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#AI工程 #推荐阅读
Transformer 语言模型的资源成本考虑

这篇文章主要从计算资源和内存资源两个方面介绍了Transformer 语言模型成本问题,重点关注训练成本。为如何降低模型训练门槛提供了不错的思路。

⭐️ 计算资源:
· 训练所需计算量的计算公式
· 权衡参数与数据集大小
· 一些工程要点

⭐️ 内存资源:
· 模型参数精度对推理内存的影响
· 推理所需总内存的计算公式
· 精度、优化器状态、梯度、批大小的影响
· 分布式训练

⚜️ https://blog.eleuther.ai/transformer-math/
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图二: chatGPT 用户国籍占比

日本算不算在AI上最开放的国家?
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#AI工程
推荐一个给ChatGLM-6B 做微调的repo,支持 freeze、ptuning、lora三种微调方法。其中lora效果最好。

⭐️ 实测结果:
- 单卡V100,Lora微调 alpaca_gpt4_zh,40分钟
- 六卡V100,freeze 微调 alpaca_gpt4_zh,10分钟

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#AI安全与监管
F1方程式车手舒马赫家人准备起诉德国一杂志用其AI生成图和采访蹭热点的行为。

⭐️ 这家杂志可能是通过AI聊天机器人(被提示像舒马赫一样进行采访)进行虚假采访,最终发布标题和AI生成封面,然后又仅在文章末标注它来自一个人工智能网站。 这个围绕AI 引起的隐私保护等法律问题引起广泛讨论,有网友甚至认为这是欺诈行为。

⭐️ 舒马赫在 2013 年 12 月的一次滑雪事故中脑部受伤,之后,其家人一直在尽最大努力保护他的隐私。

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ChatGPT惊人潜力的内幕故事 | TED
- Greg Brockman


在这场前沿技术的演讲中,OpenAI联合创始人Greg Brockman探索了ChatGPT的基本设计原则,并展示了一些令人震惊的未发布插件,这些插件引起了全球的轰动。演讲结束后,TED主席Chris加入其中,深入挖掘了ChatGPT开发的时间线,并听取了Brockman对释放这个强大工具所面临的风险的看法,这些风险在科技行业及其他领域引起了广泛关注。

🔝 https://youtu.be/C_78DM8fG6E
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Musk称将起诉微软非法使用推特数据训练AI

⭐️ 此事发生在微软从Twitter撤下其广告之后。近来马斯克在AI方面十分活跃:

· 呼吁停止训练更强大AI
· 创办一家名为X.AI的AI公司
· TruthGPT计划

⭐️ 近日,Reddit和环球唱片宣布计划对获取其数据训练AI进行收费,而Getty Images因Stable Diffusion抄袭其内容用于AI训练而提起诉讼。马斯克的威胁凸显了围绕AI领域数据所有权的紧张局势。争夺AI主导地位的战斗才刚刚开始。

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#AI应用 #AI商业
初创公司在TED上展示AI 可穿戴设备

⭐️ 该设备无屏幕可脱离手机工作,使用语音和手势进行输入,并可通过将信息投射到物体上来显示信息。

⭐️ 在他的 TED 演讲中,Chaudhri 展示了放在他夹克口袋里的可穿戴设备(图1),将自己的声音翻译成法语。他还接听了妻子的电话,来电信息以绿色图像的形式投射到他的手上(图2)。 该TED视频还未放出。

⭐️ 前 Apple 员工 Imran Chaudhri 创办了Humane,这家初创公司已经筹集了 2.3 亿美元,投资者包括 Kindred Ventures、SK Networks、LG Technology Ventures、微软、沃尔沃汽车技术基金、Tiger Global、Qualcomm Ventures 和 OpenAI 首席执行官兼联合创始人 Sam Altman。

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#AI应用
Adobe Illustrator新增了一个AI功能,可以瞬间切换矢量图形的色彩调色板。矢量重新着色可生成以不同色彩方案为基础的矢量图像变体,帮助平面设计师为项目选择最佳版本。 Adobe正不断壮大其 Firefly 模型应用工具

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#AI应用
软件公司Atlassian推出基于AI的虚拟团队伙伴。名为Atlassian Intelligence,它对“团队合作”有深刻的理解,能够帮助完成团队合作中的多种任务,加速工作流程。

这不就是公司的专属行政+秘书+IT支持吗? all right. 又要裁员了吗?

