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(中英字幕) 数量安全:保持AI的开放性
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Arthur Mensch(亚瑟·门什),Mistral的联合创始人和Deepmind 2022年“Chinchilla”论文的合著者,最近发布了受欢迎的开源语言模型Mistral-7B。他们的最新作品,Mixtral,一种专家混合模型,在AI界引起了关注。加入亚瑟和a16z的普通合伙人Anjney Midha(安杰尼·米达)的讨论,了解开源的细微差别、开放式和封闭式模型的比较性能,以及有效扩展大型语言模型(LLMs)所需的创新。 Topics Covered: 00:00 - 引入扩展规律及其影响 02:14 - 亚瑟·门什和Mistral的创立 07:57 - Mistral 7b的推出和Mixtral的发布 13:27 - 开源的误解、开放式与封闭式模型的现状,以及扩展LLMs的未来需求 18:41 - AI中的开源:扩展规律、行业影响、数据效率和新模型架构 22:56 - 开源模型的安全顾虑 25:17 - 向政策制定者推荐的AI技术监管 33:17 - 关于LLMs进步如何改变用户与技术互动的预测 36:36 - 在游戏和企业等多个领域的潜在应用 38:53 - 对建设者、研究人员和开发人员的行动号召
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