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这不是美术馆,而是杭州临安三口村的杨梅大棚,沿着山坡堆叠在一起。(via)
现在的新闻报道,天天有 AI 的新闻,里面会提到很多模型。
分辨模型的强弱,有一个关键指标,就是看它有多少个参数。一般来说,参数的数量越多,模型就越强。
GPT-2 有15亿个参数,GPT-3 和 ChatGPT 有1750亿个,GPT-4 没有公布这个指标,据传比上一代大5倍以上。
那么,什么是参数呢?
按照我粗浅的理解,参数相当于模型预测时,所依据的神经网络的节点数量。参数越多,就代表了模型所考虑的各种可能性越多,计算量越大,效果越好。
既然参数越多越好,那么参数会无限增长吗?
答案是不会的,因为参数受到训练材料的制约。必需有足够的训练材料,才能计算出这些参数,如果参数无限增长,训练材料势必也要无限增长。
我看到的一种说法是,训练材料至少应该是参数的10倍。举例来说,一个区分猫照片和狗照片的模型,假定有1,000个参数,那么至少应该用10,000张图片来训练。
ChatGPT 有1750亿个参数,那么训练材料最好不少于17500亿个词元(token)。"词元"就是各种单词和符号,以小说《红楼梦》为例,它有788,451字,就算100万个词元。那么, ChatGPT 的训练材料相当于175万本《红楼梦》。
根据报道,ChatGPT 实际上用了 570 GB 的训练材料,来自维基百科、互联网图书馆、Reddit 论坛、推特等等。
大家想一想,更强大的模型需要更多的训练材料,问题是能找到这么多材料吗,会不会材料有一天不够用?
我告诉大家,真的有学者写过论文,研究这个问题。
过去10年来,AI 训练数据集的增长速度远快于全世界的数据存量的增长速度。如果这种趋势继续下去,耗尽数据存量是不可避免的。
论文给出了三个时间点。
- 2026年:用完一般的语言数据
- 2030年~2050年:用完所有的语言数据
- 2030年~2060年:用完所有的视觉数据
也就是说,根据他们的预测,大概三四年后,新的训练材料就会很难找。最迟三十年后,全世界所有材料都不够 AI 的训练。
上图是作者给的趋势图,虚线是训练材料的增长速度,红线和蓝线是模型增长速度的不同预测。到了2035年以后,这三根线就合在一起了,曲线变得越来越平。
作者认为,到了那时,由于没有足够的训练材料,AI 模型的发展速度可能就会显著放缓。
如果他的预测是正确的,就意味着,跟大家想的不一样,AI 飞速发展不会持续很久。现在也许就是发展最快的阶段,然后就会开始放慢,等到本世纪中叶就会显著放慢,接近停滞,跟量子物理学的现状差不多。
1、车轮转向系统
韩国现代汽车发布了一项新技术,允许每个车轮独立转动90度。
演示视频中,这辆概念车可以横着开,也可以原地调头。
虽然实用性很强,但是该技术增加了车辆的复杂性和成本,对于正常行驶是否有影响也未知。现代汽车没透露,是否会将其投入生产。
2、电脑椅的静电
一位国外网友发帖说,他家的显示器经常莫名其妙暗掉几秒钟,然后又好了。
他原以为是显示器问题,后来发现只有移动电脑椅、或者坐下站起时,才会发生这个故障。
他的电脑椅是宜家的 MARKUS,很多网友回帖说,他们的这把电脑椅也有这个问题。
这把椅子的织物材料或者金属座架,容易带有静电,一移动就会导致放电,使得电脑显示器短时间关闭。
解决方法似乎只有换掉这把椅子,但也有动手能力强的网友,为椅子接上地线,让它通地,从而解决了放电问题。
一项研究发现,无线耳机可以取代助听器,帮助听力受损的人,
苹果的 Airpods 耳机有一个"实时收听"功能,可以放大外界声音,跟助听器的功能很像,实际效果也很好。
助听器的价格非常贵,好的要几万元人民币,普通的也要几千。无线耳机如果真能替代,将造福很多失聪的人。
4、沙坝蓄水池
韩国为了解决山区在旱季断水的问题,新建了该国第一座沙坝蓄水池。
坝体内部有一个砂石的蓄水池,平时用来蓄水,需要时打开管道,让水流向下游。
这样做据说有三个好处:水的蒸发大大减少;水质在通过沙床时得到改善;冬天的水不结冰。
5、智能婚戒
一家捷克公司推出"智能婚戒",这种婚戒可以感知佩戴者的心跳,并且能将心跳曲线显示在戒指上。
有趣的地方是,它显示的不是自己的心跳,而是对方的心跳。
它通过蓝牙与手机通信,只要佩戴者按压戒指,手机就会联络另一只配对的戒指。
对方的心跳频率,就会传到你的手机上,心跳曲线也显示在戒指上。
发明者称,它让你随时感受到爱人的浪漫心跳。它采用玫瑰金材质,报价是3000美元/对。
1、我的开源经历(中文)
作者分享自己的经历,开发一个图片编辑的网页应用。(@nihaojob 投稿)
2、如何自己实现 CodePen(英文)
CodePen 是著名的网页实时编辑预览工具,本文教你怎么实现它的主要功能,非常简单。
3、tcpdump 快速上手(英文)
作者教你怎么使用 tcpdump 这个命令行工具,查看某个网站的 TCP 通信。
4、WebGPU 为什么重要(英文)
操作系统的图形 API,目前是不统一的:Windows 是 DirectX,苹果是 Metal,Linux 是 Vulkan。
WebGPU 是一种跨平台的解决方案,提供了统一的接口。推荐这篇长文。
