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AI席卷华尔街：对冲基金部署ChatGPT，银行展开“军备竞赛”
·华尔街正在探索以ChatGPT为主的最新流行工具，希望通过提供足量的金融信息，使机器达到合理地为期权定价、建立投资组合或分析公司新闻的能力水平。·在最热衷于AI的银行中，大约40%的空缺职位是与AI相关的招聘，如数据工程师、量化分析师以及治理岗位。包括亿万富翁投资者沃伦·巴菲特在内的许多人认为，热衷于采用复杂的AI系统是未来风险降临的先兆。人工智能革命正在金融界上演。对冲基金公司正在部署ChatGPT处理繁重工作，德意志银行使用人工智能（AI）扫描客户的投资组合，荷兰国际集团利用AI筛选潜在的违约方。摩根士丹利表示，正在安全、可控的环境中试验运用AI技术。与此同时，摩根大通正在广泛吸纳AI人才，提供的相关招聘职位多于任何竞争对手。“苦活、累活”都交给AI事实上，AI早已应用于华尔街的各项工作中，比如计算信贷风险的机器学习算法。而现阶段，华尔街正在探索以ChatGPT为主的最新流行工具，希望通过提供足量的金融信息，使机器达到合理地为期权定价、建立投资组合或分析公司新闻的能力水平。金融从业者需要处理大量财经文本数据，如新闻、报告、评级等，甚至更深层次的程序代码编写工作， AI正在逐步接手。据彭博社5月31日报道，一些对冲基金公司表示，生成式AI已被用于处理市场研究审查、基础代码编写与基金业绩总结等普通任务，这些曾经“折磨”华尔街初级员工的“苦活、累活”都将交由AI消化、完成。系统性量化对冲基金Campbell & Co的首席执行官凯文·科尔（Kevin Cole）透露，该公司的量化分析师们使用大语言模型总结内部研究报告。凯文表示，AI在补全代码、编辑、查错等方面的能力非常强大。不过，人类员工仍会进行干预。目前的生成式智能工具，尚没有达到能改变人类日常投资方法的地步。据彭博社6月1日报道，帮助高盛集团和荷兰国际集团等公司开展AI业务的公司Eigen Technologies表示，与去年同期相比，2023年第一季度来自银行的咨询增加了五倍。咨询企业Evident的首席执行官兼联合创始人亚历山德拉·穆萨维扎德（Alexandra Mousavizadeh）表示，2022年11月ChatGPT的发布，“让每个人——董事会、首席执行官和银行的领导层——更加意识到这是一个改变游戏规则的因素”。她将这种情况描述为“人工智能军备竞赛”。德意志银行正在部署深度学习技术，以分析国际私人银行客户是否过度投资于某种特定资产，并为个人客户匹配合适的基金、债券或股票。在遵守法规的前提下，真人顾问会向顾客传递AI生成的建议。德意志国际私人银行数据解决方案全球负责人克里斯汀·安妮·布雷姆克（Kirsten-Anne Bremke）表示：“我非常喜欢这种将人工智能与人类智能结合起来的方式。”摩根大通出台了类似的计划。据知情人士透露，该公司今年5月为一项类似于ChatGPT的服务申请了专利，它可以帮助投资者选择特定的股票，目前该项目还处于初期阶段。法国巴黎银行正在使用聊天机器人回答客户问题，利用AI检测并预防欺诈和洗钱行为。法国兴业银行则利用AI的计算能力扫描资本市场中的潜在不当行为。今年4月，摩根士丹利表示，已经为一个模型申请了专利，该模型以侦测货币政策方向为目标，通过使用AI技术将美联储的信息划分为鹰派或鸽派。3月21日，华尔街投行高盛的首席信息官马可·阿让蒂（Marco Argenti）表示，内部开发人员已开始使用生成式AI进行编程。“现在这项技术还处于早期阶段。我们不会立即将所有重要工作都交由AI来完成，但当务之急是真正尝试并了解AI的潜力。”阿让蒂感叹道，“我从事技术工作已经将近40年，这是我见过的最大的颠覆之一——可能与互联网、应用程序、云计算相媲美。”