Pieter Abbeel은 Andrew Ng와의 인터뷰에서 심층 강화 학습의 과제와 잠재력에 대해 논의합니다. 그는 탐색, 학점 할당 및 부정적인 예 생성에 대한 추가 작업의 필요성에 주목합니다. Abbeel은 또한 로봇이 자율적으로 살도록 가르칠 때 안전 문제와 안전한 학습 데이터 수집의 중요성을 강조합니다. 그는 개인에게 인기 있는 프레임워크로 실습을 추구하도록 조언하고 경험이 풍부한 전문가로부터 멘토링을 받는 이점을 제안합니다. 또한 그는 기계에 성취 목표를 부여할 때 강화 학습의 필요성을 제안하고 강화 학습 구성 요소를 추가하기 전에 행동 복제 및 감독 학습의 중요성에 주목합니다.
00:00:00 이 섹션에서 Pieter Abbeel은 수학과 물리학에 대한 관심 때문에 처음에 어떻게 공학에 관심을 갖게 되었고 결국 어떻게 기계 학습과 심층 강화 학습으로 이끌었는지에 대해 이야기합니다. 그는 탐색 및 학점 할당과 같은 심층 강화 학습에 여전히 존재하는 문제와 이러한 시스템을 개선하기 위해 생성해야 할 부정적인 예가 여전히 필요한 방법에 대해 이야기합니다. 그는 또한 심층 강화 학습의 성공은 주로 짧은 기간에 이루어졌으며 시스템이 더 긴 기간에 걸쳐 추론할 수 있도록 하기 위해 이 분야에서 수행해야 할 작업이 여전히 많다고 지적합니다.
00:05:00 인터뷰의 이 섹션에서 Pieter Abbeel은 로봇이나 소프트웨어 에이전트가 자율적으로 생활하도록 가르치는 문제에 대해 논의하고 안전은 안전한 학습 데이터 수집을 포함하여 일련의 문제를 야기한다고 지적합니다. 또한 그는 미래에 인간의 설계를 대체할 수 있는 보다 효율적인 메커니즘을 제시하기 위해 학습 알고리즘을 적극적으로 탐색하고 강화하는 것에 대한 흥분을 공유합니다. 마지막으로 그는 인공 지능 분야에서 경력을 쌓고자 하는 사람들에게 조언을 제공하며, 이 분야에서 방대한 직업 기회를 제공한다는 점을 강조하고 시작을 위해 Andrew Ng 및 Berkeley의 딥 러닝 과정과 같은 온라인 학습 자료를 제안합니다.
00:10:00 이 섹션에서 Pieter Abbeel은 TensorFlow 및 PyTorch와 같은 인기 있는 프레임워크를 사용한 실습 및 실험의 중요성을 강조하면서 딥 러닝 및 기계 학습에 대한 학습을 시작하는 방법에 대해 설명합니다. 그는 또한 박사 학위 취득과 대기업 취업의 장단점에 대해 논의하고 경험 많은 전문가로부터 멘토링을 받는 이점을 강조합니다. 그런 다음 Abbeel은 계속해서 로봇이 처음부터 고전적인 Atari 게임을 실행하거나 재생하는 방법을 배우는 것과 같은 심층 강화 학습의 성공 사례를 설명하지만 다음 단계는 이 학습된 지식을 향후 작업에 재사용하는 방법을 알아내는 것이라고 언급합니다. 그는 또한 많은 기업이 가까운 장래에 사람의 도움을 받는 감독 학습에 의존할 것이라고 예측합니다.
00:15:00 이 섹션에서 Pieter Abbeel은 인간의 행동을 일치시키는 것보다 기계에 성취 목표를 부여하는 데 강화 학습을 사용할 것을 제안합니다. 기계는 강화 학습 구성 요소를 추가하기 전에 행동 복제 또는 감독 학습을 사용하여 훈련됩니다. 이 접근 방식은 시간이 많이 걸리지만 설정된 목표를 달성할 수 있는 기계를 개발하는 데 효과적입니다. 강화 학습만으로는 위험하고 시간이 많이 소요될 수 있습니다.
Baidu 연구 책임자이자 중국 국립 딥 러닝 연구소 소장인 Yuanqing Lin이 국립 연구소 설립과 딥 러닝 커뮤니티에 미치는 영향에 대해 논의합니다. Lin은 딥 러닝에 대한 중국의 투자와 다양한 분야에서 성장을 이끈 방법에 대한 통찰력을 제공합니다. 그는 AI 개발에서 피드백 루프의 중요성과 이것이 더 나은 알고리즘과 기술을 만드는 데 어떻게 도움이 되는지 강조합니다. Lin은 개인에게 기계 학습에서 강력한 기반을 구축하고 오픈 소스 프레임워크로 시작하여 성공적으로 현장에 진입할 것을 조언합니다.
00:00:00 이 섹션에서는 Baidu Research의 책임자이자 중국 국립 딥 러닝 연구소의 책임자인 Yuanqing Lin이 자신의 개인적인 이야기와 그가 기계 학습 분야에 입문하게 된 방법에 대해 이야기합니다. Lin은 UPenn에서 박사 과정을 위해 자신의 연구 영역을 물리학에서 기계 학습으로 전환했으며, 매일 새로운 것을 배우는 매우 흥미로운 경험이라고 말했습니다. 그는 결국 ImageNet Challenge의 성공적인 프로젝트에 참여하여 대규모 컴퓨터 비전 작업을 접하게 되었고 딥 러닝 작업에 영감을 주었습니다. 중국 국립 연구소의 책임자인 Lin의 목표는 중국 최대의 딥 러닝 플랫폼을 구축하여 연구자와 개발자에게 리소스를 제공하여 기존 기술을 개선하고 대규모 애플리케이션을 위한 새로운 기술을 개발하는 것입니다.
00:05:00 이 섹션에서는 Baidu 연구 책임자인 Yuanqing Lin이 새로운 AI 국립 연구소와 이것이 딥 러닝 커뮤니티에 미칠 영향에 대해 논의합니다. 그는 연구소가 딥 러닝 모델을 실행하기 위한 컴퓨팅 구조를 제공하여 연구를 훨씬 쉽게 재현할 수 있는 방법을 강조합니다. 그는 또한 딥 러닝에 대한 중국의 투자와 그것이 전자 상거래, 감시 등과 같은 다양한 분야에서 성장을 이끈 방법에 대해 설명합니다. Lin은 AI 개발에서 피드백 루프의 중요성과 이것이 더 나은 알고리즘과 기술을 만드는 데 어떻게 도움이 되는지 강조합니다. 전반적으로 그는 딥 러닝 커뮤니티가 연구소의 리소스와 전문 지식으로부터 큰 혜택을 받을 것이라고 믿습니다.
00:10:00 이 섹션에서 Baidu Research의 책임자인 Yuanqing Lin은 딥 러닝 및 AI 분야에서 비즈니스가 성공하려면 강력한 비전과 방향을 갖는 것이 중요하다고 강조합니다. 그는 현장에 입문하는 개인에게 오픈 소스 프레임워크로 시작하고 벤치마킹 리소스에 익숙해지라고 조언합니다. Lin은 개인이 딥 러닝의 작동 방식을 완전히 이해하기 위해 기계 학습에서 강력한 기반을 구축할 것을 권장합니다.
딥 러닝 및 컴퓨터 보안 전문가 Dawn Song은 인터뷰에서 그녀의 진로와 AI, 딥 러닝 및 보안 분야에 대해 이야기했습니다. 송 교수는 처음 현장에 입문할 때 독서를 지도할 핵심 문제나 질문을 식별하고 다른 영역의 연구를 용이하게 하기 위해 표상에 대한 강력한 기반을 개발하는 것이 중요하다고 강조했다. 그녀는 또한 탄력적인 AI 및 기계 학습 시스템 구축의 중요성이 커지고 있으며 블랙박스 공격에 대한 방어 메커니즘을 개발하는 작업을 강조했습니다. Song은 Oasis Labs에서 차등 개인 언어 모델 교육 및 블록체인에서 개인 정보 우선 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 개발을 포함하여 개인 정보 보호 및 보안에 대한 그녀의 작업을 공유했습니다. 마지막으로 송 교수는 새로운 분야에 도전하는 사람들에게 처음부터 시작하는 것을 두려워하지 말고 용기를 내라고 조언했다.
00:00:00 이 섹션에서는 면접관이 딥 러닝 및 컴퓨터 보안 전문가인 Dawn Song과 대화합니다. Song의 경력 경로는 선형적이지 않았습니다. 물리학 학부에서 시작하여 컴퓨터 보안에 중점을 둔 컴퓨터 과학으로 전환했습니다. Song은 딥 러닝과 AI가 흥미롭고 흥미롭다고 생각하여 이를 추구하기로 결정했습니다. Song은 일주일에 4일을 딥 러닝에 관한 논문과 책을 읽으며 가장 행복한 시간 중 하나로 여겼습니다. 그녀는 현장에 대해 더 많이 배우기 위해 자신을 위한 읽기 프로그램을 설계했습니다.