5、我开发 PCalc 的30年(英文)
作者在1992年为 Macintosh 电脑写了一个计算器 PCalc(上图)。后来,他一直维护这个项目30年,还把它移植到苹果公司的其他设备上,比如 iPhone 和 iWatch(下图)。作者回忆了他这30年。
6、使用 hurl 自动化 HTTP 测试(英文)
本文介绍一种简单的方法,使用 hurl 这个软件,对网站 API 进行自动化测试,看它是否正确响应。
7、编程语言的错误处理机制(英文)
本文讨论不同的语言如何处理报错,比如 Java 会抛出异常,而 Go 将错误赋值给一个变量。
这里还有一篇相同主题的文章,也值得参考。
8、疯狂的 C 语言字符串(英文)
本文是 C 语言的字符串教程,从结尾的\0
讲到 Unicode,结论就是在 C 语言里面,正确处理字符串是一件多么麻烦的事情。
1、stagit
这个软件可以将 Git 仓库转为一个静态网站,为每个文件、每次提交生成一个页面。
2、元标签生成器
很多社交媒体对于外部 URL,会显示一个卡片,上面有标题、缩略图和页面简要内容。这些信息来自网页里面的元标签,这个工具可以帮助你生成这些元标签。
3、CJK 字体识别
上传一张东亚文字的图片,这个开源工具可以识别这些文字用了什么字体。(@JeffersonQin 投稿)
一个自托管的开源微博网站,只能一个人使用(即没有多用户),支持 ActivityPub 协议。
一个终端窗口的 Markdown 文件渲染器,适合用来在终端下阅读 Markdown 文件。
这个网站为用户输入的文本,生成一个用于分享的 URL。但是,这个 URL 只能打开一次,第二次访问就会不存在,有点像"阅后即焚"。
一个带有上传进度显示的网页多文件上传 JS 库。
8、snappify
一个将代码片段生成截图的工具。
9、RustDesk
一个开源的远程桌面软件,让你远程操作其他电脑的桌面,有各种操作系统的客户端。
10、LosslessCut
一个视频编辑器,最大特点是不进行重新编码,按照原视频的格式进行剪切连接,因此速度极快。
吴恩达与 OpenAI 合作的免费英文课程,教大家怎么编写 ChatGPT 提示,做出一个自己的聊天机器人。
Udemy 高分付费课程的中文字幕版。(@lyf61 投稿)
解释 QUIC 协议通信的每个字节的含义,原始英文版的翻译。(@cangSDARM 投稿)
4、Musico
一个自动生成音乐的 AI 模型,它的官网可以收听这个模型生成的音乐。
1、云的表情
一位美国艺术家专门为各种云的照片,添加表情,使得云看上去像一个卡通人物。
他原本只是出于无聊,随手拍了一些云的照片,画上表情以后,发到网上。
后来,他发现很多人喜欢这些作品,就坚持了下来。
他说:"看着云,你会产生无穷无尽的灵感。"
现在,越来越多的读者向他投稿。他还准备出书。
1、忙碌的七个层次
生活的忙碌可以分成七个层次。
大家可以对照一下,自己属于哪个层次?
第 1 级:一点不忙。
时间很自由,怎么安排都可以,没有一定要去完成的事项,周末想睡多久就多久。
第 2 级:有一些小事。
你记得有一些事要做。这些事情是合理的事项,没有截止期,但是你知道这些事迟早要做。
第 3 级:有一些重要的事。
你有必须要做的事情,需要及时跟踪,不能拖延,你会时刻提醒自己这些事情。
第 4 级:日程排满了。
你的日程排满了,不得不经常问自己"什么事情更重要?",以便决定先做哪些事,后做哪些事。
你没有计划外的时间,不过你还能控制日程。
第 5 级:生活出现混乱。
你的事情在工作时间做不完,你开始加班了。
你经常因为事情来不及,而对别人说"对不起"。那些事情并没有被你放弃,只是你不得不赶时间,有些事情执行变得草率。
第 6 级:任务做不完。
你需要做的事情,超过了你安排日程的能力。即使放弃某些事情,你依然做不完剩下的事情。
你的工作时间大大延长,影响到正常生活。你感到非常疲劳。
第 7 级:日子过不下去。
各种任务塞满了你醒着的每一分钟。吃饭和其他生活必需的事情,都是抽时间来做。你忙起来的时候,甚至饭也没时间吃。
你不写日程安排了,因为根本没有时间做计划,每个小时情况都在发生变化。
你走路也心不在焉,常常觉得要崩溃,日子过不下去了。
1、
我离开谷歌,是为了呼吁 AI 的风险,在谷歌任职不方便谈论这些事情。
-- "深度学习之父"杰弗里·欣顿(Geoffrey Hinton),宣布从谷歌辞职
2、
欧洲的问题是,没有将互联网视为可利用的经济机会,而是看成需要监管的对象。
3、
大多数人都认为,手下的人比自己聪明,是没有问题的。一般来说,领导人都要聘请比自己聪明的顾问和幕僚。
那么,当你的手下变成了比你聪明的 AI 模型时,人们为什么会感到受威胁呢?
-- Yann LeCun,Meta 首席 AI 科学家
4、
要成为优秀程序员,请编写大量代码;要成为顶级程序员,请阅读大量代码。
如何走出失望和怀疑(2022 #206)
显卡缺货与异业竞争(2021 #156)
数字游民(2020 #106)
文科生为什么不容易就业?(2019 #56)
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(完)