风险与安全问题但这种风潮还是引发了对金融AI透明度和有效性的担忧。包括亿万富翁投资者沃伦·巴菲特（Warren Buffett）在内的许多人认为，热衷于采用复杂的AI系统是未来风险降临的先兆。银行家负有不根据不可靠信息进行交易的受托责任。纽约Friedman Kaplan Seiler Adelman & Robbins律师事务所的合伙人安妮·博蒙特（Anne Beaumont）表示，随着AI应用的扩大，这是一个问题。“当你在不知道问题是什么的情况下使用了AI回答时，你如何向投资者和监管机构证明你已经履行了职责？”今年4月，韩国三星电子被曝发生了3起员工使用ChatGPT导致机密数据外泄的事件。该公司员工将公司系统程序代码上传至ChatGPT，要求AI帮助修复错误和改善程序代码，并将会议记录输入至ChatGPT，指示AI帮忙做重点整理，导致工厂性能、产量等机密数据变成GPT模型训练数据的一部分。博通咨询研究院首席分析师王蓬博曾指出，金融从业者使用ChatGPT，即使用户是无意识的，也很有可能造成个人信息和数据的泄露。除此以外，无论是GPT-4，还是其他大型语言模型，均存在AI“幻觉（Hallucination）”问题，偶尔会无中生有、捏造信息。假如分析师使用ChatGPT来生成研究报告，内容看似相当可信，但如果报告中发出了虚假信息，错误成为一家上市公司的利空或利多消息，将造成非常严重的后果。此外，AI模型直接从互联网抓取信息训练数据，有可能夹杂了某些版权作品。对银行或提供财经信息的通讯社而言，此举有侵权之嫌，可能会损害公司声誉。“金融行业是一个严监管的行业，对于个人信息和相关的商业数据特别敏感。”王蓬博说，金融机构使用ChatGPT类产品，要先进行可控范围的评估，做好预防措施。咨询公司麦肯锡的合伙人卡罗·乔瓦尼（Carlo Giovine）表示，在与银行和保险公司合作时，他们会重新设计风险框架，以应对知识产权方面的考虑、不确定的监管环境以及AI“幻觉”等风险。Campbell & Co的科尔表示，公司内部正在试验使用一套开源模型，虽然处理能力不及ChatGPT，但胜在整套系统能够在本地部署、本地运行。科尔称：“我们必须非常小心此类工具带来的泄露风险。”开发和运行成本高近年来，银行业对于利用技术获取优势并不陌生，纷纷招募数据科学家、机器学习专家甚至天体物理学家。如今，这些投资正开始取得成果。美国银行首席执行官布莱恩·莫伊尼汉（Brian Moynihan）4月表示，AI可能带来“极大的好处”，有助于减少员工数量，但同时也要谨慎行事。巴克莱银行在金融AI领域仍处于“认真研究”阶段。首席执行官文卡塔克里什南（C.S...
智能设备 2023-06-03 10:08:50 -
消息称初代12英寸MacBook将于6月列为过时产品
IT之家 6 月 2 日消息，根据国外科技媒体 MacRumors 获得的内部备忘录，苹果公司计划 6 月 30 日，将初代 12 英寸 MacBook 列为“过时产品”。IT之家在此附上苹果关于“过时产品”的定义如下：过时产品是指 Apple 停止发售之日起已超过 5 年但未满 7 年的产品。列为“过时产品”的设备，如果出现损坏或者寻求售后帮助，由于苹果官方不再提供相关的零件，无法再通过 Apple Store 零售店和 Apple 授权服务提供商进行维修和服务。苹果于 2015 年 3 月推出了 12 英寸的 MacBook 采用轻薄设计，重量仅为两磅，也是苹果首款无风扇笔记本电脑，起价为 1299 美元（IT之家备注：当前约 9236 元人民币）。初代型号标准规格包括 1.1GHz 双核 Intel Core M 处理器，集成英特尔显卡，8GB RAM 和 256GB SSD。 ...
