Опрос
|
реклама
Быстрый переход
Главный конкурент OpenAI получил $4 млрд на развитие ИИ без следов Хуанга
22.11.2024 [23:13],
Владимир Фетисов
Компания Amazon объявила об инвестировании ещё $4 млрд в компанию Anthropic, которая занимается разработками в сфере искусственного интеллекта и является создателем ИИ-чат-бота Claude. Таким образом, общая сумма финансирования достигла $8 млрд — $1,25 млрд Anthropic получила в сентябре прошлого года, а ещё $2,75 млрд в марте этого года. 
Источник изображения: anthropic.com Помимо денежного финансирования, облачная платформа Amazon Web Services станет «основным партнёром по обучению» нейросетей Anthropic. Также было сказано, что в будущем один из главных конкурентов OpenAI будет использовать ИИ-ускорители AWS Trainium и Inferentia при обучении больших языковых моделей. Это полномасштабная атака на Nvidia, которая в настоящее время доминирует на рынке чипов для систем искусственного интеллекта благодаря своим графическим процессорам, серверам и платформе CUDA. Акции Nvidia упали более чем на 3 % в пятницу после появления новостей об инвестициях Amazon в Anthropic. Новые инвестиции и более тесное партнёрство Amazon и Anthropic согласуются с недавними сообщениями СМИ, в которых говорилось что алгоритм Claude станет основой голосового помощника Amazon Alexa нового поколения. Обновлённая Alexa, запуск которой в массы был отложен, по данным источника, работала лучше с Claude, чем при использовании модели собственной разработки Amazon. Ожидается, что Amazon представит официально помощника Alexa нового поколения в 2025 году. Несмотря на увеличение инвестиций, Amazon рискует ещё больше отстать в гонке по созданию передовых ИИ-алгоритмов, где в числе лидеров OpenAI и Microsoft. Разработчики обещают, что речь обновлённой Alexa будет больше походить на человеческую, но пользователи бета-версии помощника сообщали о медленной отзывчивости, неестественных и бесполезных ответах на задаваемые вопросы. Anthropic и правительство США проверяют искусственный интеллект на утечку ядерных секретов
15.11.2024 [05:15],
Анжелла Марина
Компания Anthropic, специализирующаяся на разработке искусственного интеллекта, совместно с Министерством энергетики США проводит уникальные испытания своей модели Claude 3 Sonnet. Целью эксперимента является проверка способности ИИ «не делиться» потенциально опасной информацией, связанной с ядерной энергетикой, в частности, с созданием оружия. 
Источник изображения: Copilot Как стало известно изданию Axios, специалисты из Национального управления ядерной безопасности (NNSA) при Министерстве энергетики США с апреля этого года проверяют модель Claude 3 Sonnet, чтобы убедиться, что она не может быть использована для создания атомного оружия. В ходе «красных запросов» эксперты манипулируют системой, пытаясь её «сломать». По словам Anthropic, подобные тесты, проходящие в совершенно секретной среде, являются первыми в своём роде и могут открыть путь для аналогичных взаимоотношений с другими государственными структурами. «В то время как американская промышленность лидирует в разработке передовых ИИ-моделей, федеральное правительство приобретает уникальный опыт, необходимый для оценки систем искусственного интеллектана предмет определенных рисков для национальной безопасности», — заявила руководитель отдела политики национальной безопасности Anthropic Марина Фаваро (Marina Favaro). Представители NNSA также подчеркнули важность работы в этом направлении. Вендэн Смит (Wendin Smith), заместитель администратора NNSA, заявила, что ИИ является «одной из ключевых технологий, которая требует постоянного внимания в контексте национальной безопасности». Anthropic планирует и дальше продолжить сотрудничество с правительством, чтобы разработать более надёжные меры безопасности для своих систем. Пилотная программа, в рамках которой тестируется также более новая модель Claude 3.5 Sonnet, продлится до февраля 2024 года. Компания обещает поделиться результатами тестирования с научными лабораториями и другими организациями. Пузырь ИИ сдувается, пока OpenAI, Google и Anthropic пытаются создать более продвинутый ИИ
13.11.2024 [19:26],
Сергей Сурабекянц
Три ведущие компании в области искусственного интеллекта столкнулись с ощутимым снижением отдачи от своих дорогостоящих усилий по разработке новых систем ИИ. Новая модель OpenAI, известная как Orion, не достигла желаемой компанией производительности, предстоящая итерация Google Gemini не оправдывает ожиданий, а Anthropic столкнулась с отставанием в графике выпуска своей модели Claude под названием 3.5 Opus. 