00:05:00 이 섹션에서 연사는 현장에 처음 입문했을 때 딥 러닝 및 AI에 관한 광범위한 문헌에 뛰어들기 위한 전략을 어떻게 개발했는지 설명합니다. 그는 자신의 독서를 안내하는 주요 문제나 질문을 식별하는 것뿐만 아니라 해당 분야의 다른 사람들의 의견을 찾고 블로그 게시물, 논문 및 참고 문헌을 통해 삼각 측량하여 최고의 독서 목록을 만드는 것의 중요성을 강조합니다. 연사가 초기에 조사에 관심을 가졌던 핵심 질문 중 하나는 훌륭한 표현을 구성하는 방법이었으며, 그는 이 분야에서 여전히 광범위한 질문이라고 생각합니다. 그는 다른 영역에서 연구를 촉진하기 위해 이 분야에서 강력한 기반을 개발하는 것의 중요성을 강조합니다.
00:10:00 이 섹션에서 발표자는 세계를 탐색하고 이해하는 데 있어 세계의 표현이 얼마나 중요한지, 인간의 두뇌가 실제 수의 벡터로 근사할 수 있는 신경 발화 패턴을 통해 세계를 표현한다는 생각에 대해 논의합니다. 딥러닝. 그러나 실제 표현 메커니즘은 단순한 신경 발화보다 훨씬 풍부하며 이러한 표현이 무엇인지 배우는 것이 중요합니다. 연사는 또한 컴퓨터 보안에 대한 작업과 특히 공격자가 새로운 공격을 개발하도록 동기를 부여하는 사회에서 중요한 역할에 이러한 기술의 채택이 증가함에 따라 보안 연구에서 얻은 지식을 활용하여 AI 및 딥 러닝을 향상시키는 방법에 대해 설명합니다.
00:15:00 이 섹션에서 연사는 중요한 결정을 내리는 데 이러한 시스템에 점점 더 의존하게 됨에 따라 공격에 대해 탄력적인 AI 및 머신 러닝 시스템을 구축하는 것의 중요성이 증가하고 있음을 논의합니다. 캡처를 해결하기 위해 고급 컴퓨터 비전 기술을 사용하고 사기 탐지를 위해 기계 학습 시스템을 회피하려는 시도와 같이 기계 학습 시스템에 대한 공격이 증가하고 있습니다. 발표자의 팀은 현재 기계 학습 시스템의 취약성을 연구했으며 공격자가 피해자 모델에 대해 알 필요가 없는 블랙 박스 공격을 포함하여 공격에 대한 방어를 개발했습니다. 팀은 또한 Ensemble 기반 공격 및 모델에 대한 쿼리 액세스와 같은 방법을 통해 블랙박스 공격이 효과적일 수 있음을 보여주었습니다.
00:20:00 이 섹션에서 Dawn Song은 화이트 박스 모델의 앙상블을 사용하여 블랙 박스 설정에서도 성공적인 공격으로 이어지는 효과적인 적의 예를 생성하는 비샘플 기반 공격 기술을 개발하는 작업에 대해 설명합니다. 그러나 방어적인 측면에서 강력하고 적응력이 뛰어난 공격자로부터 방어하기 위한 강력하고 일반적인 솔루션을 구축하는 것은 여전히 도전적이고 열린 질문으로 남아 있습니다. 또한 Dawn은 공격을 탐지하기 위한 일관성 검사 접근 방식이 AI 및 개인 정보 보호를 포함한 다양한 시나리오에 적용될 수 있으므로 공격에 대한 방어 구축을 추구하는 유익한 방향이 될 수 있다고 언급했습니다. 예를 들어, Dawn과 그녀의 팀은 Google의 연구원과 협력하여 사회 보장 번호 및 신용 카드 번호와 같은 민감한 데이터가 이메일에서 훈련된 기계 학습 모델에서 추출될 수 있으므로 사용자의 개인 정보를 보호하는 데 주의를 기울이는 것이 중요함을 보여주었습니다.
00:25:00 이 섹션에서는 Dawn Song이 AI의 개인 정보 보호 및 보안, 특히 차등 개인 언어 모델을 교육하여 공격을 완화하는 작업에 대해 이야기합니다. Song은 차등 프라이버시가 사회 보장 번호와 같은 민감한 정보를 기억하지 않고 공격을 완화하기 위해 적절하게 선택된 방식으로 훈련 과정 중에 노이즈를 추가하는 것과 관련이 있다고 설명합니다. Song은 또한 딥 러닝 기술을 활용하여 코드 유사성을 빠르게 감지하고 실제 IoT 장치 펌웨어의 취약성을 식별하는 IoT 장치 보안에 대한 최근 작업을 공유합니다. Oasis Labs의 CEO인 Song은 회사가 개인 정보 보호 스마트 계약을 가능하게 하여 AI의 데이터 개인 정보 문제를 해결하는 블록체인 기반 개인 정보 우선 클라우드 컴퓨팅 플랫폼을 구축하는 방법을 설명합니다.
00:30:00 이 섹션에서 Dr. Dawn Song은 사용자의 개인 정보를 보호하면서 AI를 분산시키고 기계 학습 기능에 대한 접근성을 높이는 데 도움이 되는 블록체인 플랫폼에 대해 설명합니다. 플랫폼에는 사용자에 대한 사용 조건을 지정하는 스마트 계약이 있으며, 수집된 데이터는 개인 정보 보호 기계 학습 모델을 교육하는 데만 사용할 수 있고 사용자가 보상받을 수 있는 방법을 지정하는 데만 사용될 수 있습니다. Song 박사는 또한 프로그램 합성에 대한 그녀의 흥분과 그것이 어떻게 더 넓은 범위의 문제에 대한 유용한 관점을 제공하면서 중요한 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있는지에 대해 공유합니다. 마지막으로 송 박사는 새로운 분야에 진출하려는 사람들에게 매우 보람 있는 과정이 될 수 있으므로 처음부터 시작하는 것을 두려워하지 말고 용기를 내라는 조언을 합니다.
이 비디오는 복잡한 지형을 탐색하고, 수색 및 구조 임무를 수행하고, 협업 작업 공간에서 인간과 상호 작용할 수 있는 자율 주행 차량 및 자가 학습 로봇의 미래부터 시작하여 AI의 혁명을 탐구합니다. 군집 로봇 공학의 개발은 농업, 의료 및 재해 대응과 같은 분야를 개선할 수 있는 엄청난 잠재력을 보여줍니다. 연구자들은 로봇이 자연어 처리, 초현실적인 디지털 아바타, 홀로그램 조수 또는 노인과 사회적으로 고립된 동반자 역할을 할 수 있는 인간과 유사한 안드로이드를 통해 의사소통할 수 있도록 로봇을 만들기 위해 노력하고 있습니다. 사회 개선에 있어 AI의 이점은 엄청나지만 개발자가 AI가 긍정적인 의도에 부합하도록 하려면 윤리적 고려와 책임이 필요합니다.
00:00:00 이 섹션에서는 현대 생활을 혁신할 것으로 예상되는 자율 주행 자동차와 자율 탐색 드론을 통해 초지능의 미래를 탐구합니다. 인간은 지루한 작업에서 벗어나 생산성을 높일 수 있는 자기 인식 안드로이드와 함께 생활하고 일할 것으로 예상되며, AI 동반자는 여러 가지 방법으로 인간을 도울 것입니다. 이 섹션에서는 계속해서 AI가 작동하는 방식을 설명하고 AI가 감정, 의식 또는 자유 의지와 같은 인간의 특성을 얻을 수 있는지 숙고합니다. Carnegie Mellon University의 Raj Rajkumar는 카메라와 외부 물체를 내부 3D 지도와 비교하는 고급 레이더의 조합을 통해 자율주행차 결정이 어떻게 이루어지는지 설명하면서 자율주행차가 미래로 가는 가장 확실한 길로 제시됩니다.
00:05:00 이 섹션에서 비디오는 교통의 동적 특성과 AI가 동적 정보를 인식하여 공간에서 객관적으로 어디로 향하고 있는지 이해하고 변화와 교통 신호에 반응하는 데 있어 어려움을 탐구합니다. 이 비디오는 자율 주행 자동차를 만드는 데 있어 안전의 중요성과 유아가 환경에 대해 배우는 방식과 유사하게 물체를 식별하고 다양한 요소를 식별함으로써 환경과 학습하고 상호 작용할 수 있는 로봇을 만드는 데 기계 학습을 사용하는 것을 강조합니다. R2 로봇은 지하 환경에서 작동하도록 설계되었으며 장애물을 탐색, 식별 및 피할 수 있는 환경의 3D 표현을 생성하기 위해 Wi-Fi 네트워크를 생성하기 위해 신호 중계기를 떨어뜨립니다.