智能设备 2023-06-02 11:23:39 -
苹果首款头显RealityPro高清渲染图曝光：配“数字表冠”
IT之家 6 月 1 日消息，国外科技媒体 9to5Mac 基于现有公开的技术专利、相关报告，并参考部分传闻信息，制作了苹果首款 AR / VR 头显 Reality Pro 的高清渲染图。该媒体认为苹果 Reality Pro 头显采用类似于传统滑雪护目镜的设计，并融入了一些 Apple Watch、AirPods Max 的设计风格。在头显顶部配有两个物理按钮，左侧为一个可按击的按钮，用于开启 / 关闭某项软件功能；右侧为一个名为“Reality Dial”数字表冠，可以切换 AR 和 VR 场景视图。头显还配有一系列传感器和摄像头，但巧妙地伪装在框架中。头显的带子左侧是一体式的，无法取下，只有通过右侧取下。这款头显不内置电池，消费者需要额外佩戴连接到头显的电池组。在右侧还有一个可兼作充电器的扣子。我们想象这看起来很像感应式 Apple Watch 充电器。IT之家此前报道，罗斯・杨在推文中表示，苹果首款头显将配备 2 块 1.4 英寸的屏幕，材质为 Micro OLED（OLED on Silicon），亮度会超过 5000 尼特，像素密度为每英寸 4000 个像素点，每块屏幕的分辨率也达到了 4K。苹果的这款头显凭借着高于 5000 尼特的亮度，可以支持主流头显市场并不具备的 HDR 内容。 ...
智能设备 2023-06-01 10:45:39 -
曾经最强的Nokia游戏手机，外观神似GBA，还能玩拳皇
最近在家打扫卫生，偶然发现了这台闲置十多年的诺基亚N-Gage QD。如果没记错的话，这是我在2004年买的手机，当时才上高一，拿着好多年的压岁钱去买的一部欧版二手机，当时喜欢的很...
手机互联 2023-06-01 00:48:12 -
苹果邀请开发者“编码新世界”，暗示即将推出RealityPro头显
IT之家 5 月 31 日消息，距离苹果公司的全球开发者大会（WWDC）只有不到一周的时间，苹果公司在其开发者网站上发布了一篇博客文章，暗示了即将推出的 Reality Pro 头戴式设备，邀请开发者关注并学习如何“编码新世界（Code new worlds）”。“编码新世界”这一标语是苹果公司今天才开始使用的，明显是对新软件平台的暗示...
