Прогресс Алгоритмов ИИ: Механизмы и Перспективы

Oтчет о исследовании прогресса алгоритмов в области искусственного интеллекта (ИИ), написанный для RAND Corporation. В отчете анализируются механизмы алгоритмических улучшений из таких областей, как численный анализ и исследование операций, и их потенциальное применение к системам ИИ, особенно к большим языковым моделям (LLM). Он классифицирует каналы улучшения по их потенциальному влиянию, выделяя настройку данных (например, обрезка или синтетическая генерация) и новые архитектуры (например, Mamba) как наиболее значимые факторы. В отчете делается вывод, что будущее ИИ зависит от прорывов в эффективности алгоритмов и снятия ограничений на данные, что может повлиять на эффективность аппаратного экспортного контроля. Дополнительные разделы объясняют базовую вычислительную сложность и включают тематическое исследование обучения с подкреплением с обратной связью от человека (RLHF). 00:00 — Введение: Тайный двигатель прогресса ИИ 00:20 — Главный вопрос: Гонка ИИ — это соревнование за большие компьютеры? 00:52 — Два двигателя прогресса ИИ: Вычислительная мощность vs. алгоритмы 01:35 — Сила алгоритмов: Принцип «умнее, а не сложнее» 02:25 — Три пути к улучшению: Как ИИ становится умнее 05:13 — Взгляд в будущее: Три возможные траектории развития ИИ 06:07 — Почему это важно: Последствия для геополитики 06:47 — Вывод: Следующая революция в ИИ — кремний или идея? Сайт: https://systems-analysis.ru
Wiki: https://systems-analysis.ru/wiki
X (Twitter): https://x.com/system_ru
Telegram: https://t.me/systems_analysis_ru
#искусственныйинтеллект #нейросети #трансформеры #градиентныйспуск #машинноенобучение #генеративныйИИ #оптимизация #функцияпотерь #внимание #эмбеддинги #токенизация #датасеты #RLHF #обучениемоделей #AI