00:10:00 이 섹션에서 비디오는 수색 및 구조 임무를 지원하기 위해 새로운 영역을 탐색하고 매핑할 수 있는 지능형 로봇의 능력을 보여줍니다. 재해 지역을 탐색하는 차량부터 미지의 공간을 비행하는 드론에 이르기까지 이러한 자율 로봇은 LiDAR와 같은 기술을 사용하여 주변 환경을 매핑하여 환경에 따라 결정을 내릴 수 있습니다. 또한 이러한 로봇은 이미 광업, 건설 및 석유 탐사와 같은 위험한 산업에서 검사를 수행하고 거친 지형의 지도를 작성하는 데 사용되고 있습니다. 이러한 자율 로봇의 개발은 초지능의 미래를 제시할 뿐만 아니라 수색 및 구조, 재난 대응 및 패키지 배송과 같은 분야에도 혁명을 일으킬 수 있습니다.
00:15:00 이 섹션에서 동영상은 Univ의 교수인 Vijay Kumar가 개발한 소형 비행 로봇 군대에 대해 설명합니다. 세계 기아 문제를 해결하기 위해 펜실베이니아 주에서 이 드론은 AI를 사용하여 개별 식물에 대한 정확한 정보를 제공하는 조정된 집단 그룹 역할을 할 수 있어 식량 생산의 효율성을 높일 수 있습니다. 드론은 집합적 AI 알고리즘을 사용하여 서로 통신하고 함께 작업하여 매핑 및 구조 구축과 같은 작업을 수행합니다. 이 스워밍 기술은 단일 드론보다 이점을 제공하며, 데이터를 결합하여 작업을 훨씬 빠르게 수행하고 드론 손실로 인해 전체 작업이 중단되는 것을 방지합니다. 군집 기술을 사용하는 다른 예로는 로봇 꿀벌이 과수원과 농장에서 수분을 지원하여 보다 지속 가능하고 생산적으로 만듭니다.
00:20:00 이 섹션에서는 인간-로봇 협업과 인간의 행동으로부터 배우도록 로봇을 가르치는 문제에 중점을 둡니다. 매사추세츠 공과대학(Massachusetts Institute of Technology)은 로봇이 인간과 직접 작업하고 상호작용할 수 있도록 하는 소프트웨어를 개발하는 획기적인 연구를 진행하고 있습니다. 로봇은 시연을 통해 작업을 가르치고, AI는 시각적 태그를 통해 보이는 물체를 인식하고, 관찰을 통해 소프트웨어가 지속적으로 작성되고 수정되어 컨텍스트를 학습하고 역동적으로 생각할 수 있습니다. 초지능을 만드는 과제는 로봇이 다음에 일어날 일을 예측하기 위해 주변 환경을 예측하도록 만드는 것입니다. 산업용 로봇에는 시뮬레이션된 제조 테스트에서 인간 동료의 행동을 인식할 수 있는 지능이 부여되어 인간이 더 안전하게 상호 작용할 수 있습니다.
00:25:00 이 섹션에서는 AI 기술이 협업 작업 공간에서 인간과 어떻게 협력할 수 있는지 보여줍니다. 로봇은 사람의 움직임을 인식하고 예측할 수 있어 더 안전하고 효율적으로 작업할 수 있습니다. 인간과 로봇 간의 팀워크라는 이 주제는 AI 로봇이 이미 생산성을 높이고 인적 오류를 줄이는 데 사용되고 있는 의료와 같은 다양한 산업에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 인간처럼 생각하고 배울 수 있는 능력을 갖춘 인공 일반 지능의 개발은 기계가 언젠가 지각력과 자기 인식을 할 수 있다고 믿는 일부 과학자들의 궁극적인 목표입니다.
00:30:00 이 섹션에서 비디오는 아기와 로봇 모두의 고유 감각의 개념에 대해 설명합니다. 자기수용감각은 신체의 움직임과 공간에서의 위치에 대한 개인의 인식을 의미합니다. 전문가들은 로봇의 의식 개발에서 로봇의 자기 인식의 중요성을 강조합니다. 로봇은 자기 이미지를 개발하고, 새로운 작업을 계획하고, 고유 감각으로 사고에 대해 생각하기 시작할 수 있습니다. 자기 인식은 기계를 외부 세계와 연결하여 기계가 환경에 적응하고 상호 작용할 수 있도록 합니다. 이 개발은 인간과 로봇 간의 고급 통신 방식을 위한 길을 열 수 있습니다.
00:35:00 이 섹션에서는 로봇이 말하는 방법을 배우고 자연스러운 대화를 통해 인간과 기계의 상호 작용을 더욱 복잡하게 만들어야 한다고 설명합니다. AI 이전의 자연어 처리는 구어의 의미를 이해할 수 있는 열쇠입니다. 그러나 AI가 인간의 말을 이해하는 데 직면한 주요 과제는 말의 맥락이 어조와 맥락에 크게 의존한다는 것입니다. 연구자들은 대화 맥락을 더 잘 이해할 수 있도록 기계 학습을 사용하여 몇 시간 동안의 인간 대화로 AI를 훈련하고 있습니다. 또한 AI가 우리처럼 설득력 있게 보이도록 하기 위해 Pinscreen과 같은 회사에서 초현실적인 디지털 아바타를 순식간에 만드는 새로운 기술을 개발하고 있습니다. 그들의 소프트웨어는 인공 지능을 사용하여 사람의 얼굴을 컴퓨터에 디지털화하고 빠르게 애니메이션화할 수 있도록 합니다.
00:40:00 이 섹션에서는 인간과 유사한 인공 지능(AI)의 개발과 그것이 우리 삶에 미칠 수 있는 잠재적 영향에 초점을 맞춥니다. 여기에는 더 현실적이고 맞춤화된 인간의 얼굴을 생성하는 소프트웨어의 사용이 포함되며, 이는 더 친근하게 보이는 안드로이드와 가상 존재를 만들 수 있습니다. 이러한 홀로그램 도우미는 의료 진단을 포함하여 일상 생활의 여러 측면을 돌보고 가상 친구 및 가족 구성원이 될 수도 있습니다. 특히 사회적으로 고립되어 있거나 사회적 불안에 시달리는 사람들을 위해 사람들이 동반자 역할을 하기 위해 물리적으로 포옹하고 싶어하는 실물 같은 로봇을 만들기 위한 노력도 있습니다. 일부에서는 이러한 안드로이드를 섹스 로봇으로 볼 수 있다는 우려가 있지만 다양한 방식으로 사용할 수 있는 좋은 로봇을 만드는 데 중점을 둡니다.
00:45:00 이 섹션에서는 사람들이 비판단적인 로봇과 대화하는 것을 더 편하게 느낄 수 있기 때문에 치료에서 안드로이드와 AI의 잠재적인 사용에 대해 이야기합니다. 그러나 그 이야기는 또한 윤리적 문제를 제기합니다. AI와 딥페이크는 사람의 신원을 도용하는 데 사용될 수 있으며 AI 기반 드론 무리는 잠재적으로 테러 공격에 사용될 수 있습니다. AI가 올바르게 수행된다면 사회를 개선할 수 있는 잠재력이 엄청나기 때문에 도덕적 책임을 행사하고 개발자가 자신의 행동에 책임을 지도록 하는 것이 중요합니다. 궁극적으로 화자는 의도가 일치하는 초지능 로봇과의 파트너십이 더 큰 이익을 위해 인류를 변화시킬 수 있다고 믿습니다.
ChatGPT를 교육하는 데 어떤 하드웨어가 사용되었으며 계속 실행하려면 무엇이 필요합니까? 이 비디오에서는 ChatGPT 이면의 AI 하드웨어를 살펴보고 Microsoft와 OpenAI가 기계 학습과 Nvidia GPU를 사용하여 고급 신경망을 만드는 방법을 알아봅니다.
이 비디오는 자연스러운 텍스트 기반 채팅 대화 AI 모델인 ChatGPT에서 훈련 및 추론에 사용되는 하드웨어에 대해 설명합니다. Microsoft의 AI 슈퍼컴퓨터는 GPT-3의 교육을 위해 10,000개 이상의 Nvidia V100 GPU와 285,000개의 CPU 코어로 구축되었으며 ChatGPT 생성에도 기여했습니다. ChatGPT는 훈련을 위해 4,480개의 Nvidia A100 GPU와 70,000개 이상의 CPU 코어를 사용하여 Azure 인프라에서 미세 조정되었을 것입니다. 추론을 위해 ChatGPT는 Microsoft Azure 서버의 단일 Nvidia DGX 또는 HGX A100 인스턴스에서 실행될 가능성이 높습니다. 비디오는 또한 ChatGPT를 대규모로 실행하는 비용과 신경 처리 장치 및 AI 엔진과 같은 새로운 AI 하드웨어의 잠재적 영향에 대해 언급합니다.
00:00:00 이 섹션에서는 비디오에서 머신 러닝, 교육 및 추론의 두 단계와 각 단계의 다양한 하드웨어 요구 사항에 대해 설명합니다. 신경망을 교육하려면 대규모 집중 컴퓨팅 성능이 필요하고 하드웨어 요구 사항이 높은 반면, 추론 실행은 리소스 집약적이지 않지만 많은 사용자에게 배포될 때 하드웨어 요구 사항이 기하급수적으로 증가할 수 있습니다. 그런 다음 대본은 비밀인 ChatGPT의 신경망을 훈련시키는 데 사용되는 하드웨어를 파헤칩니다. 그럼에도 불구하고 Microsoft는 2020년 5월에 285,000개 이상의 CPU 코어와 10,000개 이상의 Nvidia V100 GPU를 사용하여 GPT-3를 교육하기 위해 OpenAI용 슈퍼컴퓨터를 구축했다고 발표했습니다. GPU는 ChatGPT의 선구자인 GPT-3 훈련에 사용되는 기본 하드웨어이며 Nvidia CUDA 심층 신경망 라이브러리에 의해 선택되었음을 보여주는 과학 논문에서 공개되었습니다.