智能设备 2023-05-31 10:53:49 -
演讲秒变卡拉OK，黄仁勋演示AI音乐创作！英伟达放大招，算力“杀器”来了，还“拉踩”了一波CPU
当地时间5月29日，COMPUTEX 2023上，英伟达（NVDA）掌门人黄仁勋向传统CPU服务器集群发起“挑战”，“CPU扩展的时代已结束，新计算时代引爆点已到来。”当日，黄仁勋在大会上宣布，“我们已到达生成式AI引爆点。从此，全世界的每个角落，都会有计算需求。”如今英伟达掌握着全球多家科技公司“算力命脉”，而在这场大会上，黄仁勋激情演讲2个小时，甩出了多项重磅新发布，包括算力“杀器”DGX GH200超级计算机、针对游戏的ACE代工服务、MGX服务器规范等内容。图片来源：NVIDIA主题演讲视频截图据澎湃新闻5月29日报道，在当天的大会上，黄仁勋现场演示AI音乐创作，随机输入歌词一键生成一首歌。他还带领现场观众跟着节拍演唱。图片来源：NVIDIA主题演讲视频截图上周，由于对处理AI任务的数据中心芯片的强烈需求，英伟达大幅提高了对本季度的业绩指引，比分析师的估计高出近40亿美元。业绩指引的提高使该股创下历史新高，并使英伟达的估值接近1万亿美元，这还是芯片业中首次有公司市值达到这一高度。黄仁勋演讲的主要内容来了1、英伟达面向游戏玩家的GForce RTX 4080 Ti GPU现已全面投产，并已经开始量产。2、黄仁勋宣布推出适用于游戏的英伟达Avatar Cloud Engine（ACE），这是一种可定制的AI模型代工服务，为游戏开发人员提供预训练模型。它将通过AI支持的语言交互赋予非玩家角色更多个性。3、英伟达Cuda计算模型现在服务于400万开发者和超过3000个应用程序。Cuda的下载量达到了4000万次，其中仅去年一年就达到了2500万次。4、GPU服务器HGX H100的全面量产已经开始，他补充说，这是世界上第一台装有变压器引擎的计算机。图片来源：NVIDIA主题演讲视频截图5、黄仁勋将英伟达2019年以69亿美元收购超级计算机芯片制造商Mellanox称为其有史以来做出的“最伟大的战略决策之一”。6、下一代Hopper GPU的生产将于2024年8月开始，也就是第一代开始生产两年后。7、英伟达的GH200 Grace Hopper现已全面投产。超级芯片提升了4 PetaFIOPS TE、72个通过芯片到芯片链路连接的Arm CPU、96GB HBM3和576 GPU内存。黄仁勋将其描述为世界上第一个具有巨大内存的加速计算处理器：“这是一台计算机，而不是芯片。”它专为高弹性数据中心应用而设计。8、如果Grace Hopper的内存不够用，英伟达有解决方案——DGX GH200。它是通过首先将8个Grace Hoppers与3个NVLINK交换机以900GB传输速度的Pod连接在一起，再将32个这样的组件连接在一起，再加上一层开关，连接总共256个Grace Hopper芯片。由此产生的ExaFLOPS Transformer Engine具有144 TB的GPU内存，可用作巨型GPU。黄仁勋说Grace Hopper速度非常快，可以在软件中运行5G堆栈。谷歌云、Meta和微软将是第一批获得DGX GH200访问权限的公司，并将对其功能进行研究。9、英伟达和软银已建立合作伙伴关系，将Grace Hopper超级芯片引入软银在日本的新分布式数据中心。这些将能够在多租户通用服务器平台中托管生成式人工智能和无线应用程序，从而降低成本和能源。10、软银和英伟达的合作伙伴关系将基于英伟达MGX参考架构，该架构目前正在与一些公司合作使用。它为系统制造商提供了一个模块化的参考架构，帮助他们构建100多个用于AI、加速计算和全方位用途的服务器变体。合作的公司包括ASRock Rack、Asus、Gigabyte、Pegatron、QCT和Supermicro。11、黄仁勋发布了Spectrum-X加速网络平台，以提高基于以太网的云的速度。它包括Spectrum 4交换机，它有128个端口，每秒400GB和每秒51.2TB的传输速度。黄仁勋说，该交换机旨在实现新型以太网，并设计为端到端以进行自适应路由、隔离性能和进行结构内计算。它还包括Bluefield 3 Smart Nic，它连接到Spectrum 4交换机以执行拥塞控制。