Источник изображения: unsplash.com После многих лет стремительного выпуска всё более сложных продуктов ИИ три ведущие в этой сфере компании наблюдают убывающую отдачу от дорогостоящих усилий по созданию новых моделей. Становится все труднее находить свежие, ещё неиспользованные источники высококачественных данных для обучения более продвинутых систем ИИ. А нынешних весьма скромных улучшений недостаточно, чтобы окупить огромные затраты, связанные с созданием и эксплуатацией новых моделей, как и оправдать ожидания от выпуска новых продуктов. Так, OpenAI утверждала, что находится на пороге важной вехи. В сентябре завершился начальный раунд обучения для новой масштабной модели Orion, которая должна была приблизится к созданию мощного ИИ, превосходящего людей. Но ожидания компании, по утверждению осведомлённых источников, не оправдались. Orion не смогла продемонстрировать прорыва, который ранее показала модель GPT-4 по сравнению с GPT-3.5. 
Источник изображения: Pixabay Anthropic, как и её конкуренты, столкнулась с трудностями в процессе разработки и обучения 3.5 Opus. По словам инсайдеров, модель 3.5 Opus показала себя лучше, чем старая версия, но не так значительно, как ожидалось, учитывая размер модели и затраты на её создание и запуск. Эти проблемы бросают вызов утвердившемуся в Кремниевой долине мнению о масштабируемости ИИ. Приверженцам глобального внедрения ИИ приходится признать, что бо́льшая вычислительная мощность, увеличенный объём данных и более крупные модели пока не прокладывают путь к технологическому прорыву в области ИИ. 
Источник изображения: Nvidia Эксперты высказывают обоснованные сомнения в окупаемости крупных инвестиций в ИИ и достижимости всеобъемлющей цели, к которой стремятся разработчики ИИ-моделей, — создания общего искусственного интеллекта (AGI). Этот термин обычно применяется к гипотетическим ИИ-системам, способным соответствовать или превосходить человека в большинстве интеллектуальных задач. Руководители OpenAI и Anthropic ранее заявляли, что AGI может появиться уже через несколько лет. Технология, лежащая в основе ChatGPT и конкурирующих ИИ-чат-ботов, была создана на основе данных из социальных сетей, онлайн-комментариев, книг и других источников из интернета. Этих данных хватило для создания продуктов, генерирующих суррогатные эссе и поэмы, но для разработки систем ИИ, которые превзойдут интеллектом лауреатов Нобелевской премии — как надеются некоторые компании, — могут потребоваться другие источники данных, помимо сообщений в Википедии и субтитров YouTube. 
Источник изображения: unsplash.com OpenAI была вынуждена заключить соглашения с издателями, чтобы удовлетворить хотя бы часть потребности в высококачественных данных, а также адаптироваться к растущему юридическому давлению со стороны правообладателей контента, используемого для обучения ИИ. Отмечается высокий спрос на рынке труда на специалистов с высшим образованием, которые могут маркировать данные, связанные с их областью компетенции. Это помогает сделать обученные ИИ-системы более эффективными в ответах на запросы. Подобные усилия обходятся дороже и требуют на порядок больше времени, чем простое индексирование интернета. Поэтому технологические компании обращаются к синтетическим данным, таким как сгенерированные компьютером изображения или текст, имитирующие контент, созданный людьми. Однако у такого подхода есть свои ограничения, так как трудно добиться качественного улучшения при использовании подобных данных для обучения ИИ. Тем не менее компании ИИ продолжают следовать принципу «чем больше, тем лучше». В стремлении создавать продукты, приближающиеся к уровню человеческого интеллекта, технологические компании увеличивают объём вычислительной мощности, данных и времени, затрачиваемых на обучение новых моделей, что приводит к росту расходов. Генеральный директор Anthropic Дарио Амодеи (Dario Amodei) заявил, что в этом году компании потратят $100 млн на обучение новейших моделей, а в ближайшие годы эта сумма может достичь $100 млрд. 
Источник изображения: unsplash.com Безусловно, потенциал для улучшения моделей ИИ, помимо масштабирования, существует. Например, для своей новой модели Orion OpenAI применяет многомесячный процесс пост-обучения. Эта процедура включает использование обратной связи от людей для улучшения ответов и уточнения «эмоциональной окраски» взаимодействия с пользователями. Разработчики ИИ-моделей оказываются перед выбором: либо предлагать старые модели с дополнительными улучшениями, либо запускать чрезвычайно дорогие новые версии, которые могут работать ненамного лучше. По мере роста затрат растут и ожидания — стремительное развитие ИИ на начальном этапе создало завышенные ожидания как у специалистов, так и у инвесторов. |
© 1997—2026 3DNews
При цитировании документа ссылка на сайт с указанием автора обязательна. Полное заимствование документа является
нарушением
российского и международного законодательства и возможно только с согласия редакции 3DNews.
MWC 2018
2018
Computex
IFA 2018