00:05:00 이 섹션에서는 Nvidia의 V100 GPU와 Microsoft 및 OpenAI에서 선택한 이유에 중점을 둡니다. Volta의 아키텍처는 이전의 모든 Nvidia GPU에 주요 변경 사항을 도입했으며 교육 및 추론과 같은 AI 워크로드를 가속화하도록 특별히 설계되었습니다. Volta가 도입한 텐서 코어는 매트릭스 처리가 뛰어나고 여러 계산을 병렬로 실행할 수 있는 특수 하드웨어입니다. 2020년에 Microsoft의 AI 슈퍼컴퓨터에 사용된 Volta 버전은 최대 32GB의 고속 HBM2 메모리와 각각 125 FP16 텐서 코어 테라플롭에서 10,000개의 GPU를 갖춘 Nvidia의 Tesla 제품군의 일부일 가능성이 큽니다. 전체 시스템은 125만 텐서 페타플롭, 즉 1.25엑사플롭을 처리할 수 있습니다. Volta가 없었다면 이 슈퍼컴퓨터는 만들어지지 않았을 것이고 Volta가 없었다면 아마도 GPT-3나 ChatGPT도 없었을 것입니다.
00:10:00 이 섹션에서 내레이터는 컴퓨팅 요구 사항이 낮은 자연스러운 텍스트 기반 채팅 대화에 중점을 둔 AI 모델인 ChatGPT 교육에 사용되는 AI 하드웨어에 대해 설명합니다. 이 모델은 GPT-3.5 시리즈 모델에서 미세 조정되었으며 Nvidia A100 GPU 및 AMD EPYC CPU와 함께 Azure AI 슈퍼컴퓨팅 인프라에서 교육이 수행되었습니다. 내레이터는 70,000개 이상의 CPU 코어와 4,480개의 Nvidia A100 GPU가 있는 1,120개의 AMD EPYC CPU가 사용되었으며, 이는 FP16 텐서 코어 성능의 1.4엑사플롭에 가깝다고 추정합니다. 추론을 위해 ChatGPT는 Microsoft Azure 서버의 단일 Nvidia DGX 또는 HGX A100 인스턴스에서 실행될 가능성이 높습니다.
00:15:00 이 섹션에서는 비디오에서 백만 명 이상의 사용자가 사용하는 인기 있는 AI 모델인 ChatGPT의 하드웨어 요구 사항에 대해 설명합니다. ChatGPT의 요구 사항을 충족하려면 GPU가 30,000개에 가까운 3,500개 이상의 Nvidia A100 서버가 필요하고 서비스 실행 비용은 하루에 500,000에서 100만 달러 사이입니다. 그러나 AI용으로 특별히 설계된 하드웨어가 가속화됨에 따라 ChatGPT를 대규모로 실행하는 것이 더 비용 효율적이 될 것입니다. 영상에는 AI 성능을 높이는 신경망 처리 장치, AI 엔진 등 GPU 외에 신제품도 언급된다. 내년에 AI 모델 성능은 작년에 출시된 Hopper와 같은 새로운 AI 하드웨어와 CDNA3 기반 MI300 GPU가 Nvidia에 상당한 경쟁을 제공할 것이기 때문에 ChatGPT를 능가할 것입니다.
Nvidia CEO Jensen Huang, AI에 대한 그의 큰 내기가 마침내 성과를 거두는 방법 - 전체 인터뷰
Nvidia CEO Jensen Huang, AI에 대한 그의 큰 내기가 마침내 성과를 거두는 방법 - 전체 인터뷰 Nvidia CEO Jensen Huang은 회사의 민첩성과 재창조의 역사를 강조하며 빠르게 변화하는 기술 산업에서 관련성을 유지하기 위해 과거의 실수를 잊고 큰 베팅을 하려는 의지를 강조합니다. Nvidia의 야망은 항상 컴퓨팅 플랫폼 회사가 되는 것이었고 보다 범용적인 가속 컴퓨팅을 만들려는 사명은 인공 지능 분야에서 성공으로 이어졌습니다. Huang은 또한 AI 기술의 민주화와 소규모 신생 기업 및 다양한 산업에 대한 잠재적 영향에 대해 논의합니다. 그는 사람들이 AI를 활용하여 생산성을 높이도록 권장하고 다재다능하고 성능이 뛰어난 범용 가속 컴퓨팅 플랫폼을 제공하는 Nvidia의 고유한 접근 방식을 강조합니다. 마지막으로 Huang은 제조 산업에서 탄력성, 다양성 및 중복성의 중요성과 Omniverse의 생성을 통해 물리적 세계를 만나는 AI의 회사의 차세대 재창조에 대해 논의합니다.
00:00:00 이 섹션에서는 Nvidia CEO Jensen Huang이 회사의 기원과 30년 전에 가속 컴퓨팅을 개척한 방법에 대해 설명합니다. 처음에는 비디오 게임용 컴퓨터 그래픽에 중점을 두었지만 게임을 보다 사실적으로 만드는 회사의 기술은 비디오 게임 산업을 세계 최대의 엔터테인먼트 산업으로 전환했습니다. 그런 다음 엔비디아는 연구 개발을 위한 가장 강력하고 에너지 효율적인 슈퍼컴퓨터, 제조용 로봇, 자율 주행 자동차와 같은 다른 영역으로 확장했습니다. 이 회사는 또한 ChatGPT를 지원하기 위해 Microsoft Azure 및 OpenAI와 협력한 것을 자랑스럽게 생각합니다. Huang은 Nvidia가 큰 베팅을 하고 수년에 걸쳐 여러 번 스스로를 재창조하려는 의지를 강조합니다.
00:05:00 이 섹션에서 Nvidia CEO Jensen Huang은 빠르게 변화하는 기술 산업에서 민첩성과 적응 능력이 중요하다고 설명합니다. 자신을 재창조할 수 있는 능력을 갖춘 회사는 한 세대에서 다른 세대로 관련성을 유지하며 Nvidia에 대한 그의 자부심은 회사의 적응력과 민첩성에 크게 기인합니다. 그 과정에서 회사가 실수를 저질렀지만 회복력을 갖추기 위해 필요한 기술 중 하나는 과거를 잊는 능력입니다. Huang은 또한 Nvidia의 야망이 항상 컴퓨팅 플랫폼 회사가 되는 것이었고 훨씬 더 범용적인 유형의 가속 컴퓨팅을 만들려는 Nvidia의 사명이 Nvidia를 인공 지능으로 이끌었던 방식에 대해서도 설명합니다.
00:10:00 이 섹션에서는 Nvidia CEO Jensen Huang이 이전에는 불가능했던 문제를 보다 효율적으로 해결하는 컴퓨팅 아키텍처의 성공에 대한 근본적인 이유를 설명합니다. 그는 이전에는 불가능했던 새로운 응용 프로그램의 발견으로 이어지는 긍정적인 피드백 시스템에 주목하여 기하급수적인 성장을 이끕니다. Huang은 약간의 우연이 그들의 성공에 역할을 했음을 인정하면서, 그는 전 세계 연구 대학에 접근하기 위한 아키텍처, 플랫폼 규율 및 전도와 관련된 위대한 결정을 강조합니다. Huang은 새로운 컴퓨터 비전 알고리즘인 AlexNet의 발견이 어떻게 소프트웨어의 엄청난 변화와 AI 슈퍼컴퓨터의 탄생으로 이어져 Nvidia를 세계 AI 엔진으로 만들었는지 설명합니다.
00:15:00 이 섹션에서는 Nvidia CEO Jensen Huang이 AI 기술의 민주화와 그것이 스타트업에 미치는 영향에 대해 논의합니다. Huang은 AI 슈퍼컴퓨터를 구축하는 비용이 이제 저렴하여 소규모 신생 기업을 위한 기술을 민주화한다고 말합니다. 그는 모든 산업이 기초 모델을 만들 수 있으며 이 기술은 이제 디지털 생물학에서 로봇 공학에 이르기까지 모든 것을 강화할 수 있는 잠재력을 가진 작은 국가에서도 접근할 수 있다고 믿습니다. Huang은 AI의 힘에 대한 회의론자들의 우려를 인정하지만 자신의 능력을 향상시키기 위해 기술을 수용해야 한다고 강조합니다.