12、世界上最大的广告公司WPP已与英伟达Nvidia合作开发基于英伟达Omniverse的内容引擎。它将能够制作用于广告的照片和视频内容。13、机器人平台英伟达Isaac ARM现在可供任何想要构建机器人的人使用，并且是全栈的，从芯片到传感器。Isaac ARM从名为Nova Orin的芯片开始，是第一个机器人全参考堆栈，Huang说。图片来源：NVIDIA主题演讲视频截图在本次大会上，黄仁勋还“拉踩”了一波CPU。他从功耗、处理数据量等方面，指出使用GPU胜过CPU。“买越多，省越多。”黄仁勋再次表示。同时，他也列出了数据中心成本公式：数据中心总持有成本=f[成本(芯片、系统、硬件生态系统)、吞吐量(GPU、Algo软件、网络、系统软件、软件生态系统)、使用率(Algo Lib,软件生态系统)、采购运营、生命周期最佳化、电力]。黄仁勋台大演讲：我曾经历三次失败在5月27日的台湾大学发表了毕业典礼演讲上，黄仁勋再次强调了掌握AI技术的重要性：很多人担心，AI会抢走自己的工作。但真正会抢走你饭碗的，是掌握了AI技术的人。他表示，从各方面来看，AI的兴盛是计算机产业的再生契机。在下个十年，我们的产业将使用新型AI电脑，取代价值万亿美元的传统电脑。据证券时报5月29日报道，5月27日，黄仁勋在台湾大学的演讲刷屏科技圈。AI，无疑是黄仁勋演讲的主题之一。他指出，所有人即将进入一个巨大变革的世界，就像个人电脑、晶片革命一样，当前正处于AI的起跑线上，每个行业都将被革命。AI为所有人带来了巨大的机遇，反应敏捷的企业将利用AI技术提升竞争力，而未能善用AI的企业将面临衰退。黄仁勋表示，AI将改变每一份工作，大幅提升工程师、设计师、艺术家等的工作表现。他预计，每家公司和大家都必须学会善用AI，尽管有些人担心AI可能会夺走他们的工作。现阶段正处于AI技术时代的开端，AI将从根本上重塑电脑，是电脑科技产业的再一次重生，也是中国台湾厂商的黄金机遇。“请借助人工智能，完成难以想象和不可思议的事情。”有些人担心AI可能会抢走工作机会，有些人担心AI发展出自我意志。对此，黄仁勋回应到，“我们正处于一个新领域的开始，就像个人电脑、网络、移动设备与云端技术一样。但是AI的影响更为根本，每个运算层面都会被重新改写。它改变了我们撰写软件的方式、执行软件的方式。从各方面来看，这是电脑产业的再生契机，对于企业而言更是一个黄金机遇。你们正是这个产业的重要基石。”据界面新闻28日报道，在演讲中，黄仁勋提及了英伟达创业时期的三个“失败故事”，公司一路磕磕绊绊，险些濒临倒闭。他说，“在英伟达，我经历了失败，极大的失败，所有的失败都令人羞愧和尴尬，几乎使我们走向了灭亡。”他以这3个“失败故事”勉励毕业生们认清错误，坚持意志，知时而变。黄仁勋总结称，撤退对所有人而言并不容易。然而，战略性撤退、牺牲、决定放弃什么才是成功的核心，并且非常关键。黄仁勋强调，以谦逊之心面对错误，并寻求帮助，拯救了英伟达。这些特质对聪明又成功的人来说，特别困难，一如在场的毕业生。每日经济新闻综合澎湃新闻、证券时报、界面新闻 ...
智能设备 2023-05-30 10:51:56 -
实时处理照片和视频等，英特尔演示MeteorLake上的VPU能力
IT之家 5 月 30 日消息，英特尔在近日召开的 Computex 2023 大会上，展示了 Meteor Lake 处理器原型，重点演示了该处理器中协处理器 VPU 的一些功能。Meteor Lake 处理器不再使用单片式设计（monolithic design），而是采用分散式设计，组合通过的 chiplets 来满足不同工作任务。Meteor Lake 中提供的多功能处理单元（VPU），主要技术来自于英特尔 2016 年收购的 Movidius 公司。英特尔通过引入 VPU，可以加速处理 AI 算法和机器学习模型相关的任务。Meteor Lake 中的 VPU 主要任务包括实时处理照片和视频、过滤应用、自动模糊背景、缩放应用、替换图像等等，此外 VPU 还具备实时识别用户眼球运动和手势的能力。IT之家此前报道，这颗处理器是在两周前完成的，拥有 16 核 22 个线程、1.6 MB 的 L1 缓存、18 MB 的 L2 缓存和 24 MB 的 L3 缓存。 ...
