sbarazzarcene".
Ricercatori dell'Università della California del sud
In questo metodo, l'agente AI viene inserito in una simulazioneun ambiente che offre premi per il raggiungimento di determinati obiettivi. Il loro modello viene utilizzato come feedback per ulteriori approfondimenti. Comprende tre compiti computazionali principali: modellizzazione dell'ambiente e dell'agente; decidere cosa fare dopo in base alle regole apprese e utilizzare i risultati di queste azioni per aggiornare il loro comportamento.
Ciò ha portato ad una significativa accelerazione dell'apprendimentorispetto ad altri approcci. Utilizzando un singolo computer dotato di un processore a 36 core, i ricercatori sono stati in grado di elaborare circa 140.000 fotogrammi al secondo durante l'addestramento sui videogiochi Atari e Doom. Nell'ambiente di formazione 3D del DeepMind Lab, hanno fornito una frequenza di clock di 40 mila fotogrammi al secondo, che è del 15% migliore del solito.
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