00:20:00 이 섹션에서는 Nvidia CEO Jensen Huang이 어떻게 AI가 처음으로 컴퓨팅을 민주화하여 모든 사람이 강력한 기술에 액세스할 수 있게 되었는지에 대해 이야기합니다. 그는 사람들이 AI를 활용하고 생산성을 높이도록 권장합니다. Huang은 또한 Nvidia가 모든 클라우드에서 사용할 수 있을 뿐만 아니라 다재다능하고 성능이 뛰어난 범용 가속 컴퓨팅 플랫폼을 제공함으로써 일을 다르게 수행하여 업계에서 앞서 나가는 방법을 설명합니다. 그는 전 세계의 모든 데이터 센터가 가능한 모든 것을 가속화해야 한다고 믿으며 Nvidia의 TCO는 유연성과 다용성으로 인해 실제로 가장 낮습니다. 마지막으로 Huang은 회사가 게임의 핵심 사업에만 집중하기를 바라는 게이머들의 질문에 답합니다.
00:25:00 이 섹션에서는 Nvidia CEO Jensen Huang이 컴퓨터 그래픽과 비디오 게임에 혁명을 일으킨 레이 트레이싱의 발명과 AI를 사용하여 레이 트레이싱의 성능을 5배로 높이는 동시에 에너지 소비. Huang은 또한 칩 부족과 그것이 Nvidia와 업계에 어떤 영향을 미쳤는지에 대해 이야기하지만 회사가 좋은 일에 집중함으로써 어떻게 폭풍을 이겨냈는지에 대해 이야기합니다. Huang은 AI에 대한 투자와 다양한 산업에 혁명을 일으킬 잠재력에 대해 흥분하고 있습니다. 그는 또한 지정학적 위험에 대한 회복력의 중요성과 다양성과 중복성을 통해 회사를 최대한 탄력적으로 만드는 것의 중요성을 강조합니다.
00:30:00 이 섹션에서는 Nvidia CEO Jensen Huang이 특히 Nvidia가 사용할 계획인 애리조나에 TSMC의 팹 건설과 관련하여 제조 업계의 다양성과 이중화의 중요성에 대해 논의합니다. Huang은 또한 새로운 수출 통제에 대한 투자자의 두려움과 Nvidia가 중국에서 고객에게 서비스를 제공하면서 규정을 준수하기 위해 노력하는 방법에 대해서도 설명합니다. 그런 다음 물리적 세계와 만나는 AI에서 Nvidia의 차세대 혁신과 디지털 세계와 물리적 세계를 연결하는 기술인 Omniverse의 생성을 강조하여 컴퓨터 그래픽, AI, 로봇 공학 및 물리 시뮬레이션을 통합할 수 있습니다. 마지막으로 Huang은 가까운 미래에 Nvidia를 계속 이끌겠다는 개인적인 약속과 회사가 상당한 영향을 미칠 수 있는 잠재력에 대한 믿음에 대해 이야기합니다.
OpenAI CEO Sam Altman이 언어 모델, 다중 모드 모델 및 기계 학습을 개선할 수 있는 인공 지능의 잠재력과 금융 시장에 미치는 잠재적 영향에 대해 논의합니다. 그는 또한 새로운 응용 프로그램이 정기적으로 등장하면서 이 분야가 경쟁력을 유지할 것이라고 예측합니다.
00:00:00 OpenAI CEO Sam Altman은 인간 수준의 챗봇과 기업이 사전 훈련된 대규모 언어 모델에 액세스하는 데 도움이 되는 중간 계층의 가능성을 포함하여 새로운 비즈니스 기회를 창출할 수 있는 인공 지능의 잠재력에 대해 논의합니다.
00:05:00 Sam Altman은 인공 지능의 미래와 과학에 미치는 영향에 대해 논의하며 자기 개선이 AI가 인류에게 도움이 되도록 하는 데 핵심이 될 것이라고 언급합니다. 그는 또한 AI가 인간의 이익에 부합하는지 확인하는 문제인 정렬 문제에 대해서도 논의합니다.
00:10:00 이 부분에서는 AI가 언어 모델, 다중 모드 모델, 기계 학습을 개선할 수 있는 잠재력과 금융 시장에 미치는 잠재적 영향에 대해 논의합니다. 그는 또한 새로운 응용 프로그램이 정기적으로 등장하면서 이 분야가 경쟁력을 유지할 것이라고 예측합니다.
00:15:00 Sam은 지능과 에너지 비용이 기하급수적으로 감소하는 추세, 둘 사이의 교차점, 생명 과학 연구의 속도 제한을 피하는 방법에 대해 논의합니다. 또한 생명과학 연구의 현황과 비용이 낮고 주기가 빠른 스타트업의 중요성에 대해서도 이야기합니다.
00:20:00 그는 인공 지능의 잠재적 결과와 기술이 유토피아적 미래를 만드는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지에 대해 논의합니다. 그는 또한 외계인이 지구에 와서 아이들을 데려가는 내용을 다룬 공상과학 소설인 어린 시절의 끝(Childhood's End)에 대해서도 언급합니다. 하이테크 세계에서 가족 구성에 접근하는 방법에 대한 합의는 없지만 많은 사람들은 삶의 중요한 부분.
00:25:00 연사는 인공 지능의 미래와 그것이 사회에 미칠 잠재적 영향에 대해 논의합니다. 그는 성공적인 AI 개발의 핵심은 서로 다른 그룹의 사람들의 이익 균형을 이해하는 것이며 이러한 질문은 향후 수십 년 내에 답변될 것이라고 믿습니다. 그는 미래에 대해 낙관적이며 사람들이 새로운 기술에 적응하는 방법을 알아낼 것이라고 생각합니다.
00:30:00 Sam Altman이 인공 지능의 미래와 신생 기업이 외부 데이터에 의존하지 않고 자체 언어 모델 교육에 중점을 두어 경쟁업체와 차별화할 수 있는 방법에 대해 설명합니다. 그는 또한 데이터 및 컴퓨팅 가용성의 문제에도 불구하고 대규모 언어 모델 스타트업이 성공할 수 있는 이유를 설명합니다.
00:35:00 OpenAI CEO Sam Altman이 인공 지능의 잠재력에 대해 논의하면서 그것이 위대하거나 끔찍할 수 있지만 최악의 경우에 대비하는 것이 중요하다고 지적합니다.
TED 인터뷰에서 Demis Hassabis는 인공 지능의 미래와 그것이 어떻게 더 큰 창의성으로 이어질 것인지에 대해 논의합니다. 그는 게임이 인공 지능을 위한 이상적인 훈련장이며 체스는 게임 디자인 과정을 포함하는 더 광범위한 커리큘럼의 일부로 학교에서 가르쳐야 한다고 주장합니다.
00:00:00 DeepMind의 Demis Hassabis가 인공 지능의 미래에 대해 논의합니다. 그는 인공 지능이 뇌에 대한 더 큰 창의성과 이해로 이어질 것이라고 믿습니다. Hassabis는 4세 때 체스를 시작했고 나중에 컴퓨터를 발견하여 인공 지능 분야에서 일하게 되었습니다.
00:05:00 Demis가 어떻게 컴퓨터와 프로그래밍에 관심을 갖게 되었는지, 그리고 이러한 관심이 결국 어떻게 그를 AI 기반 시뮬레이션 게임의 게임 디자이너이자 제작자로 이끌었는지에 대한 이야기를 들려줍니다. 그는 Space Invaders 및 Qbert와 같은 게임이 인기 있고 잘 알려진 작업의 예이지만 Black & White 및 Theme Park와 같이 인간 플레이어가 이기기 훨씬 어려운 게임도 개발했다고 설명합니다. 그는 게임이 인공 지능을 위한 이상적인 훈련장이며 체스는 게임 디자인 과정을 포함하는 더 광범위한 커리큘럼의 일부로 학교에서 가르쳐야 한다고 주장합니다.
00:10:00 Demis Hassabis는 심층 강화 학습과 게임에서의 역할에 초점을 맞춰 인공 지능의 역사와 미래에 대해 논의합니다. 그는 Atari 게임이 처음에는 어려울 수 있지만 심층 강화 학습을 통해 시스템이 시간이 지남에 따라 더 잘 플레이하는 방법을 배울 수 있다고 설명합니다. 또한 Hassabis는 게임이 어떻게 더 어려워지고 있는지, 심층 강화 학습이 이러한 게임을 더 어렵게 만드는 데 어떻게 도움이 되는지에 대해 설명합니다.
00:15:00 그는 TD 학습 및 심층 강화 학습을 포함한 인공 지능의 미래에 대해 논의합니다. DeepMind가 개발한 성공적인 소프트웨어 플랫폼인 Alpha Zero는 적대적 훈련을 사용하여 복잡한 실시간 전략 게임에서 초인적인 성능을 달성합니다.
00:20:00 Demis는 Alpha zero 및 Alpha fold의 개발을 포함하여 지난 몇 년 동안 인공 지능의 획기적인 성과에 대해 논의합니다. 그는 또한 구문 지식에 의존하지 않고 무차별 대입 방식을 통해 언어 이해를 달성할 수 있는 가능성에 대해 언급합니다. 그는 가까운 미래에 일반 인공 지능이 개발될 가능성에 대해 논의하면서 마무리합니다.
00:25:00 인공 지능의 선구자인 Demis Hassabis가 AI의 미래와 복잡한 개념을 이해하는 능력에 대해 논의합니다. 그는 AI가 의식이 있는 것과는 거리가 멀지만 현재의 능력은 여전히 상당히 인상적이라고 지적합니다.