智能设备 2023-05-30 10:51:49 -
英伟达AI智能体接入GPT-4，完胜AutoGPT！自主写代码独霸我的世界，无需人类插手
新智元报道编辑：Aeneas 好困【新智元导读】给游戏行业来点GPT-4式震撼？这个叫Voyager的智能体不仅可以根据游戏的反馈自主训练，而且还能自行写代码推动游戏任务。继斯坦福的25人小镇后，AI智能体又出爆款新作了。最近，英伟达首席科学家Jim Fan等人把GPT-4整进了「我的世界」（Minecraft）——提出了一个全新的AI智能体Voyager。Voyager的厉害之处在于，它不仅性能完胜AutoGPT，而且还可以在游戏中进行全场景的终身学习！比起之前的SOTA，Voyager获得的物品多出了3.3倍，旅行距离变长了2...
智能设备 2023-05-27 16:03:18 -
这个比ChatGPT情商还高的AI，我可以和它聊三天三夜
狂拿考试高分让学生瑟瑟发抖，加入联网功能叫传统搜索战战兢兢，升级工作全家桶搞得打工人又悲又喜....
智能设备 2023-05-27 16:02:52 -
GPT-4玩《我的世界》15倍速攀科技，不看画面全靠代码操作
克雷西 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI把GPT-4放进一个虚拟世界会怎么样？比如《我的世界》。英伟达开发最新方法Voyager，在游戏中点亮科技树的速度是此前方法的15.3倍，同时获得的独特物品是此前的3...
智能设备 2023-05-27 16:02:52 -
数学论证GPT-4不是随机鹦鹉：真如此的话整个宇宙都会坍缩
克雷西 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI对于ChatGPT的工作原理，一个常见的解释是根据统计学规律预测下一个词。但最近一位叫Jacob Bayless的工程师用数学方法得出惊人结论：若是如此，所需的信息量足以让整个宇宙都坍塌成黑洞。这一数据量是50000^8000，根据贝肯斯坦上限(Bekenstein bound)原理，如果把这些信息分配到空间当中，所需要的信息密度已经远超宇宙能承受的最大值。而这仅仅是把数据存储起来的消耗，更不必说还要进行运算了。而ChatGPT与单纯统计预测的区别，可以做这样的类比：如果天文学家通过历史观测记录推算出月食的周期，这可以算是统计学。但当他们总结出牛顿万有引力定律的时候，就已经超越了统计学。什么是“随机鹦鹉”一个流传很广的说法，所谓大语言模型实际上相当于一个“随机鹦鹉”——与我们观察其输出时的情况相反，语言模型只是将其在庞大的训练数据中观察到的语素胡乱拼接在一起，根据概率生成文本，但不清楚文字背后的任何含义，就像一个随机的鹦鹉。出自论文On The Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big这对过去的语言模型，或许确实成立。比如曾经流行的n-gram算法。比如当我们在搜索引擎中进行搜索时，出现的联想词就能用此方法实现。具体来说，下面的三行文本中，第一行纯粹是随机生成，第二行考虑了单词在英语中整体的出现概率，第三行则考虑了单词在前一个词后面出现的概率。n = 0: RECEIVE FALL SURPRISED FRIDAY INGREDIENT…n = 1: REPRESENTING AND SPEEDILY IS AN GOOD…n = 2: THE CHARACTER OF THIS POINT IS THEREFORE…不难看出，随着n值的升高，文本越来越接近人类语言。而n-gram模型根本不需要掌握其中的语义或理解其中的抽象概念，就能生成像模像样的句子。