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OpenAl:从Transformer的历史中塑造人工智能的未来
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https://www.youtube.com/watch?v=orDKvo8h71o 主讲人:Hyung Won Chung, OpenAI 从Transformer的历史看人工智能的未来 人工智能的发展速度如此之快,以至于很难跟上。我认为我们不应该把所有的精力都花在追赶最新的发展上,而应该研究变化本身。第一步是识别和理解变化背后的驱动力。对于人工智能来说,它是指数级便宜的计算和相关的扩展。我将对Transformer架构的早期历史提供一个高度主观的观点,重点关注每次开发的动机,以及每个开发如何变得与更多的计算无关。这种分析将帮助我们以统一的视角将过去和现在联系起来,这反过来又使它更易于管理,以规划该领域的发展方向。 PPT在这里:https://docs.google.com/presentation/… 0:00介绍 2:05识别和理解人工智能背后的主要驱动力。 15:18变压器架构概述:编码器-解码器,仅编码器和仅解码器 23:29编码器-解码器和纯解码器的区别,以及从缩放角度看编码器-解码器附加结构的基本原理。 关于演讲者: Hyung Won Chung是OpenAI ChatGPT团队的研究科学家。他研究了大型语言模型的各个方面:预训练、指令微调、基于人类反馈的强化学习、推理、多语言、并行策略等。一些值得注意的工作包括缩放Flan论文(Flan- t5, Flan-PaLM)和T5X,用于训练PaLM语言模型的训练框架。在OpenAI之前,他在谷歌大脑工作,在那之前他获得了麻省理工学院的博士学位。
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