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MiniGPT-4的升级版: 与视频进行聊天

Ask-Anything是一个简单而有趣的与视频聊天工具。 团队正在努力建立一个智能且强大的用于视频理解的聊天机器人。 (可投简历)

🖥 github: https://github.com/OpenGVLab/Ask-Anything

⚜️ demo: https://yinanhe.github.io/projects/chatvideo.html
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RecAlign Chrome插件: 用AI打破信息茧房

文章介绍的插件RecAlign利用 OpenAI 能力过滤推特和知乎上的一些推荐信息,帮助用户摆脱推荐算法的信息茧房。并做了视频演示。该插件还存在一些缺点,如隐藏推文速度慢等。

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midjourney辞典.pdf
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微软总裁布拉德·史密斯(Brad Smith)在一次最新采访中指出,中国的研究机构和公司将成为ChatGPT的主要竞争对手。Smith认为,中国不会在人工智能发展的竞争中落后。

国际上有三家公司处于绝对的AI前沿,其一是与微软合作的Open AI,其二是谷歌,其三是北京智源人工智能研究院。“关于谁领先谁落后,这可能是不断变化的。总之这场竞争将非常激烈。”

有北京智源人工智能研究院的同学现身说法一下么?这个专属广告位留给你!

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“这就是 GPT-4 看到和听到意识的样子”

让 GPT-4 来描述"意识",然后使用它的描述来生成图像、基于该图像的视频和配乐。最终生成上面的视频。

⭐️ 使用的工具:GPT-4、Midjourney、Kaiber AI、Mubert、RunwayML

⭐️ 下面是GPT-4生成的描述:
"Consciousness could be visually represented as a complex, multi-dimensional web of interconnected neurons. Imagine a vast, shimmering network of glowing points of light, with each point representing a neuron. These neurons are connected by delicate, pulsating strands of energy, representing the synapses through which information and thoughts flow. This neural network would be constantly evolving and changing, with new connections forming and old ones dissolving, reflecting the dynamic nature of consciousness. The colors of the points and connections could shift through a rich spectrum, symbolizing different emotions, experiences, and cognitive processes. Surrounding this intricate web, there could be a swirling, luminous mist of vibrant colors, representing the ineffable and mysterious nature of consciousness. The mist would ebb and flow, occasionally coalescing into recognizable patterns and forms, hinting at the emergence of thoughts and ideas"
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“意识可以被视为一个复杂、多维的神经元相互连接的网络。想象一下一个广阔、闪烁的光点网络,每个点代表一个神经元。这些神经元通过精巧、脉动的能量线相互连接,代表信息和思维流动的突触。这个神经网络会不断演变和变化,新的连接形成,旧的连接消失,反映出意识的动态本质。这些点和连接的颜色会在丰富的光谱中变化,象征着不同的情感、体验和认知过程。在这个复杂的网络周围,可能会有一个旋转着、充满活力的绚烂色彩的云雾,代表着意识的难以言喻和神秘本质。云雾会涨落、变幻,偶尔凝聚成可识别的图案和形态,暗示着思想和观念的出现。”

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英国成立AI特别工作组:初始资金1.25亿美元 开发基础模型

英国宣布成立特别工作组,并提供1亿英镑(1.245亿美元)初始资金用于开发医疗和教育等领域使用的基础模型,包括ChatGPT这种大语言模型。

英国首相苏纳克表示:“利用人工智能的潜力为发展经济、创造高薪工作以及加强医疗和安全提供了巨大的机会。通过投资新的工作组,我们能为英国创新经济开发安全可靠的人工智能。”

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Midjourney:伟大的公司只需要十一人

公司团队成员仅11人,其中1位创始人、8位研发人员、1位法务、1位财务。

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#AI论文
将文本context限制增加到1百万token


GPT-4 处理 context 限制为32,768个token(大约50页文档),整个《哈利·波特》系列大约有1.5百万个token。

摘要:本文介绍了recurrent memory在BERT中的应用,BERT是自然语言处理中最有效的基于Transformer的模型之一。通过利用Recurrent Memory Transformer 架构,我们成功将模型的有效上下文长度增加到前所未有的两百万个token,同时保持了高的内存检索精度。我们的方法可以存储和处理本地和全局信息,并通过循环使用使输入序列段之间的信息流动成为可能。

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