2018 m. OpenAI ataskaitoje nustatyta, kad didėja skaičiavimo galia, skirta apmokyti didžiausius AI modelius
Nauja specializuota įranga, CerebrosSistemos Wafer Scale Engine leidžia pakeisti daugybę galingų kompiuterių ir naudoti vieną mažą lustą, tinkamą dirbtinio intelekto mokymui. Tačiau jis dar negali būti gaminamas masiškai ir mokslininkai pažymi, kad tai kainuos kelis milijonus dolerių.
„Tai fantastiškas pasiekimasleis tūkstančiams nepriklausomų tyrinėtojų pasiekti tokius pačius galingus rezultatus kaip ir didžiulių korporacijų komandos. Be to, tokio tipo tyrimams atlikti paprastai reikalingi skaičiavimo ištekliai lemia didelį anglies pėdsaką. Dabar mums pavyko jo atsikratyti“.
Pietų Kalifornijos universiteto tyrinėtojai
Šiuo metodu PG agentas dedamas į modeliavimąaplinka, teikianti atlygį už tam tikrų tikslų įgyvendinimą. Jų modelis naudojamas kaip grįžtamasis ryšys tolesniam mokymuisi. Tai apima tris pagrindines skaičiavimo užduotis: aplinkos ir veiksnio modeliavimą; remiantis išmoktomis taisyklėmis nuspręsti, ką daryti toliau, ir šių veiksmų rezultatus naudoti atnaujinant savo elgesį.
Tai žymiai paspartino mokymąsipalyginti su kitais požiūriais. Naudodamiesi vienu kompiuteriu, kuriame įrengtas 36 branduolių procesorius, tyrinėtojai mokėsi vaizdo žaidimų „Atari“ ir „Doom“ metu maždaug 140 000 kadrų per sekundę. „DeepMind Lab“ 3D mokymo aplinkoje jie pateikė 40 tūkstančių kadrų per sekundę greitį, kuris yra 15% geresnis nei įprasta.
Taip pat žiūrėkite:
- Pažvelkite į didžiulę šimtų tūkstančių galaktikų „sieną“ už Paukščių Tako
- Kometa NEOWISE yra matoma Rusijoje. Kur jį pamatyti, kur ieškoti ir kaip nusifotografuoti
- NASA ir ESA skelbia išsamiausią Saulės vaizdą