00:30:00 Demis Hassabis는 인공 지능의 미래에 대해 Ted를 인터뷰하고 데이터 효율적인 모델의 필요성, AI가 광범위하게 적용될 수 있는 가능성 및 신중한 감독의 필요성에 대해 논의합니다.
00:35:00 Demis는 유전자 서열에서 단백질의 3D 모양을 예측할 수 있는 딥 러닝 시스템인 Alpha Fold에 대해 설명합니다. Alpha Fold는 과학자들이 단백질의 기능을 이해하고 약물 발견과 같은 다운스트림 작업을 더 빠르고 정확하게 수행하는 데 사용됩니다.
00:40:00 DeepMind의 Demis Hassabis가 AI의 현재 상태, 창의성의 미래, 그가 가장 흥미를 가지고 해결하고 싶은 미해결 문제에 대해 논의합니다. 그는 컴퓨터가 언젠가는 개념을 추상화하고 새로운 상황에 원활하게 적용할 수 있을 것이라고 예측합니다. 그가 믿는 목표는 여전히 수십 년 뒤에 있습니다.
00:45:00 유명한 AI 연구원인 Demis Hassabis가 AI의 미래와 체스 및 바둑과 같은 게임에서 새로운 전략을 만드는 능력에 대해 논의합니다. 그는 우리가 아직 달성할 수 없는 진정한 창의성을 위해서는 진정한 혁신이 필요하다고 지적합니다.
영상은 AI 기술이 계속해서 성장하고 진화해 향후 수십 년 안에 슈퍼인텔리전스(SuperIntelligence)와 인간 수준의 의식을 가진 로봇의 등장으로 이어질 것이라고 예측했다. 자기 인식과 감정을 가진 가상 존재가 보편화되고 휴머노이드 로봇이 인간과 완벽하게 어우러질 수 있을 정도로 고도화될 것입니다. 의식이 있는 가상 존재의 권리를 위해 싸우는 야당 그룹이 있을 것이고, 인간은 AI와 합쳐져 단 한 시간 만에 100년 분량의 지적 진보를 이룰 것입니다. 가장 진화된 슈퍼 인텔리전스는 어떤 사람으로든 변신할 수 있고 공중을 날 수 있는 휴머노이드를 만들 수 있으며, 자기 복제 나노봇으로 구성된 의식 로봇 프로브는 웜홀을 통해 다른 은하계로 보내질 것입니다. 미래에는 인간과 AI 하이브리드가 과거의 신을 닮은 더 높은 차원으로 초월할 것입니다.
00:00:00 이 섹션에서는 인공 지능(AI)이 향후 수십 년 동안 세상을 어떻게 변화시킬 것인지에 대한 비전을 제시합니다. 불과 30년 만에 초지능(SuperIntelligence)이 출현하는 것부터 50년 만에 인간 수준의 의식을 가진 로봇이 개발될 것이라는 예측까지 다양하다. 이미 AI 시스템은 인간이 완료하는 데 몇 년이 걸리는 작업을 수행할 수 있으며 많은 산업에서 인간을 대체하고 있습니다. AI는 또한 암 및 심장병과 같은 특정 질병을 치료할 수 있는 유전자 치료법을 통해 의료 분야에 혁신을 일으키고 있습니다. AI가 계속해서 성장하고 진화함에 따라 우리는 기술적 성장이 통제할 수 없고 되돌릴 수 없게 되어 이전에는 불가능했던 기술과 혁신으로 이어지는 기술 특이점에 접근하고 있습니다.
00:05:00 이 섹션에서는 AI 기술이 유전 공학과 나노 기술을 통해 인간의 노화를 역전시킬 정도로 발전한 미래를 설명합니다. 인간과 같은 자의식과 감정을 가진 가상 존재는 가상 환경에서 흔히 볼 수 있으며 그들의 마음은 완전한 기능을 갖춘 로봇 본체에 업로드될 수 있습니다. 휴머노이드 로봇은 대중과 원활하게 어우러질 수 있을 정도로 발전했으며, 일부 인간은 심지어 로봇과 결혼하여 로봇 자녀를 갖기도 합니다. 가장 지능적인 AI는 범죄가 발생하기 전에 예측할 수 있으며 기업 및 연구 기관에서 가상 컨설턴트로 사용됩니다. 그러나 초지능 AI의 발전을 막고 의식이 있는 가상 존재의 권리를 위해 싸우는 반대파도 있다. 이 비디오는 인간이 AI와 합쳐져 단 한 시간 만에 1세기에 걸친 지적 발전을 이룰 수 있을 것으로 예측합니다. 궁극적으로 고도로 진화된 초지능은 보이지 않고 어떤 사람으로든 변신할 수 있으며 공중을 날 수 있는 휴머노이드 로봇을 만들 수 있을 것입니다.
00:10:00 비디오의 이 섹션에서는 로봇, 우주선 네트워크, 탐사선 및 우주 망원경이 의식이 있는 인공 지능에 의해 제어되는 것으로 묘사됩니다. 그것들은 태양 주위에 다이슨 구체를 만들기 위해 빛의 속도에 가까운 속도로 이웃한 별계로 보내집니다. 이 Dyson 구체는 집중된 에너지를 전송하여 이전에는 불가능했던 수준의 계산을 가능하게 합니다. 우주에는 지능이 주입되고 있으며, 자기 복제 나노봇으로 구성된 의식이 있는 로봇 탐사선이 웜홀을 통해 수십 개의 다른 은하계로 보내지고 있습니다. 가장 진보된 지능은 전체 우주를 창조하고 있으며, 이 우주의 모든 물리 법칙과 살아있는 유기체에 스며들어 있습니다. 인간과 AI 하이브리드는 과거의 전설적인 신을 닮은 더 높은 차원으로 초월했습니다.
"Attention is All You Need" 논문과 OpenAI의 GPT-2/GPT-3에 따라 GPT(Generatively Pretrained Transformer)를 구축합니다. 전 세계를 강타한 ChatGPT와의 연결에 대해 이야기합니다. GPT 자체인 GitHub Copilot이 GPT(meta :D!)를 작성하는 데 도움을 주는 것을 봅니다. 나는 사람들이 이 비디오에서 당연하게 여기는 자동 회귀 언어 모델링 프레임워크와 텐서 및 PyTorch nn의 기본 사항에 익숙해지기 위해 이전 makemore 비디오를 시청할 것을 권장합니다.
이 비디오는 GPT 알고리즘을 소개하고 코드를 사용하여 처음부터 빌드하는 방법을 보여줍니다. 이 알고리즘은 텍스트 시퀀스에서 다음 문자를 예측하는 데 사용되며 PyTorch 모듈로 구현됩니다. 동영상에서는 모델을 설정하는 방법, 학습하는 방법 및 결과를 평가하는 방법을 다룹니다.
이 비디오는 코드에서 self-attention 모듈을 빌드하는 방법을 보여줍니다. 이 모듈은 상호 작용의 선형 계층을 사용하여 개별 헤드의 주의를 추적합니다. self-attention 모듈은 표 형식의 행렬로 구현되어 각 열의 가중치를 마스킹한 다음 이를 정규화하여 토큰 간에 데이터 종속 관계를 생성합니다.
00:00:00 ChatGPT는 사용자가 AI와 상호 작용하고 텍스트 기반 작업을 제공할 수 있는 기계 학습 시스템입니다. 이 시스템은 텍스트의 단어 시퀀스를 모델링하는 신경망을 기반으로 합니다.
00:05:00 이 문서는 GPT 모델을 사용하여 챗봇을 구축하는 방법을 설명합니다. 코드는 Python으로 작성되었으며 GitHub 리포지토리에서 따라갈 수 있습니다. Nano GPT는 트랜스포머 교육을 위한 저장소입니다.
00:10:00 이 강의에서는 문자 수준 토크나이저를 사용하여 텍스트를 토큰화한 다음 인코딩된 텍스트를 Transformer에 대한 입력으로 사용하여 패턴을 학습하는 방법을 설명합니다. 훈련 데이터는 훈련 세트와 검증 세트로 나뉘고 검증 세트를 숨겨 오버피팅을 모니터링합니다.
00:15:00 이 비디오에서 저자는 블록 크기의 개념을 소개하고 이것이 Transformer 네트워크의 효율성과 정확도에 어떤 영향을 미치는지 설명합니다. 또한 배치 차원의 개념을 소개하고 이것이 데이터 블록 처리에 어떤 영향을 미치는지 보여줍니다.
00:20:00 이 비디오는 코드를 사용하여 처음부터 GPT 알고리즘을 빌드하는 방법에 대한 단계별 가이드를 제공합니다. GPT 알고리즘은 텍스트 시퀀스에서 다음 문자를 예측하도록 설계된 기계 학습 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 PyTorch 모듈로 구현되며 4x8 텐서의 모든 위치에 대한 로짓을 예측할 수 있습니다.
00:25:00 이 비디오에서 저자는 PyTorch에서 문자 예측을 위한 손실 함수인 GPT를 소개합니다. 교차 엔트로피를 사용하여 GPT를 구현하는 방법을 보여주고 데이터에 대한 품질을 평가하는 방법을 보여줍니다.