据此有人猜想，GPT-4会不会也只是一种高级的n-gram呢？Bayless提出，GPT必须学会抽象才能有如今的效果，至少GPT-4肯定如此。GPT-4不只是“随机鹦鹉”要证明这一点，可以先看下棋机器人的例子。如果有一种下棋机器人，存储了巨量棋谱数据，对于每个棋局都能推荐下一步。那它就能通过“背谱法”模仿其他任何棋手或程序的下法比如Stockfish是最先进的国际象棋程序，如果仅通过对战而不看源码，是无法确定Stockfish是否在背谱。但实际上，包含所有情形和步骤的棋谱数据量可能超过2^154。而Stockfish的程序只占用了不到50MB的空间，根本不可能存下需要的所有棋谱。所以Stockfish肯定是通过更高级的方法来实现下棋的。人类语言的复杂度远超过棋类游戏，因此GPT的数据量更是同理。仅在是上一代的GPT-3的token字典中就有超过5万token。如果对每个词都逐一建立统计信息，n-gram模型中n值将高达8000。届时，需要存储的情景数量将达到50000^8000。正如文章开头所提到，这简直是天文数字，足以让整个宇宙坍缩。因此，GPT是“随机鹦鹉”的猜测在理论上得到了一定程度的批驳。“随机鹦鹉”达不到的高度仅在理论上进行说明是不充分的，因此研究人员还进行了两个实验，意图证明大模型在学习过程中已经抽象出了算法。第一个实验关于一道经典的农夫过河问题。一个农夫有一条船，和狼、羊、菜，农夫要把这3样东西运到河到另一边，农夫每次最多只能通过这个船运一样东西，要防止狼吃羊、羊吃白菜（即不能在没有农夫在的情况下同时在同一岸边），该怎么过？研究人员将这个问题中的农夫、船、河分别替换成地球人、虫洞和银河系。狼、羊和菜则分别换成火星人、金星人和月球人。替换的目的是因为互联网上不太可能出现类似语料，可以判断大语言模型是不是真的掌握了通用方法。如果GPT不是“随机鹦鹉”，那么它至少不会犯下只有“随机鹦鹉”才会犯的错误。GPT-4针对替换后的问题给出了正确的回答，GPT-3.5则没有。但它们并没有犯研究人员预想的“鹦鹉”错误——即在回答中出现狼、船、河等已被替换掉的词语。回答中使用的句子，也无法在互联网中被检索到。这些现象都证明了现在的大语言模型的生成方式已经超越了“概率预测”。第二个实验则是数字排序。如果让GPT学习数字排序，它们究竟是只会记住给出过的数字顺序，还是真的研究出排序算法呢？其实只要从GPT的输出当中就可以看出来了。假如从1-100中随机选择10个数字，并将其顺序打乱，将一共有这么多种情形：如果再考虑数字的重复出现，又或者数字的数量发生变化，根本不可能存储如此之多的情形。因此，只要GPT能够针对未知的排序问题给出正确的回答，便可以说明它们是真的研究出了排序算法。研究人员训练了一款特斯拉前AI总监Andrej Kaparthy发明的语言模型nanoGPT，专门让它做数字排序。结果显示，随着训练步数的增加，模型给出的数字顺序越来越完美。虽然在训练步数达到16万左右时突然出现了大量错误，但也很快得到了纠正。这说明这款模型并不是仅仅根据学习的素材对未知的数字进行排序，而是已经掌握了背后的方法。这个测试只是在一台笔记本电脑、算力非常有限的GPU上进行的。更不必说GPT-4了。参考链接：https://jbconsulting...
智能设备 2023-05-27 16:02:19 -
阿里达摩院：GPT-4替代年薪60万数据分析师只要几千块，论文已发
梦晨 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAIGPT-4替代初级数据分析师的成本只有0.71%，换成高级数据分析师则是0...
智能设备 2023-05-27 16:02:14