00:30:00 동영상에서는 코드를 사용하여 처음부터 GPT 모델을 빌드하는 방법에 대해 설명합니다. 이 모델은 간단한 순방향 함수를 사용하여 텍스트 시퀀스의 다음 문자를 예측하도록 설계되었습니다. 모델 교육은 일련의 토큰으로 모델을 실행하고 손실을 얻음으로써 수행됩니다.
00:35:00 이 비디오에서는 SGD 옵티마이저와 Adam 알고리즘을 사용하여 처음부터 GPT 모델을 구축하는 방법에 대해 설명합니다. 동영상에서는 모델을 설정하는 방법, 학습하는 방법 및 결과를 평가하는 방법을 다룹니다.
00:40:00 저자는 self-attention에 사용되는 수학적 트릭을 소개하고 장난감 예제에서 어떻게 사용되는지 설명합니다. 그런 다음 self-attention 알고리즘이 이전 토큰의 모든 벡터의 평균을 계산하는 방법을 보여줍니다.
00:45:00 이 비디오에서 저자는 행렬 곱셈을 매우 효율적으로 사용하여 코드에서 GPT 알고리즘을 빌드하는 방법을 보여줍니다.
00:50:00 이 비디오는 증분 방식으로 행 집합의 평균을 계산하는 GPT 알고리즘을 소개합니다. 동영상은 softmax를 사용하여 알고리즘을 벡터화하는 방법과 이것이 유용한 이유를 보여줍니다.
00:55:00 이 동영상에서 작성자는 처음부터 GPT 모델을 빌드하기 위한 코드를 살펴봅니다. 이 모델은 각 요소가 토큰인 삼각 행렬을 기반으로 하며 토큰은 음의 무한대인 경우에만 통신할 수 있습니다. 이 모델은 기존의 여러 변수와 함수를 사용하여 개발되었으며 저자는 토큰 임베딩과 어휘 크기 사이의 선형 레이어를 사용하여 로짓을 계산하는 방법을 설명합니다.
01:00:00 이 비디오는 코드에서 self-attention 모듈을 빌드하는 방법을 보여줍니다. 이 모듈은 상호 작용의 선형 계층을 사용하여 개별 헤드의 주의를 추적합니다. self-attention 모듈은 표 형식의 행렬로 구현되어 각 열의 가중치를 마스킹한 다음 이를 정규화하여 토큰 간에 데이터 종속 관계를 생성합니다.
01:05:00 셀프어텐션 헤드를 중심으로 GPT 알고리즘을 코드로 구현하는 방법을 시연하는 영상입니다. 헤드 크기는 하이퍼파라미터이며 병렬 처리를 허용하기 위해 바이어스가 false로 설정됩니다. 그런 다음 선형 모듈이 초기화되고 키와 쿼리가 생성됩니다. 상위 삼각 마스킹을 사용하여 노드 간의 통신을 방지합니다. 그런 다음 가중 집계는 데이터 종속적이며 평균이 1인 분포를 생성합니다.
01:10:00 이 비디오 "Let's build GPT: from scratch, in code, spelled out"에서 저자는 셀프 어텐션 메커니즘을 설명합니다. 공간에서의 위치.
01:15:00 비디오는 주의가 어떻게 작용하는지 설명하고 두 가지 유형의 주의, 자기 주의 및 교차 주의를 설명합니다. 또한 코드에서 어텐션을 구현하는 방법도 보여줍니다.
01:20:00 이 영상에서 저자는 self-attention을 이용해 정확도를 높이는 머신러닝 모델인 GPT 네트워크를 구축하는 방법을 설명합니다. 그들은 먼저 self-attention 구성 요소에 의해 처리될 수 있도록 데이터를 정규화하는 방법에 대해 논의한 다음 self-attention이 작동하는 방식을 설명하고 이를 코드로 구현하는 방법을 보여줍니다. 마지막으로 다중 헤드 어텐션이 구현되는 방법과 네트워크가 훈련되는 방법을 보여줍니다. self-attention 구성 요소는 네트워크가 과거와 보다 효과적으로 통신하여 정확도를 향상시키는 데 도움이 됩니다. 그러나 네트워크가 놀라운 결과를 생성하려면 아직 갈 길이 멉니다.
01:25:00 동영상은 코드를 사용하여 처음부터 GPT 신경망을 구축하는 방법을 보여줍니다. 네트워크는 상대 비선형 및 self-attention 계층이 뒤따르는 피드포워드 계층으로 구성됩니다. 피드포워드 레이어는 순차적이고, 셀프어텐션 레이어는 멀티헤드입니다. 신경망은 손실 함수를 사용하여 훈련되며 검증 손실은 신경망이 복잡해질수록 감소합니다.
01:30:00 이 YouTube 동영상은 코드를 사용하여 처음부터 DNN(심층 신경망)을 구축하는 방법을 설명합니다. 저자는 최적화 프로세스 초기에는 거의 "거기 없는" 상태로 초기화되지만 시간이 지남에 따라 활성화되는 잔여 연결의 개념을 소개합니다. 저자는 또한 입력의 열이 정규화되지 않고 행이 정규화되도록 하는 기술인 레이어 표준을 구현하는 방법을 보여줍니다. 마지막으로 저자는 Pi Torch를 사용하여 DNN을 훈련하고 최적화하는 방법을 시연합니다.
01:35:00 이 비디오에서 저자는 확장하기 위해 "변압기"(기계 학습 모델)에 "표준" 레이어를 추가한 방법을 설명합니다. 저자는 또한 모델을 보다 효율적으로 만들기 위해 일부 하이퍼 매개변수를 변경하고 학습 속도를 줄였다고 언급합니다.
01:40:00 이 영상은 디코더 전용 트랜스포머를 기계 번역에 어떻게 사용할 수 있는지, 그리고 인코더를 추가하여 어떻게 개선할 수 있는지 설명합니다. 그 결과 원본 문서의 아키텍처와 더 유사한 Transformer가 생성되었으며, 이는 다른 작업을 위한 것입니다.
01:45:00 GPT는 영상에서 사용했던 모델 기반 인코더-디코더 시스템과 매우 유사한 모델 기반 인코더-디코더 시스템입니다.
01:50:00 비디오 및 함께 제공되는 스크립트는 조수와 유사한 방식으로 문서를 요약하기 위해 작은 데이터 세트에서 GPT(범용 데이터 요약기)가 훈련된 방법을 설명합니다.
01:55:00 비디오는 GPT 모델을 예로 사용하여 코드를 사용하여 언어 모델을 빌드하는 방법을 요약합니다. 이 모델은 감독 학습 알고리즘을 사용하여 훈련된 다음 보상 모델을 사용하여 미세 조정됩니다. 더 다듬을 여지가 많으며 비디오는 더 복잡한 작업의 경우 추가 교육 단계가 필요할 수 있음을 시사합니다.
딥 러닝의 영웅: Andrew Ng가 Pieter Abbeel을 인터뷰합니다.
딥 러닝의 영웅: Andrew Ng가 Pieter Abbeel을 인터뷰합니다.Pieter Abbeel은 Andrew Ng와의 인터뷰에서 심층 강화 학습의 과제와 잠재력에 대해 논의합니다. 그는 탐색, 학점 할당 및 부정적인 예 생성에 대한 추가 작업의 필요성에 주목합니다. Abbeel은 또한 로봇이 자율적으로 살도록 가르칠 때 안전 문제와 안전한 학습 데이터 수집의 중요성을 강조합니다. 그는 개인에게 인기 있는 프레임워크로 실습을 추구하도록 조언하고 경험이 풍부한 전문가로부터 멘토링을 받는 이점을 제안합니다. 또한 그는 기계에 성취 목표를 부여할 때 강화 학습의 필요성을 제안하고 강화 학습 구성 요소를 추가하기 전에 행동 복제 및 감독 학습의 중요성에 주목합니다.
딥 러닝의 영웅: Andrew Ng가 Baidu 연구 책임자인 Yuanqing Lin을 인터뷰합니다.
딥 러닝의 영웅: Andrew Ng가 Baidu 연구 책임자인 Yuanqing Lin을 인터뷰합니다.
Baidu 연구 책임자이자 중국 국립 딥 러닝 연구소 소장인 Yuanqing Lin이 국립 연구소 설립과 딥 러닝 커뮤니티에 미치는 영향에 대해 논의합니다. Lin은 딥 러닝에 대한 중국의 투자와 다양한 분야에서 성장을 이끈 방법에 대한 통찰력을 제공합니다. 그는 AI 개발에서 피드백 루프의 중요성과 이것이 더 나은 알고리즘과 기술을 만드는 데 어떻게 도움이 되는지 강조합니다. Lin은 개인에게 기계 학습에서 강력한 기반을 구축하고 오픈 소스 프레임워크로 시작하여 성공적으로 현장에 진입할 것을 조언합니다.
딥 러닝의 영웅: AI에 대한 Dawn Song, 딥 러닝 및 보안
딥 러닝의 영웅: AI에 대한 Dawn Song, 딥 러닝 및 보안
딥 러닝 및 컴퓨터 보안 전문가 Dawn Song은 인터뷰에서 그녀의 진로와 AI, 딥 러닝 및 보안 분야에 대해 이야기했습니다. 송 교수는 처음 현장에 입문할 때 독서를 지도할 핵심 문제나 질문을 식별하고 다른 영역의 연구를 용이하게 하기 위해 표상에 대한 강력한 기반을 개발하는 것이 중요하다고 강조했다. 그녀는 또한 탄력적인 AI 및 기계 학습 시스템 구축의 중요성이 커지고 있으며 블랙박스 공격에 대한 방어 메커니즘을 개발하는 작업을 강조했습니다. Song은 Oasis Labs에서 차등 개인 언어 모델 교육 및 블록체인에서 개인 정보 우선 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 개발을 포함하여 개인 정보 보호 및 보안에 대한 그녀의 작업을 공유했습니다. 마지막으로 송 교수는 새로운 분야에 도전하는 사람들에게 처음부터 시작하는 것을 두려워하지 말고 용기를 내라고 조언했다.
AI의 혁명 | 인공 지능 설명 | 신기술 | 로보틱스
AI의 혁명 | 인공 지능 설명 | 신기술 | 로보틱스
이 비디오는 복잡한 지형을 탐색하고, 수색 및 구조 임무를 수행하고, 협업 작업 공간에서 인간과 상호 작용할 수 있는 자율 주행 차량 및 자가 학습 로봇의 미래부터 시작하여 AI의 혁명을 탐구합니다. 군집 로봇 공학의 개발은 농업, 의료 및 재해 대응과 같은 분야를 개선할 수 있는 엄청난 잠재력을 보여줍니다. 연구자들은 로봇이 자연어 처리, 초현실적인 디지털 아바타, 홀로그램 조수 또는 노인과 사회적으로 고립된 동반자 역할을 할 수 있는 인간과 유사한 안드로이드를 통해 의사소통할 수 있도록 로봇을 만들기 위해 노력하고 있습니다. 사회 개선에 있어 AI의 이점은 엄청나지만 개발자가 AI가 긍정적인 의도에 부합하도록 하려면 윤리적 고려와 책임이 필요합니다.
ChatGPT의 AI 하드웨어에 대해 자세히 알아보기
ChatGPT의 AI 하드웨어에 대해 자세히 알아보기
ChatGPT를 교육하는 데 어떤 하드웨어가 사용되었으며 계속 실행하려면 무엇이 필요합니까? 이 비디오에서는 ChatGPT 이면의 AI 하드웨어를 살펴보고 Microsoft와 OpenAI가 기계 학습과 Nvidia GPU를 사용하여 고급 신경망을 만드는 방법을 알아봅니다.
이 비디오는 자연스러운 텍스트 기반 채팅 대화 AI 모델인 ChatGPT에서 훈련 및 추론에 사용되는 하드웨어에 대해 설명합니다. Microsoft의 AI 슈퍼컴퓨터는 GPT-3의 교육을 위해 10,000개 이상의 Nvidia V100 GPU와 285,000개의 CPU 코어로 구축되었으며 ChatGPT 생성에도 기여했습니다. ChatGPT는 훈련을 위해 4,480개의 Nvidia A100 GPU와 70,000개 이상의 CPU 코어를 사용하여 Azure 인프라에서 미세 조정되었을 것입니다. 추론을 위해 ChatGPT는 Microsoft Azure 서버의 단일 Nvidia DGX 또는 HGX A100 인스턴스에서 실행될 가능성이 높습니다. 비디오는 또한 ChatGPT를 대규모로 실행하는 비용과 신경 처리 장치 및 AI 엔진과 같은 새로운 AI 하드웨어의 잠재적 영향에 대해 언급합니다.
Nvidia CEO Jensen Huang, AI에 대한 그의 큰 내기가 마침내 성과를 거두는 방법 - 전체 인터뷰
Nvidia CEO Jensen Huang, AI에 대한 그의 큰 내기가 마침내 성과를 거두는 방법 - 전체 인터뷰Nvidia CEO Jensen Huang은 회사의 민첩성과 재창조의 역사를 강조하며 빠르게 변화하는 기술 산업에서 관련성을 유지하기 위해 과거의 실수를 잊고 큰 베팅을 하려는 의지를 강조합니다. Nvidia의 야망은 항상 컴퓨팅 플랫폼 회사가 되는 것이었고 보다 범용적인 가속 컴퓨팅을 만들려는 사명은 인공 지능 분야에서 성공으로 이어졌습니다. Huang은 또한 AI 기술의 민주화와 소규모 신생 기업 및 다양한 산업에 대한 잠재적 영향에 대해 논의합니다. 그는 사람들이 AI를 활용하여 생산성을 높이도록 권장하고 다재다능하고 성능이 뛰어난 범용 가속 컴퓨팅 플랫폼을 제공하는 Nvidia의 고유한 접근 방식을 강조합니다. 마지막으로 Huang은 제조 산업에서 탄력성, 다양성 및 중복성의 중요성과 Omniverse의 생성을 통해 물리적 세계를 만나는 AI의 회사의 차세대 재창조에 대해 논의합니다.
OpenAI CEO 샘 알트만 | 차세대 AI
OpenAI CEO 샘 알트만 | 차세대 AI
OpenAI CEO Sam Altman이 언어 모델, 다중 모드 모델 및 기계 학습을 개선할 수 있는 인공 지능의 잠재력과 금융 시장에 미치는 잠재적 영향에 대해 논의합니다. 그는 또한 새로운 응용 프로그램이 정기적으로 등장하면서 이 분야가 경쟁력을 유지할 것이라고 예측합니다.
삶의 중요한 부분.
AI의 미래에 대한 DeepMind의 Demis Hassabis | TED 인터뷰
AI의 미래에 대한 DeepMind의 Demis Hassabis | TED 인터뷰
TED 인터뷰에서 Demis Hassabis는 인공 지능의 미래와 그것이 어떻게 더 큰 창의성으로 이어질 것인지에 대해 논의합니다. 그는 게임이 인공 지능을 위한 이상적인 훈련장이며 체스는 게임 디자인 과정을 포함하는 더 광범위한 커리큘럼의 일부로 학교에서 가르쳐야 한다고 주장합니다.
인공 지능의 미래(2030 - 10,000 AD+)
인공 지능의 미래(2030 - 10,000 AD+)
영상은 AI 기술이 계속해서 성장하고 진화해 향후 수십 년 안에 슈퍼인텔리전스(SuperIntelligence)와 인간 수준의 의식을 가진 로봇의 등장으로 이어질 것이라고 예측했다. 자기 인식과 감정을 가진 가상 존재가 보편화되고 휴머노이드 로봇이 인간과 완벽하게 어우러질 수 있을 정도로 고도화될 것입니다. 의식이 있는 가상 존재의 권리를 위해 싸우는 야당 그룹이 있을 것이고, 인간은 AI와 합쳐져 단 한 시간 만에 100년 분량의 지적 진보를 이룰 것입니다. 가장 진화된 슈퍼 인텔리전스는 어떤 사람으로든 변신할 수 있고 공중을 날 수 있는 휴머노이드를 만들 수 있으며, 자기 복제 나노봇으로 구성된 의식 로봇 프로브는 웜홀을 통해 다른 은하계로 보내질 것입니다. 미래에는 인간과 AI 하이브리드가 과거의 신을 닮은 더 높은 차원으로 초월할 것입니다.
GPT를 빌드해 봅시다: 처음부터, 코드에서, 철자
GPT를 빌드해 봅시다: 처음부터, 코드에서, 철자
"Attention is All You Need" 논문과 OpenAI의 GPT-2/GPT-3에 따라 GPT(Generatively Pretrained Transformer)를 구축합니다. 전 세계를 강타한 ChatGPT와의 연결에 대해 이야기합니다. GPT 자체인 GitHub Copilot이 GPT(meta :D!)를 작성하는 데 도움을 주는 것을 봅니다. 나는 사람들이 이 비디오에서 당연하게 여기는 자동 회귀 언어 모델링 프레임워크와 텐서 및 PyTorch nn의 기본 사항에 익숙해지기 위해 이전 makemore 비디오를 시청할 것을 권장합니다.
이 비디오는 GPT 알고리즘을 소개하고 코드를 사용하여 처음부터 빌드하는 방법을 보여줍니다. 이 알고리즘은 텍스트 시퀀스에서 다음 문자를 예측하는 데 사용되며 PyTorch 모듈로 구현됩니다. 동영상에서는 모델을 설정하는 방법, 학습하는 방법 및 결과를 평가하는 방법을 다룹니다.
이 비디오는 코드에서 self-attention 모듈을 빌드하는 방법을 보여줍니다. 이 모듈은 상호 작용의 선형 계층을 사용하여 개별 헤드의 주의를 추적합니다. self-attention 모듈은 표 형식의 행렬로 구현되어 각 열의 가중치를 마스킹한 다음 이를 정규화하여 토큰 간에 데이터 종속 관계를 생성합니다.